由于分布式数据库的去中心化特性，可观察性面临挑战，这使得跟踪系统行为、诊断问题和理解组件之间的交互变得复杂。与单体系统不同，分布式数据库跨越多个节点、区域甚至云提供商，这使得收集、关联和分析数据更加困难。主要挑战包括：跨节点操作的可见性有限、由于网络分区导致指标不一致，以及跨异步进程跟踪请求的难度。例如，涉及多个分片的查询可能在一个节点中静默失败，但查明根本原因需要聚合来自所有涉及节点的日志和指标，如果没有集中式工具，这非常耗时。
一个主要问题是缺乏跨节点的统一监控。每个节点都生成自己的日志、指标和跟踪，但数据格式或采样率的不一致可能会掩盖模式。例如，由于时钟漂移或网络延迟，延迟峰值可能出现在一个节点的指标中，但没有出现在其他节点中。Prometheus 或 OpenTelemetry 等工具可以提供帮助，但配置它们来处理动态集群（节点自动向上/向下扩展）会增加复杂性。此外，分布式事务（例如，两阶段提交）会产生难以可视化的依赖关系。如果事务停滞，开发人员必须手动跟踪其通过节点的路径，这容易出错。如果没有分布式跟踪（例如，Jaeger 或 Zipkin），识别瓶颈（例如，单个节点上速度较慢的磁盘）就会变成大海捞针的问题。
最后，调试瞬时或基于竞争条件的问题尤其困难。例如，由跨区域冲突写入引起的死锁可能只在特定负载条件下发生。在测试环境中重现此类场景几乎是不可能的，因此开发人员严重依赖历史日志和指标。然而，实时存储和查询 PB 级可观察性数据的成本很高，并且在技术上要求很高。时间序列数据库（例如，InfluxDB）或日志聚合系统（例如，Elasticsearch）等解决方案有所帮助，但它们需要仔细调整，以避免警报过多或遗漏关键信号而使团队不堪重负。最终，分布式数据库中的可观察性需要平衡粒度与简单性的工具，确保开发人员可以在不陷入数据洪流的情况下采取行动。