本发明公开了一种基于强化学习的分布式存储系统自动调参方法及系统，属于分布式存储技术领域；首先通过对第一样本池中的分布式存储系统性能指标进行统计，从而从第一样本池中筛选出对分布式存储系统性能影响较大的多个系统参数，作为分布式存储系统的一组调优参数，以降低优化问题的复杂度，保证了后续基于强化学习的进行调参的可行性；然后，在参数筛选的基础之上，利用强化学习的DDPG模型进行进一步的调优工作，并且在这个过程中，考虑到DDPG模型的前期冷启动耗时问题，采用遗传算法进行前期的样本收集工作，将收集得到的样本输入给DDPG模型进行预训练，从而避免前期冷启动大量耗时的问题，从而能够合理有效地对分布式存储系统参数进行准确调优。