多主系统中的分布式数据库通过平衡可用性和正确性来处理数据一致性，尽管存在对多个节点的并发写入。由于每个节点都可以接受写入，当在不同位置的相同数据上同时发生更新时，就会出现冲突。为了管理这一点，这些系统使用冲突解决协议、一致性模型（例如，最终一致性或强一致性）和同步机制等策略。目标是确保所有节点最终就数据状态达成一致，而又不牺牲性能或可扩展性。例如，系统可能会优先考虑具有最终一致性的即时可用性，或者强制执行更严格的规则以保持强一致性，但会以更高的延迟为代价。
一种常见的方法是冲突检测和解决。当两个节点更新相同的数据时，系统会使用时间戳、版本向量或应用程序定义的规则来检测冲突。例如，最后写入者获胜 (LWW) 通过选择具有最新时间戳的更新来解决冲突，但如果时钟未同步，这会带来数据丢失的风险。更复杂的方法，例如操作转换或无冲突复制数据类型 (CRDT)，允许无需手动干预即可进行合并。 CRDT，例如仅增计数器或仅增长集合，可确保数学上的安全合并。另一种策略是同步复制，其中只有在所有节点都同意后才能确认写入，但这会增加延迟。或者，异步复制允许更快的写入，但需要稍后处理冲突，通常通过应用程序逻辑或自动化规则。
真实世界的系统以不同的方式实现这些概念。 Apache Cassandra 使用可调一致性，允许开发人员选择必须有多少个节点确认写入（例如，QUORUM 用于多数同意）以平衡速度和一致性。 Amazon DynamoDB 提供强一致性读取，但会以更高的延迟为代价，或者提供最终一致性以实现更快的访问。 CouchDB 存储冲突的文档版本，并依赖应用程序手动解决它们。 PostgreSQL BDR 使用带有冲突钩子的逻辑复制，允许自定义解决逻辑。这些示例突出了权衡：更严格的一致性会降低可用性，而宽松的模型需要强大的冲突处理。开发人员必须根据其应用程序对不一致的容忍度与对实时准确性的需求来选择策略。