分布式数据库通过平衡节点之间严格的协调与大型系统中对性能和可用性的需求来管理数据一致性。它们使用一致性模型、复制策略和冲突解决机制来确保数据在各个节点之间保持准确。方法的选择取决于系统的需求，例如，是优先考虑强一致性（所有节点同时看到相同的数据）还是最终一致性（数据随时间推移收敛到一致性）。诸如两阶段提交、共识算法和基于仲裁的操作等技术是实现这些目标的常用工具。
一种广泛使用的方法是两阶段提交协议 (2PC)，它确保跨节点的原子性。在 2PC 中，协调器节点首先询问所有参与节点是否可以提交事务。如果所有人都同意，协调器会发送提交命令。如果任何节点不同意，则事务中止。虽然 2PC 提供强一致性，但由于其同步性质，它可能会成为大型系统中的瓶颈。诸如 Raft 或 Paxos 共识算法之类的替代方案通过允许节点通过领导者选举和多数投票来就操作序列达成一致，从而提高了可伸缩性。例如，Google Spanner 使用 Paxos 来跨全球区域同步数据，同时保持强一致性。像 Apache Cassandra 中的那些基于仲裁的系统使用读写仲裁来确保大多数节点对数据值达成一致，从而平衡一致性和延迟。
另一种方法涉及一致性和性能之间的权衡。最终一致性模型（如 Amazon DynamoDB 中所见）允许暂时的不一致，但使用诸如向量时钟或后写优先规则之类的技术来解决冲突。无冲突复制数据类型 (CRDT) 能够自动合并更新而无需协调，这对于协作应用程序很有用。但是，需要严格一致性的系统可能会使用时间戳排序或分布式锁，尽管这些会增加延迟。开发人员必须根据其用例进行选择：银行系统可能会优先考虑使用 Raft 等协议的强一致性，而社交媒体feed可能会容忍最终一致性以实现更快的写入。诸如 Apache ZooKeeper 或 etcd 之类的工具提供库来实现这些策略，抽象复杂性，同时允许开发人员配置一致性级别。