现如今,互联网中数据的存储规模日益增长,为数据的存储和处理带来了巨大的挑战。分布式存储系统作为存储海量数据的有效手段,已经被广泛应用。分布式存储系统中存储节点的故障时有发生,如何高效快速地修复故障节点是需要考虑的一个重要问题。传统容错策略能够保证数据的可靠存储,但对于海量数据的存储则具有一定的局限性。为了解决传统容错策略的不足,基于网络编码的再生码被提出,大大提高了分布式存储系统的数据存储能力和容错性能,但容错时的计算复杂度和磁盘I/O开销过大。基于最小带宽再生码构造的部分重复（Fractional Repetition,FR）码可实现故障节点的精确无编码修复,计算复杂度低,具有重要研究意义。快速高效的编码算法是提升分布式存储系统性能的有效工具,而在实际当中,系统的异构和参数的动态变化也是不可忽视的。为此,本文提出了两种高可靠性的FR码构造算法,并对其性能进行了分析仿真,主要研究内容如下:（1）提出了一种基于混合型正交表的异构FR码构造算法,其主要通过混合型正交表中水平数不同的两列组成的水平对来构造关联矩阵,进而构造异构FR码。所构造的异构FR码的节点存储容量不完全相同,是一般好的一般部分重复（Generalized Fractional Repetition,GFR）码。在修复故障节点时,可根据数据块对应的水平对来确定需要连接的存活节点。另外,还基于混合型正交表构造了一种分组FR码,可根据文件所分成的数据块数来确定分组。与传统的RS码和简单再生码相比,该分组FR码能够有效降低故障节点的修复带宽开销和修复局部性,且计算复杂度低,修复效率较高。（2）提出了一种基于相互正交拉丁矩形的FR码构造算法,其主要利用相互正交拉丁矩形中的每个拉丁矩形构造关联矩阵,进而构造FR码。该FR码构造灵活,可调节数据块的重复度和节点存储容量。进一步地,基于相互正交不完全拉丁矩形构造了一类节点存储容量不完全相同的异构FR码。在修复单个故障节点时,可根据拉丁矩形的cell及对应的元素来确定需要连接的存活节点,修复性能较高。所构造的两种FR码都具有一般好的FR码的性质,且节点的存储容量越大,其修复选择度越大,修复鲁棒性越好。在重构度满足一定条件时,基于相互正交拉丁矩形构造的FR码是最小距离最优的。