分布式数据库通过自动复制数据并将数据同步到多个地理位置分散的服务器来实现异地复制。 这样做是为了提高可用性，减少不同区域用户的延迟，并在发生中断时防止数据丢失。 该过程通常涉及配置数据库以将写入（例如，插入、更新）从一个区域复制到其他区域，通常使用内置协议来处理网络延迟、冲突和一致性保证。 例如，北美洲的数据库集群可能会将其数据复制到欧洲和亚洲的节点，从而允许应用程序在本地读取或写入，而系统会在后台处理跨区域同步。
具体取决于数据库的复制模型。 有些系统使用异步复制，即在本地确认写入后，数据会被复制到其他区域。 这样可以最大限度地减少用户的延迟，但如果复制完成之前发生故障，则可能会导致临时不一致。 其他系统使用同步复制，要求所有区域都确认写入，然后才认为写入成功，这以更高的延迟为代价确保了强一致性。 许多数据库还支持混合方法，例如允许每个操作的一致性级别或基于仲裁的写入。 例如，Amazon DynamoDB Global Tables 使用具有最终一致性的异步复制，而 Google Spanner 将同步复制与原子时钟相结合，以在各个区域强制实现强一致性。
冲突解决在异地复制系统中至关重要。 当同一数据在两个区域同时修改时，数据库会使用“后写入者获胜”（基于时间戳）、应用程序定义的合并函数或 Raft 等共识算法等策略。 例如，Apache Cassandra 允许开发人员在模式级别配置冲突解决规则，例如优先考虑最新的时间戳。 像 Azure Cosmos DB 这样的现代系统允许用户在五个一致性级别（例如，强一致性、有界过时）之间进行选择，以平衡性能和正确性。 在底层，这些系统依赖于分布式日志、向量时钟或 CRDT（无冲突复制数据类型）等专用协议来有效地跟踪和协调跨区域的更改。