分布式数据库通过多种机制来维护数据完整性，以确保数据在多个节点上保持准确、一致和可靠。 这些系统面临着网络分区、节点故障和并发更新等挑战，因此它们依赖于协议和算法来协调操作并解决冲突。 关键策略包括 ACID 事务、共识算法和冲突解决技术，所有这些策略共同作用，以强制执行防止数据损坏或不一致的规则。
一种基本方法是使用适用于分布式环境的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务。 例如，两阶段提交（2PC）通过要求所有参与节点同意提交或中止事务来确保原子性。 在 2PC 中，协调器节点首先要求所有节点为事务做好准备。 如果所有人都同意，协调器会指示他们提交； 否则，协调器会中止。 虽然 2PC 保证了原子性，但如果协调器发生故障，它可能会受到阻塞的影响。 为了解决这个问题，一些系统使用三阶段提交等优化方法或依赖于 Paxos 或 Raft 等共识算法。 例如，Google Spanner 将 2PC 与全局同步时钟（TrueTime）相结合，以高效地管理分布式事务，同时保持强一致性。
共识算法和基于仲裁的系统是另一个关键层。 像 Raft 或 Paxos 这样的算法确保节点对操作顺序达成一致，从而防止脑裂场景。 例如，Raft 选举一个领导者来协调写入，确保所有副本以相同的顺序应用更改。 像 Apache Cassandra 中那样的仲裁系统，需要大多数节点（例如，5 个副本中的 3 个的仲裁）在确认写入之前确认该写入。 即使某些节点不可用，这也能确保一致性。 DynamoDB 使用类似的方法，允许开发人员根据读/写仲裁来调整一致性级别。 这些机制平衡了可用性和一致性，遵守 CAP 定理的权衡，同时最大限度地减少数据差异。
最后，冲突解决和复制策略处理并发更新导致不一致的情况。 版本向量或逻辑时钟跟踪跨节点的数据版本，允许系统检测冲突。 例如，Amazon DynamoDB 使用向量时钟来识别冲突的写入，并将冲突解决留给应用程序逻辑。 无冲突复制数据类型 (CRDT) 通过启用自动合并更新（例如可以跨节点安全递增的计数器）来进一步实现这一点。 CouchDB 采用“多版本并发控制” (MVCC) 方法，存储文档修订，并让客户端在同步期间解决冲突。 这些方法确保最终一致性，同时提供无需手动干预即可协调差异的工具。