无服务器平台主要通过依赖具有内置事务保证的托管服务以及安全地处理分布式操作的工作流程设计来确保数据一致性。 由于无服务器函数（例如，AWS Lambda、Azure Functions）是无状态且短暂的，因此它们将一致性委托给外部数据存储或编排工具。 例如，当无服务器函数与 Amazon DynamoDB 等数据库或 Amazon Aurora 等关系数据库交互时，数据库本身会强制执行 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性。 可以使用 DynamoDB 事务或 PostgreSQL 的事务支持等功能以原子方式执行跨多个操作的事务，从而确保所有更改都成功或都不持久。 这会将一致性的责任转移到数据库层，数据库层更适合处理它。
另一种方法涉及具有顺序处理的事件驱动架构。 无服务器平台通常与消息传递服务集成，例如 AWS SQS FIFO 队列或 Azure 服务总线，它们保证事件的严格排序和恰好一次处理。 例如，如果一个函数处理修改数据的事件，则队列确保不会发生无序的冲突更新。 事件溯源模式也有助于存储不可变的状态更改序列。 诸如 AWS Step Functions 之类的平台进一步协调多步骤工作流程，使用重试和错误处理来回滚失败的步骤。 例如，Step Function 可能会执行支付处理工作流程：如果一个步骤失败，协调器会触发补偿操作（例如，退款）来撤消之前的步骤，从而保持系统范围的一致性。
最后，无服务器平台强制执行幂等性以安全地处理重试。 由于网络问题或平台级别的重试，函数可能会多次执行，因此无论重复多少次，操作都必须产生相同的结果。 开发人员通过使用唯一请求 ID 或利用 AWS Lambda 的幂等性支持来实现此目的。 例如，写入数据库的 Lambda 函数可能会先检查具有请求 ID 的现有记录，然后再继续，从而确保没有重复条目。 诸如 Azure Durable Functions 之类的工具也为有状态工作流程提供确定性执行，跟踪进度以避免冗余操作。 通过结合这些策略——托管数据库、有序事件、编排和幂等性——无服务器平台可以减轻一致性风险，尽管它们具有分布式、瞬态的性质。