分布式数据库中的冲突解决方法旨在确保当多个节点独立更新同一数据时保持一致性。常见方法包括版本向量、无冲突复制数据类型 (CRDT) 和应用层自定义逻辑。每种方法都会根据系统的需求，在一致性、可用性和延迟之间进行权衡。
版本向量和时间戳是跟踪更新顺序以解决冲突的直接方法。每个写操作都会被标记一个时间戳或版本号，系统会优先选择最新的更新。例如，Apache Cassandra 使用“最后写入获胜”（last-write-wins）策略，通过选择具有最新时间戳的写入来解决冲突。然而，这依赖于跨节点时钟的同步，这在全球分布式系统中可能具有挑战性。如果时钟发生漂移，冲突可能无法准确解决，如果较旧的写入意外覆盖较新的写入，可能导致数据丢失。尽管存在此限制，基于时间戳的方法易于实现，适用于对微小时间差异可以接受的系统。
CRDT 是一种设计用于在无需直接协调的情况下处理并发更新的数据结构。它们通过使用数学特性（如交换律和幂等性）来合并变更，从而确保所有副本最终收敛到相同的状态。例如，计数器 CRDT 可以分别跟踪增量和减量，即使操作乱序发生，也能正确组合结果。Redis 在其 Active-Active Geo-Distribution 功能中使用 CRDT 来跨区域同步数据。虽然 CRDT 功能强大，但它们仅限于特定数据类型（例如，计数器、集合），并且需要仔细设计以避免意外行为。例如，合并协作文档中冲突的文本编辑可能需要比基本 CRDT 更细致的逻辑。
应用层解决允许开发人员根据业务需求实现自定义逻辑来处理冲突。这种方法灵活但需要更深度的集成。PostgreSQL 的 BDR（双向复制）允许通过触发器或函数定义冲突处理程序。例如，银行应用可以通过累加存款来解决冲突的余额更新，但标记超出限额的取款。虽然这种方法提供了精确性，但也增加了复杂性，因为开发人员必须预测和测试边缘情况。Amazon DynamoDB 等工具也支持条件写入，只有满足预定义条件（例如，“余额 > 0”）时更新才会成功，从而减少了事后冲突解决的需要。选择正确的方法取决于在正确性、性能和开发工作量之间进行权衡。