分布式数据库主要通过复制、冗余和自动故障转移机制来确保系统故障期间的数据可用性。通过将数据的副本存储在多个节点或服务器上，即使某些组件发生故障，这些系统也可以继续运行。例如，数据库可能会将每条数据复制到不同位置的三个节点。如果一个节点离线，请求将被重定向到持有复制数据的其余节点。这种方法最大限度地减少了停机时间，并确保用户仍然可以访问或修改数据而不会中断。像 Apache Cassandra 这样的工具使用“复制因子”来控制存在多少副本，允许开发人员在可用性和存储成本之间取得平衡。
另一种关键方法涉及诸如 Raft 或 Paxos 之类的共识协议，这些协议有助于节点在发生故障期间就数据的当前状态达成一致。即使某些节点无法访问，这些协议也使分布式数据库能够保持一致性。例如，在基于 Raft 的系统中，领导者节点协调更新并将更改复制到追随者节点。如果领导者失败，追随者会迅速选举一个新的领导者来接管，从而确保操作继续进行。这种自动故障转移过程对于高可用性至关重要。像 MongoDB 这样的数据库在其副本集中使用类似的逻辑，其中主节点处理写入，如果主节点不可用，则辅助节点介入。
最后，冲突解决策略和去中心化架构进一步增强了可用性。像 Amazon DynamoDB 或 Cassandra 这样的系统允许写入任何节点，稍后使用“最后写入获胜”或向量时钟等技术来解决冲突。这确保了即使在网络分区或区域性中断期间，数据库仍然可以访问以进行读取和写入。例如，DynamoDB 的全局表跨 AWS 区域复制数据，因此一个区域中的故障不会影响其他区域。通过结合这些方法 - 复制、共识驱动的故障转移和冲突解决 - 分布式数据库即使在重要的硬件或网络故障下也能提供强大的可用性保证。