由于网络不可预测性、并发性以及一致性和可扩展性之间的权衡，在分布式系统中保持一致性具有挑战性。分布式系统依赖于通过网络进行通信的多个节点，这引入了延迟、故障和协调复杂性。确保所有节点在处理这些问题时都同意相同的状态需要仔细的设计，并且通常涉及折衷。
首要的挑战是处理网络延迟和分区。节点之间的消息可能会延迟、丢失或重新排序，从而导致不一致。例如，如果用户在一个节点上更新了他们的个人资料，那么其他节点可能会在更新传播之前提供过时的数据。网络分区——节点暂时断开连接——迫使系统在一致性和可用性之间做出选择，正如 CAP 定理所描述的那样。在分区期间，系统可能会优先考虑可用性（允许可能冲突的写入）或一致性（阻止写入直到网络恢复）。像 Apache Cassandra 这样的数据库允许可调的一致性级别来平衡这种权衡，但是解决分区后的冲突仍然很复杂。
并发性和协调增加了另一层难度。当多个客户端跨节点更新相同的数据时，就会出现冲突。例如，两个用户同时编辑共享文档可能会覆盖彼此的更改。系统使用诸如版本向量或逻辑时钟之类的机制来跟踪更改，但是这些机制需要额外的元数据和协调。跨节点的原子操作通常依赖于诸如两阶段提交 (2PC) 之类的协议，这会引入延迟和故障点。谷歌的 Spanner 数据库通过同步时钟和 Paxos 共识来解决这个问题，但是这些解决方案增加了复杂性和资源使用。
最后，可扩展性与强一致性模型相冲突。具有严格一致性的系统（例如，线性一致性）要求所有节点之间立即达成一致，这在规模上变得不切实际。许多系统选择最终一致性，接受临时不一致性以提高性能。例如，DNS 更新逐渐传播，因此用户可能会短暂地看到过时的记录。但是，检测和解决此类系统中的冲突（例如，Amazon DynamoDB 的 last-write-wins 方法）可能会导致数据丢失。开发人员必须根据其应用程序的需求选择正确的一致性模型，通常为了可扩展性和响应性而牺牲严格的保证。