文档数据库主要通过数据复制、自动故障转移机制和可配置的一致性设置来确保容错性。 通过将数据副本分布在多个节点上，并在硬件故障期间实现无缝恢复，这些系统即使在出现问题时也能保持可用性和持久性。 这种方法最大限度地减少了停机时间和数据丢失，这对于需要高可靠性的应用程序至关重要。
一种关键方法是使用主从架构进行复制。 例如，MongoDB 使用副本集，其中一个节点充当主节点（处理所有写入操作），而其他节点充当从节点（复制主节点的数据）。 如果主节点发生故障，其余节点会自动从从节点中选举一个新的主节点，从而确保持续的写入可用性。 数据根据配置异步或半同步复制，允许从节点保持更新。 这种设置不仅提供冗余，还允许读取操作分布在从节点上，从而提高性能，同时保持容错性。
另一层容错性来自写入持久性控制和可调整的一致性。 像 Apache CouchDB 或 Amazon DocumentDB 这样的文档数据库允许开发人员配置在写入被认为成功之前必须有多少节点确认写入。 例如，MongoDB 的“写入关注”设置可能需要来自大多数节点的确认，以确保即使某些节点发生故障，数据也能持久存在。 此外，通常使用预写日志 (WAL) 在将更改应用于数据库之前记录更改，从而在崩溃后实现恢复。 结合自动分片（将数据分布在集群中）和跨数据中心复制等功能，这些机制创建了一个强大的系统，该系统平衡了 CAP 定理定义的可用性、一致性和分区容错性。 开发人员可以根据其应用程序的需求确定特定方面的优先级，例如优先考虑具有最终一致性的低延迟读取，或为关键事务强制执行严格的一致性。