分布式数据库通过三种主要机制在网络故障期间提供容错能力：数据复制、共识协议和自动恢复流程。 这些系统确保即使网络的部分变得不可用，数据库仍然可以运行，并且数据保持一致和可访问。 通过将数据分布在多个节点或区域中，这些数据库最大限度地减少了单点故障，并能够在中断期间继续运行。
首先，复制是一项核心技术。 数据被复制到多个节点上，因此如果网络分区隔离了一些节点，其他节点仍然可以服务请求。 例如，在 Apache Cassandra 中，数据被复制到可配置数量的节点（称为复制因子）。 如果网络故障断开了一个节点，数据库可以将查询路由到可用节点中的副本。 为了在写入期间保持一致性，系统通常使用基于仲裁的一致性级别。 写入操作可能需要来自大多数副本（例如，5 个节点中的 3 个）的确认才能确认。 这确保即使某些节点无法访问，写入在足够的副本上也是持久的，以在中断中幸存下来。 同样，读取请求可以从最近的可用副本获取数据，从而减少延迟并绕过断开连接的节点。
其次，像 Raft 或 Paxos 这样的共识协议有助于在网络分区期间保持一致性。 这些协议确保即使通信中断，所有节点也同意数据库的状态。 例如，MongoDB 的副本集使用类似 Raft 的协议来选择主节点。 如果主节点因网络分割而无法访问，其余节点将投票从可用副本中选择一个新的主节点。 这允许写入在新主节点上继续，而旧主节点被隔离。 根据 CAP 定理，为分区容错而设计的系统会根据其配置优先考虑一致性或可用性。 例如，CockroachDB 使用 Raft 协议来确保跨区域的强一致性，而 Apache Cassandra 允许在分区期间出现临时不一致，但稍后会使用提示移交等机制来解决这些问题。
最后，自动故障检测和恢复最大限度地减少了停机时间。 分布式数据库通过心跳或超时持续监控节点健康状况。 如果节点停止响应（例如，由于网络故障），系统会将其标记为脱机并重新路由流量。 像 Kubernetes 这样的工具或云原生负载均衡器通常与这些数据库集成，以将客户端请求重定向到健康节点。 例如，Amazon DynamoDB 使用自动多区域复制：如果一个区域失去连接，流量会转移到另一个具有最新副本的区域。 此外，某些系统会在连接恢复后重试失败的操作，或者使用无冲突复制数据类型 (CRDT) 合并冲突的更新。 这些流程可确保在网络问题解决后，最大限度地减少手动干预并实现无缝恢复。