在现代分布式系统中，数据一致性是确保应用程序正确运行和用户信任的关键因素之一。在实际操作过程中，由于各种不可控的因素（如硬件故障、网络问题等），应用服务器可能会突然发生崩溃。此时如果不能很好地处理好遗留下来的数据同步问题，就很容易导致数据库中的数据出现不一致的情况。
一、采用事务机制
1. ACID特性
事务是一个由一组操作组成的工作单元，它要么全部完成，要么完全不执行。数据库管理系统通常支持ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）这四个属性来保证事务的可靠性和完整性。当应用服务器遇到异常情况而意外终止时，未提交的事务将会被自动回滚，从而保持了数据库状态的一致性。
2. 两阶段提交协议
对于跨多个资源管理器（例如不同类型的数据库或消息队列）的分布式事务来说，可以使用二阶段提交（2PC, Two-Phase Commit）。该协议分为准备阶段和提交阶段：在第一阶段中，协调者会询问所有参与者是否准备好执行事务；只有当每个参与者都返回肯定答复后才会进入第二阶段，并通知大家正式提交结果。即使某个节点中途掉线，其他成员也能根据之前的状态做出正确的决策。
二、实现数据复制与备份
为了防止因为单点故障而导致整个系统的不可用以及重要信息丢失，应该定期对关键数据进行异地备份。同时也可以考虑部署主从架构或者多活模式下的集群方案，通过实时同步的方式将最新的更改传播给副本节点。这样一来即使源端发生了致命错误，目标端仍然能够提供正常服务并且维持原有的业务逻辑。
三、利用幂等性设计接口
幂等性是指同一个请求无论重复发送多少次所产生的效果都是相同的。也就是说，对于那些具有副作用的操作（比如转账、下单等），我们应该尽量将其设计成幂等性的API接口，以避免在网络波动期间产生不必要的重复记录。还可以引入全局唯一标识符（GUID）作为每条命令的指纹，在接收到相同签名的消息时直接忽略掉它而不做任何改变。
四、做好监控预警工作
最后但同样重要的是，建立完善的日志记录和性能监控体系可以帮助我们及时发现潜在的风险并采取预防措施。一方面要确保所有的增删改查动作都有详尽的日志留存，方便后续排查定位问题所在；另一方面则需要密切关注各项指标的变化趋势，一旦超出设定阈值立即触发告警机制以便运维人员迅速响应。
