基于对象的网络存储是当前存储领域研究的热点问题,基于对象的网络存储服务性能优化研究是其中的重要方面。计算机网络的快速发展与网络存储信息量的急剧膨胀对网络存储系统的存储规模,稳定性,可扩展性以及安全性等提出更加严峻的挑战,也对网络存储性能提出新的要求,如安全性、可管理性、可维护性以及服务质量等方面。针对以上情况,本文总结了当前该领域的研究现状与未来趋势,同时总结了研究的关键问题,并针对其不足之处展开研究工作。本文针对基于对象的网络存储性能优化问题,在优化体系结构的基础上,从协作缓存、元数据服务与负载分配方面对性能优化问题进行深入的分析和研究。本文主要研究内容包括:　　(1)根据当前基于对象的网络存储的主要研究模式建立性能优化体系,并在此基础上展开优化方案的讨论。性能优化体系根据基于对象的网络存储的特点建立网络存储环境,并通过性能优化因素分析建立优化方案。　　(2)本文在协作缓存策略方面,对元数据服务器缓存的作用进行总结与分析,提出一种有效的协作缓存策略。该策略将所有元数据服务器缓存视为一个缓存池,考虑元数据与缓存两个方面,通过元数据的查询与更新、缓存的查询与替换,以及副本分配与服务方式,能够提供有效的协作缓存服务,实现缓存的高效利用。　　(3)针对元数据服务性能优化问题,提出元数据服务策略。该策略考虑元数据服务器选择、元数据服务器协作以及元数据服务安全性三个方面。其中,元数据选择模型提供基于权重的元数据服务器选择方案,元数据服务器协作模型以最小代价实现元数据服务器协作服务,元数据安全模型采用欧拉检测与多维尺度技术相结合的方式保证元数据服务安全性。该策略能够提高元数据服务器整体服务效率,为元数据服务提供有效的安全保障。　　(4)根据对象请求、对象自身以及异构对象存储设备三个负载影响因素,提出动态负载分配算法,该算法重新定义服务器最大负载,通过异构存储设备上的逻辑分层实现负载的合理分配与层次间的协作服务,有效实现负载均衡。　　本文的研究工作以基于对象的网络存储为研究背景,以性能优化方案为研究内容,先建立性能优化体系结构,再对元数据服务器的协作缓存策略进行研究,然后考虑元数据服务策略,最后提出动态负载分配算法,并通过理论分析与实验对比测试说明性能优化方案的有效性及可靠性。