分布式系统由多个计算机协同工作，以完成单机无法实现的任务。它们面临部分故障的挑战，某些组件可能失败而其他组件继续运行。本文探讨了网络通信、可靠通信协议、远程过程调用、故障处理策略和时间同步等独特挑战。

监控分布式系统，尤其是微服务架构，面临请求异步传递、日志分散和故障追踪困难的问题。本文介绍如何使用Sentry进行请求跟踪和日志记录，帮助开发者快速定位问题，理解微服务的工作原理，并提供简单示例和配置步骤。

Somtochi Onyekwere介绍了Fly公司构建的分布式系统Corrosion，强调其快速和最终一致性。该系统通过SQLite数据复制和CRDTs解决冲突，支持全球40个区域的应用部署，简化开发者操作。Corrosion使用QUIC协议和HTTP API，提供实时数据更新，确保低延迟和高效同步。

在单体应用中，函数调用是本地内存过程，执行几乎总是成功。但在分布式系统中，网络不可靠，可能导致请求失败。因此，需要采用防御性编程模式，其中重试模式是主要机制之一。重试可以提高可用性，但不当使用可能导致延迟增加和资源耗尽。本文将探讨重试模式的安全有效使用。

在分布式系统中，作者建模一个简单的银行账户，面临事件顺序问题。事件生产者生成“月末”和“月初”事件，导致收入和余额的执行顺序出现竞争条件，可能导致账户余额错误。作者探讨确保事件顺序的方法，考虑使用单一主题简化处理，但担心增加复杂性。

谷歌云专家服务团队发布了关于云分布式系统混沌工程的指南，强调故障模拟在构建弹性架构中的重要性。该框架基于五个原则，包括建立“稳定状态假设”、在生产环境中实验和自动化测试等。谷歌云推荐使用开源的Chaos Toolkit进行故障注入实验。混沌工程已被多家科技公司采用，Netflix和AWS等也开发了相关工具以提升系统韧性。

在JetBrains .NET Days Online 2025上，Jason Taylor展示了如何通过.NET Aspire简化分布式系统的构建。他强调“无努力”并非无所作为，而是减少摩擦，专注于用户关心的功能。开发者可以通过简单操作快速实现自动重试和服务发现，提升开发体验并简化团队入门。最后，他展示了如何在Azure上快速部署整个系统，强调选择合适工具的重要性。

Jenish Shah是Netflix的工程师，专注于可扩展的分布式系统。他分享了从印度到计算机工程的成长经历，以及在Netflix的工作。他讨论了微服务的演变，强调gRPC和GraphQL在内部和外部通信中的重要性，并提出了处理错误的设计模式，以提升用户体验和系统可观察性。

由于缺乏专门的QA环境，团队在测试分布式系统时面临技术和协调挑战。为解决这些问题，他们采用自动化测试，构建了支持版本化部署的工具，实现了多个版本的隔离测试，早期发现bug。通过动态路由和持续集成，团队有效管理多个服务版本，提高了测试效率和质量。

笔者在分布式存储领域应用LLM和Agent技术，探索其在开发与运维中的作用。使用GPT-5和Claude等模型，发现LLM在知识库问答和告警分析等任务中表现良好，但仍存在幻觉和不稳定性的问题。尽管LLM提供低成本的知识获取和灵活的输入输出，开发者仍需谨慎审查生成内容，以确保系统安全。

食品配送应用需要实时监控餐厅的营业状态和订单情况，现代软件应用同样需要监测服务的健康状态和响应能力。在动态的云环境中，服务实例频繁变动，因此有效的服务发现和通信成为关键问题。本文探讨了服务发现的重要性及其核心概念。

Elias Nogueira是一位Java专家，他分享了数字银行平台的架构及测试挑战，强调了多数据库支持、依赖模拟和异步事件测试的重要性，并建议使用Testcontainers和服务虚拟化来提升测试的可靠性与效率。

分布式系统常面临节点崩溃和网络中断等故障，设计目标在于构建能够吸收和恢复的系统，而非消除故障。系统的可靠性依赖于组件间的互动，通过故障容忍、负载均衡、速率限制和服务发现等策略，可以提升系统的可靠性，形成弹性架构。

开发者在分布式系统中应掌握超时、重试和幂等性原则。超时控制资源消耗，重试需有限制以防过载，幂等性确保重复请求不改变结果。这些原则有助于应对复杂的分布式环境。

分布式系统通过多个节点扩展单机能力，提高数据处理和容灾能力，但也增加了复杂性。在设计分布式存储时，需要关注分区和复制问题，并考虑失效模型和故障处理，以确保系统的可用性和性能。