在分布式数据库系统中，领导者节点是管理操作和确保节点间一致性的核心协调者。它的主要职责包括处理写请求、维护事务顺序以及同步数据复制。当客户端发送写操作时，领导者会对其进行验证，分配一个序列（例如时间戳或日志位置），并将更新广播给跟随者节点。这确保了所有节点都以相同的顺序应用更改，从而防止冲突。例如，在像 Amazon Aurora 这样的系统中，领导者节点处理写操作并将更改复制到存储节点，而跟随者则处理读请求。领导者还在并发更新等场景中解决冲突，确保数据库保持有效状态。
领导者节点作用的一个关键例子体现在像 Raft 这样的共识算法中。在这种算法中，领导者管理复制日志，其中记录了数据库的所有更改。跟随者确认接收日志条目，并且一旦多数节点确认，领导者就会提交更改。这确保了即使某些节点发生故障，也能保证持久性和一致性。类似地，在 Google Spanner 中，领导者节点使用同步时钟为事务分配全局时间戳，从而实现跨地理分布式节点的一致性读取。如果没有领导者，协调这些操作将需要复杂的点对点通信，从而增加延迟和不一致的风险。
尽管领导者节点至关重要，但系统通过自动领导者选举来降低单点故障风险。如果领导者发生故障（例如，由于网络问题），其余节点会使用 Raft 的选举过程等协议来选择新的领导者。例如，Apache Kafka 的每个分区都有一个管理写操作的领导者 broker，如果它发生故障，跟随者会触发选举。然而，基于领导者的系统在选举期间可能会暂时不可用，并且某些数据库提供“无领导者”设计（例如 Amazon DynamoDB）以实现更高的写可用性。开发人员必须根据其一致性、可用性和分区容错性需求来选择架构，其中领导者节点为许多用例提供了简单性和强一致性的平衡。