在分布式系统中，保证一致性是非常重要的。因为分布式系统中包含多个节点，数据的分散存储和处理会导致数据的不一致，从而使得系统的可靠性和正确性受到影响。为了保证分布式系统中的数据一致性，可以采用以下方法：
一、两阶段提交协议（Two Phase Commitment Protocol）
两阶段提交协议（2PC）是一种在分布式环境下维护事务一致性的协议。在2PC中，一个事务被分解成两个阶段：提交请求阶段和提交确认阶段。在提交请求阶段，事务主节点向所有参与节点发送提交请求，参与节点本地执行事务，并讲执行结果反馈给主节点。在提交确认阶段，如果所有参与节点都成功执行了该事务，则主节点通知所有参与节点进行提交操作，否则，主节点通知所有参与节点进行回滚操作。
二、分布式锁
在分布式系统中，分布式锁可以用来保证同一时刻只有一个节点可以访问某个共享资源。实现分布式锁的方式有很多，如使用Redis等缓存工具实现分布式锁。在Redis中，可以使用setnx命令实现分布式锁，即当获取锁的节点在Redis中设置一个键值对时，如果该键值对不存在，则获取锁成功，否则获取锁失败。
三、Paxos算法
Paxos是一种分布式系统中的一致性算法，用于保证系统中的节点可以达成一致意见。Paxos算法将所有节点分为两类：提议者和接受者。在提议者向接受者提出一个提议时，如果接受者同意该提议，则该提议被选定为共识值。Paxos算法由三个阶段组成：提议阶段、承诺阶段和学习阶段。
四、Raft算法
Raft算法也是用来保证分布式系统中的一致性，与Paxos算法不同的是，Raft算法更加易于理解和实现。Raft算法将分布式系统中的所有节点划分为三个角色：领袖、跟随者和候选人。在Raft算法中，领袖节点负责将其它节点的日志复制到本地，并通过发送心跳包来维护自己的领导地位。如果一个跟随者节点在长时间内没有收到来自领袖节点的心跳包，该节点会进入候选人状态，并开始竞选成为新的领袖。
以上是我所了解的一些保证分布式系统中一致性的方法，其中涉及到的关键词有：两阶段提交协议、分布式锁、Paxos算法和Raft算法。在实际应用中，不同的场景下选择不同的方法来保证一致性，需要根据具体情况进行选择和设计。