分布式数据库中的复制是在网络中的不同服务器或节点上维护相同数据的多个副本的过程。主要目标是确保即使某些节点发生故障，数据仍然可用且持久。 通过在不同的位置存储数据的副本，复制有助于系统处理硬件故障、网络问题或区域中断，而不会丢失对关键信息的访问。 它还可以通过允许应用程序从最近或最不繁忙的副本中检索数据来提高读取性能，从而减少延迟并平衡负载。
复制策略根据数据的复制和同步方式而异。 一种常见的方法是主从复制，其中一个节点（主节点）处理所有写入操作并将更改传播到从节点。 例如，Apache CouchDB 使用此模型，确保从节点提供读取请求，同时与主节点保持同步。 另一种方法是多主复制，其中多个节点可以接受写入，这对于地理位置分散的系统非常有用。 例如，Cassandra 允许写入任何节点，稍后使用时间戳或应用程序特定的逻辑来解决冲突。 一些系统优先考虑一致性而不是可用性，使用同步复制来确认所有副本上的写入，然后再确认成功，而另一些系统则选择异步复制来优先考虑速度，接受临时不一致的风险。
虽然复制提供了明显的好处，但它也带来了权衡。 存储多个副本会增加存储成本和网络流量。 一致性模型也发挥着作用：像 Google Spanner 这样的系统使用同步复制来实现强一致性，而 DynamoDB 则优先考虑具有最终一致性的可用性，允许副本之间存在临时不匹配。 冲突解决在多主设置中变得至关重要 - 像 Riak 这样的工具使用向量时钟来跟踪数据版本并解决差异。 开发人员必须选择与其系统要求一致的策略，从而平衡延迟、容错和数据新鲜度等因素，以满足特定的应用程序需求。