分布式数据库通过协调多个节点上的操作来处理并发控制，以确保数据一致性，同时允许同时访问。由于数据分布在不同的服务器或位置，传统的单节点锁定机制是不够的。相反，分布式系统使用诸如分布式锁定、多版本并发控制 (MVCC)、时间戳排序或共识协议等技术来管理冲突的读写操作。目标是平衡性能和正确性，防止脏读、丢失更新或不一致状态等问题。
一种常见的方法是乐观并发控制 (OCC) 和 MVCC。OCC 假设冲突很少发生，并允许事务在没有锁定的情况下继续进行，仅在提交时检查冲突。例如，Apache Cassandra 使用带有“比较和设置”机制的轻量级事务来验证更新。MVCC，用于像 CockroachDB 这样的系统，维护数据的多个版本。当事务读取数据时，它会看到与其开始时间一致的快照，从而避免了写入操作上的锁定。写入操作创建新版本，并且冲突通过在提交期间检查版本兼容性来解决。这减少了分布式环境中的争用并提高了读取性能。
另一种方法涉及分布式锁定和共识算法。例如，Google Spanner 使用全局同步时钟（通过 TrueTime）和带有 Paxos 的两阶段提交 (2PC) 进行跨节点协调。以分布式方式获取锁，并使用从同步时钟导出的时间戳对事务进行排序。或者，像 etcd 这样的系统使用 Raft 共识算法来序列化操作：所有写入操作都通过领导者节点，确保操作的单一顺序。虽然锁定会引入延迟，但这些方法保证了严格的一致性。选择正确的方法取决于系统的要求——延迟容忍度、一致性保证以及冲突操作的频率。