在文档数据库中管理分布式事务需要兼顾一致性、可用性和可伸缩性的策略。文档数据库（如 MongoDB 或 Couchbase）通常优先考虑可伸缩性和灵活的数据模型，而不是严格的事务保证。但是，现代文档数据库现在支持单个集群或分片中的有限 ACID 事务。对于跨数据库或跨服务事务，开发人员通常依赖 Saga 等模式或应用程序级别的补偿来处理部分失败并维护数据完整性。
一种常见的方法是 Saga 模式，该模式将分布式事务分解为一系列本地事务。每个本地事务更新单个服务或数据库中的数据，并发出事件以触发下一步。如果某个步骤失败，补偿事务会撤消之前的更改。例如，在电子商务系统中，下订单可能涉及保留库存（文档数据库）和向支付服务收费。如果支付失败，补偿事务会释放保留的库存。Saga 避免跨服务锁定资源，从而提高了可伸缩性，但需要仔细设计以处理回滚并确保幂等性（安全地重试步骤）。
某些文档数据库（如 MongoDB）支持分片集群中的多文档 ACID 事务，允许跨文档进行原子更新。但是，这些事务具有限制（例如超时阈值和性能开销），并且可能不会扩展到外部系统。对于更广泛的分布式场景，通常需要将数据库级别的事务与应用程序模式相结合。事件溯源（将状态更改存储为事件）等工具或 Apache Kafka 等框架可以通过跟踪步骤和触发补偿来帮助编排 Saga。开发人员必须评估权衡：数据库原生事务简化了代码，但可能会限制可伸缩性，而应用程序级别的模式以增加复杂性为代价提供了灵活性。