分布式数据库中的仲裁（quorum）是一种用于维护跨复制数据节点一致性的机制。当数据存储在多个服务器（副本）上时，仲裁确保读取和写入操作在被认为是成功之前，达到一个最小的共识阈值。这可以防止冲突，并保证客户端始终看到最新的数据，即使某些副本暂时不可用。仲裁在必须平衡可用性和一致性的系统中至关重要，例如在 Apache Cassandra 或 Amazon DynamoDB 等分布式数据库中。
仲裁通过定义两个值来工作：一个写入仲裁 (W) 和一个读取仲裁 (R)。 例如，在一个 3 节点集群中，一个常见的配置是 W=2 和 R=2。 在写入数据时，系统会等待至少 2 个节点的确认，然后确认写入。 对于读取，它从 2 个节点获取数据并返回最新的版本。 关键规则是 W + R > N（其中 N 是总副本数）。 这确保读取仲裁中的至少一个节点与写入仲裁重叠，从而保证一致性。 如果在 3 节点系统中 W=1 和 R=1（违反 W+R>N），如果读取命中了一个尚未收到最新写入的节点，则读取可能会获取陈旧数据。
仲裁值的选择涉及权衡。 较高的写入仲裁（例如，在 3 节点系统中 W=3）可以提高一致性，但会降低可用性——如果一个节点出现故障，写入将会失败。 较低的仲裁可以提高可用性，但存在临时不一致的风险。 例如，一个优先考虑可用性的系统可能会使用 W=1、R=1，接受某些读取可能是陈旧的，但在中断期间保持运行。 在实践中，许多系统使用动态仲裁，根据网络状况或工作负载调整 W 和 R。 例如， Cassandra 允许调整每次操作的一致性级别，让开发人员在强一致性 (QUORUM) 或最终一致性 (ONE) 之间进行选择。 这种灵活性使仲裁系统具有适应性，但需要仔细配置以满足应用程序的需求。