分布式数据库通过在多个节点之间复制数据并采用机制即使在发生故障时也能确认写入，从而确保数据持久性。持久性意味着数据能够经受住硬件崩溃、网络问题或其他中断。这是通过结合复制策略、共识协议和故障恢复过程来实现的。通过将数据分散到地理位置分散的节点上，这些系统降低了数据丢失的风险，并确保即使部分系统发生故障，已提交的事务也能持久存在。
一种常见的方法是采用带法定人数的同步复制。例如，Apache Cassandra 允许用户配置复制因子（例如，数据的三个副本）和一致性级别（例如，写入需要两个节点的确认）。这确保在确认成功之前，数据已存储在多个节点上。类似地，Amazon DynamoDB 在多个可用区 (AZ) 之间使用同步复制，将更新写入区域内的大多数副本。另一个关键机制是预写日志 (WAL)，在 CockroachDB 等系统中使用。每个写入首先记录到磁盘上的持久日志中，甚至在将其应用于数据库之前。该日志在节点之间复制，确保如果节点崩溃，可以从幸存节点上的日志中恢复数据。
为了处理故障，分布式数据库使用自动修复和一致性检查。例如，Cassandra 使用“提示移交”（hinted handoffs）来临时存储发往不可达节点的写入，并在节点恢复后转发它们。像 Riak 这样的系统使用带有 Merkle 树的“反熵”协议来有效地检测和协调副本之间的数据不一致。此外，许多数据库在网络分区期间实现优雅降级。例如，基于法定人数的系统可能允许读写继续在可用节点上进行，然后在连接恢复后解决冲突。这些冗余和恢复层确保即使在中断期间，数据也能持久并最终在整个系统中保持一致。