面对数据呈现爆炸式增长且大多数是小文件的现状,传统存储技术已经不能满足大数据的存储需求。分布式文件系统TFS(Taobao File System,淘宝文件系统)的出现,在一定程度上解决了海量小文件存取的难题。但由于TFS文件系统使用主块和扩展块进行数据存储,存在着DataServer服务器空间利用率不高问题;同时TFS采用Erasure Code算法代替数据备份多份的机制,存在着数据失效恢复开销较大等问题。因此针对TFS扩展块优化和Erasure Code算法优化的研究,为解决海量小文件的有效存取有着重要的意义。本文在对TFS扩展块优化和Erasure Code算法优化进行了深入分析与研究的基础上,针对DataServer服务器空间利用率不高问题,打破了传统主块与扩展块界限,设计了一种在DataServer划分主块和扩展块阶段只考虑分配主块空间,仅当需要用到扩展块时,才将主块拆分为多个扩展块使用的改进方法。针对数据块备份多次以及数据失效恢复开销较大的问题,本文设计了一种Erasure Code算法的改进方法,将校验块划分为全局校验块和局部校验块,避免了传统数据失效恢复时需要按编组内数据块数量来读取块数据,通过读取少于数据块数量的块数据进行恢复操作,达到有效地减少数据失效恢复时的网络传输和读取开销,更大程度地提高TFS的存储性能。本文对改进后的TFS进行了性能、模拟数据存取与失效恢复过程的测试,结果表明,扩展块优化可以提高Data Server服务器空间利用率,Erasure Code算法优化可以减少数据失效恢复的网络传输和读取开销,能够达到预期的效果。