分布式数据库通过跨多个节点复制数据并实施机制来处理故障，从而确保容错性，而不会丢失数据或可用性。核心思想是，任何单点故障都不会中断整个系统。例如，如果服务器崩溃或发生网络分区，数据库可以通过依赖存储在其他节点上的数据冗余副本继续运行。这种冗余通常与共识协议相结合以保持一致性，从而确保所有节点在发生中断时就数据的状态达成一致。
一种常见的方法是使用复制策略，如领导者-追随者或多领导者架构。在领导者-追随者设置中，写入被发送到主节点（领导者）并传播到辅助节点（追随者）。如果领导者发生故障，则可以提升追随者来代替它。像 Apache Cassandra 这样的系统使用对等模型，其中所有节点都是相等的，允许写入任何节点并异步传播更改。为了更严格的一致性，像 Google Spanner 这样的数据库使用具有 Paxos 或 Raft 共识算法的同步复制。这些协议要求大多数节点在提交写入之前确认写入，从而确保数据在单个节点发生故障后仍然存在。例如，Raft 确保只有在复制到法定数量的节点后，写入才被认为是成功的，从而防止一个节点离线时的数据丢失。
容错的另一个层级来自自动故障检测和恢复。分布式数据库使用健康检查（例如，心跳）来监控节点状态。如果节点变得无响应，系统会将流量重定向到健康的副本。例如，Amazon DynamoDB 自动分区数据并将每个分区复制到多个可用区。如果一个区域发生故障，流量会转移到其他区域的副本。一些系统还采用自愈机制，例如 Apache Kafka 重新平衡分区或 CockroachDB 将数据从失败节点重新复制到新节点的能力。此外，像校验和和版本控制这样的技术有助于检测和纠正数据损坏。通过结合冗余、共识和自动恢复，分布式数据库即使在不可预测的环境中也能最大限度地减少停机时间和数据丢失。