数据一致性、数据可靠性和负载均衡是分布式存储系统需要解决的三大难题,数据分布状况直接影响集群负载均衡性能。因此,分布式存储系统中如何设计优秀的分布式负载均衡算法尤为重要,具体体现在以下方面:（1）常见的负载均衡算法无法保证磁盘文件分布均匀,尤其是在集群扩展的情况下,容易导致新增的节点和旧节点数据量不均匀。（2）分布式集群数据及状态的一致性无法得到保证,在路由表或者集群状态切换时,容易发生数据不一致。（3）传统的开源分布式存储系统,由于代码量巨大,系统复杂,无法针对已有的业务特点进行优化。本课题分析已有的分布式存储的框架结构及其系统,重点研究了GFS、CEPH和Bule Store三款分布式存储系统的工作原理和机制。课题重点解决了分布式存储系统的数据一致性、可靠性和负载均衡的问题。具体的工作如下:（1）分析了GFS、CEPH和Bule Store三款分布式存储系统优缺点,设计出了基于Paxos算法的Crush路由表的分布式存储系统,对Crush算法进行路由表化。Crush路由表是一个绝对随机的路由表,能够可靠高效的将对象复本在异构、结构化的集群上进行均匀分布。Crush路由表是通过最小的堆算法计算得出,路由表的设计目标就是用来优化数据分布,并充分利用分布式存储系统资源,在设备添加或删除时,有效的组织数据,并对数据副本定位施加灵活的限制,使得数据安全在数据相关的硬件失效情况下能保证数据的可靠性。（2）Crush路由表采用基于Paxos算法的一致性存储,保证数据存储的一致性,这是Crush路由表的具体应用。（3）设计出了高效的分布式存储系统。系统采用reactor的通信模式,能够更好的融合RDMA、SPDK等先进的通信和存储技术。在本分布式存储系统中,引入了EC算法保证了数据可靠性。在实际应用过程中,本分布式存储系统还针对业务数据的特点,引入了慢盘规避、内存池优化、预读优化等。课题中针对持续压力、扩容缩容、宕机等场景下的性能和稳定性进行重点测试,测试结果表示,系统在三种场景下表现平稳。由此可以证明基于Paxos算法的Crush路由表具有优秀的性能。