我经常争辩说，有关分布式系统的最困难的事情正在改变您的思维方式。 以下是我发现有助于激发这些变化的材料的集合。 使您思考设计方式的杂物。 大型服务器，数据库和事务无法解决所有问题。 延迟-新的网络性能瓶颈-根本不是新的（请参阅Patterson），但值得注意 规模化的尾巴-大型系统中处理延迟所固有的延迟挑战 关于这项技术，但更有趣的是他们为使用该技术而创建的文化和组织。 Megastore：为交互式服务提供可扩展的高可用性存储-跨数据中心的低延迟Paxos实现的智能设计。 光子-连续数据流的容错和可伸缩连接。 加入很难，尤其是在时间偏斜，高可用性和分发方面。
Mesa：地理复制，近实时，可扩展的数据仓库-数据仓库系统，用于存储与Google的互联网广告业务相关的关键测量数据。 构建适合其环境的系统的关键是在一致性和可用性之间找到适当的权衡。 一致性，可用性和融合性-证明了在典型系统中可能达到一致性的上限 第12年后的CAP：规则如何 已更改-Eric Brewer扩展了原始权衡描述 2PC还是2PC，为什么您要XA？ -两阶段提交不是灵丹妙药 如果您的数据太多，那么就足够了。 足够好-NoSQL，数据理论的未来-Pat Helland 分布式共识无法通过一个错误的流程-也称为FLP [访问需要帐户和/或付款，可以在此处找到免费版本]
可靠的分布式系统的不可靠的故障检测器。 一种应对FLP挑战的方法 Lamport Clocks-当每台计算机的时钟独立时如何建立全局的时间视图 在不可靠的网络上可扩展的最终一致性计数器-在不可靠的世界中，可扩展的计数非常困难 对分布式Erlang应用程序进行编程：陷阱和秘诀-构建可靠的分布式应用程序并不像仅选择Erlang和OTP那样简单。 互联网上可靠定时的原理-即使调试等基本操作，时钟管理也是必不可少的 理解该算法是挑战。 我建议阅读＆＃34; Paxos变得简单＆＃34; 在其他论文之前和之后。 寻找可理解的共识算法-RAFT论文的扩展版本，是PAXOS的替代品。