分布式系统中的事务隔离确保跨多个节点或服务的操作以可预测的方式运行，即使事务并发发生。 在分布式环境中，数据通常分布在不同的数据库或服务中，这使得保持一致性具有挑战性。 隔离机制通过控制变更的可见时间和方式来防止事务相互干扰。 例如，如果没有适当的隔离，两个事务更新单独节点上的相同数据可能会相互覆盖对方的更改，从而导致不正确的结果。 诸如“读取已提交”或“可串行化”之类的隔离级别定义了可见性和锁定的规则，这有助于避免脏读、不可重复读或幻读等问题。
在实践中，分布式系统使用诸如两阶段提交、分布式锁或版本控制之类的技术来强制隔离。 例如，在不同区域的帐户之间处理转帐的银行应用程序可能会使用两阶段提交协议，以确保所有节点都提交事务或都不提交。 同样，像 Google Spanner 这样的分布式数据库使用同步时钟和版本化的时间戳来全局排序事务，从而确保所有节点以相同的顺序查看更新。 这些方法协调节点以就数据状态达成一致，即使某些节点暂时无法访问。 但是，严格的隔离会引入延迟，因为节点必须等待共识才能继续。
隔离和性能之间的权衡至关重要。 强隔离（例如，可串行化）保证了一致性，但可能会减慢系统的速度，而较弱的级别会以潜在的不一致为代价来提高速度。 例如，电子商务平台可能会对库存管理使用“快照隔离”，从而允许并发读取一致的快照，同时写入单独进行。 这样可以在性能与防止超卖商品的需求之间取得平衡。 最终，选择取决于系统的要求：金融系统优先考虑隔离以确保准确性，而社交媒体应用程序可能会容忍暂时的不一致以实现更快的用户交互。 开发人员在设计分布式事务时必须仔细评估这些权衡。