在大规模情况下，系统通过冗余、自动监控和分布式修复机制来处理节点故障和数据恢复。 当存储大型索引（或数据集）一部分的节点发生故障时，系统依赖于存储在其他节点上的数据副本。 例如，像 Cassandra 这样的分布式数据库或像 Elasticsearch 这样的搜索引擎会将数据复制到集群中的多个节点上。 如果一个节点宕机，对丢失数据的请求会自动重新路由到包含副本的节点。 这确保了持续的可用性，同时系统会自我修复。 这里的关键是预先设计冗余——例如，在不同的可用区中维护三个数据副本——以最大限度地减少单点故障。
检测和自动恢复至关重要。 现代系统使用健康检查（例如，心跳信号）来快速检测节点故障。 像 Kubernetes 这样的编排工具或云原生服务（AWS Auto Scaling）会自动通过配置新节点来替换失败的节点。 对于数据重建，像 Hadoop HDFS 这样的系统或分布式文件系统使用校验和和奇偶校验数据来重建丢失的分片。 例如，如果存储 Elasticsearch 索引一部分的节点发生故障，则剩余节点会使用副本分片将丢失的数据恢复到新节点。 此过程可能涉及从运行正常的节点重新分配数据或从事务日志重建数据，具体取决于系统的设计。
在恢复期间会出现性能和一致性之间的权衡。 重建大型数据集会给网络和磁盘资源带来压力，因此系统通常会根据用例确定恢复速度或数据一致性的优先级。 例如，Apache Kafka 使用同步副本来确保故障转移期间不会丢失数据，而像 DynamoDB 这样最终一致的系统可能会暂时提供过时的数据。 开发人员可以调整复制因子或恢复并行度等参数，以平衡速度和资源使用。 例如，增加副本数量会缩短恢复时间，但会增加存储成本。 了解这些权衡有助于团队设计符合其可靠性和性能要求的系统。