为确保同步期间的数据一致性，开发者会采用一些技术来在处理来自多个源的更新时保持跨系统的数据准确性。核心挑战在于防止冲突或部分更新导致数据不匹配。这通常通过事务操作、冲突解决策略和验证机制来解决。
首先，事务和锁定机制有助于强制执行原子性。例如，数据库事务将相关的操作（如从一个账户扣款并向另一个账户入账）组合成一个单一单元。如果任何部分失败，整个事务将回滚，避免出现不一致的状态。类似地，悲观锁定（例如 SQL 中的行级锁定）阻止同时写入相同数据，确保一次只有一个客户端修改数据。然而，锁定可能会导致性能瓶颈，因此在分布式系统中通常使用乐观锁定。在这种方式下，使用版本号或时间戳来跟踪数据更改：如果客户端尝试更新过时的数据（例如，修改另一个用户已经更改的记录），系统会拒绝该更新并提醒客户端使用最新版本重试。这种方法在文档编辑器等协作应用中很常见。
其次，冲突解决规则用于处理尽管有保护措施但仍发生同时更新的情况。例如，“最后写入获胜”策略可能会优先处理最新的时间戳，而更精细的系统则会合并更改。购物车可能会通过汇总不同会话中的数值来解决商品数量冲突。向量时钟（一种跟踪分布式节点之间因果关系的方法）也可以确定事件的顺序。例如，在分布式键值存储中，向量时钟有助于识别一个更新是否在逻辑上跟随另一个更新，从而无需手动干预即可实现自动冲突解决。开发者必须根据系统的需求来定义这些规则（例如，强一致性 vs. 最终一致性）。
最后，数据验证和幂等操作确保了可靠性。校验和或哈希比较用于在传输前后验证数据完整性。例如，文件同步服务可能会比较 SHA-256 哈希值以检测上传过程中的损坏。幂等 API（如 HTTP PUT）允许安全地重试操作：多次应用相同的更新与只做一次效果相同。这对于处理网络故障至关重要——如果支付网关超时，重试相同的请求不会重复向用户收费。总而言之，这些方法共同为维护分布式系统中的一致性构建了一个强大的框架。