分布式数据库中的数据一致性通常通过诸如 ACID 事务、共识协议和冲突解决策略等技术来实现。这些方法确保数据在并发操作或网络分区期间保持准确并跨节点同步。下面是开发者可以使用的三种关键方法。
ACID 事务和两阶段提交 (2PC)：ACID (原子性、一致性、隔离性、持久性) 事务通过确保操作要么完全成功，要么完全失败来强制执行严格的一致性。在分布式系统中，通常使用两阶段提交 (Two-Phase Commit) 协议。在 2PC 中，协调者节点首先询问所有参与节点是否可以提交事务（“准备”阶段）。如果所有节点都同意，协调者会指示它们完成提交（“提交”阶段）。例如，Google Spanner 使用全局同步时钟和类似于 2PC 的机制来跨区域维护 ACID 合规性。然而，如果协调者发生故障，2PC 可能引入延迟和阻塞，使其不太适合高可用系统。开发者通常根据其应用对严格一致性与性能的需求来平衡这种权衡。
共识协议 (Raft, Paxos)：Raft 和 Paxos 等共识协议确保节点之间对数据状态变化达成一致。Raft 通过选举一个负责将日志复制到 follower 的 leader 节点来简化共识过程。一旦大多数节点确认日志条目，更改就会被提交。例如，etcd（在 Kubernetes 中使用）依赖 Raft 实现键值存储的一致性。Paxos 虽然更复杂，但它支持 Amazon 的 DynamoDB 等系统用于配置管理。这些协议非常适用于需要强一致性的场景，例如金融系统，但由于需要多数节点达成一致，它们可能会增加开销。开发者通常通过将共识限制在关键操作上来进行优化。
版本向量和无冲突复制数据类型 (CRDT)：对于优先考虑可用性而非严格一致性的系统，版本向量和 CRDT 有助于管理冲突。版本向量跟踪跨节点的更新时间戳，允许像 Apache Cassandra 这样的数据库检测和解决冲突写入。像 Riak 这样的数据库中使用的 CRDT 通过设计能够确定性地合并的数据结构（例如，计数器、集合）来确保数据自动合并而不会发生冲突。例如，一个购物车的 CRDT 可以合并跨用户的商品添加和删除操作。这些方法适用于协作编辑或物联网系统等应用，在这些场景中可以接受偶尔的临时不一致。开发者通过选择与业务逻辑一致的冲突解决规则来实现它们。
通过结合这些技术，开发者可以根据系统需求定制一致性模型，从而平衡准确性、性能和容错性。