分布式数据库通过在多个节点上复制数据来支持高可用性，并确保系统即使在硬件故障、网络问题或维护期间也能保持运行。这是通过数据复制、分区和共识协议等技术实现的。通过将数据分散在地理位置分散的服务器上，这些系统最大限度地减少了单点故障，并允许即使某些节点脱机也能不间断地访问。例如，分布式数据库可能会在三个不同的数据中心存储相同数据的副本，从而确保如果一个数据中心发生故障，请求可以路由到其他数据中心。
一种关键方法是数据复制，其中数据的多个副本存储在不同的节点上。像 Apache Cassandra 这样的系统使用对等架构，其中每个节点都可以接受读写请求，从而消除了对单个主节点的依赖。如果一个节点发生故障，其他副本将继续提供请求。同步或异步写入等复制策略可以平衡一致性和可用性。例如，在配置为同步复制的三节点集群中，只有在所有三个节点都确认后，才会确认写入操作，从而确保强一致性。Amazon DynamoDB 等系统使用的异步复制通过在写入到达主节点后立即确认写入来优先考虑可用性，从而牺牲一些一致性以换取更低的延迟。
另一种方法是自动故障转移和分区。分布式数据库通常将数据分成碎片（分区）并分布在节点上。如果某个碎片变得不可用，系统会将流量重定向到其他副本。像 MongoDB 的副本集这样的工具会在原始领导者发生故障时自动将辅助节点提升为主节点。像 Raft 或 Paxos 这样的共识算法可确保节点在故障期间就数据状态达成一致。例如，etcd 使用 Raft 在当前领导者无响应时选举新的领导者，从而保持可用性。负载平衡和运行状况检查通过均匀分配流量并将其从不健康的节点重新路由来进一步提高可靠性。这种复制、分区和自动恢复的组合可确保即使在不利条件下也能实现高可用性。