分布式数据库通过数据复制、一致性算法和可靠的存储机制相结合，确保数据的持久性。数据持久性意味着一旦事务提交，之后的任何失败（如服务器崩溃或网络问题）都不会影响该事务。通过在数据库集群内的多个节点之间复制数据，分布式系统能够承受个别节点的损失。如果一个节点出现故障，其他节点仍然可以提供必要的数据，确保持续的可用性和持久性。
实现数据持久性的一个常见方法是使用一致性算法，如Paxos或Raft。这些算法帮助确保在将事务视为已提交之前，所有副本之间达成一致。例如，当客户端写入数据时，一致性算法要求多个节点确认写入。只有在多数节点确认该事务后，事务才会变得持久。这样，即使在事务被确认后某些节点发生故障，数据仍然安全地保存在其他已持久化的节点上。
除了数据复制和一致性，分布式数据库还通常使用强大的存储系统来进一步增强持久性。各种存储技术，如预写日志（WAL）和持久文件系统，被用来确保即使在写操作后立即发生崩溃，数据也不会丢失。例如，预写日志会在实际数据写入数据库之前记录变化。如果发生故障，系统可以通过重放日志条目来恢复。通过结合这些策略，分布式数据库保持高水平的数据持久性，确保应用程序可以在一段时间内依赖其数据的完整性。