保证服务器分布式系统数据一致性的方法主要有以下几种：
1. 分布式事务：分布式事务是保证分布式系统中数据一致性的一种重要手段，它通过协调多个节点上的操作，确保这些操作要么全部成功，要么全部失败，常见的分布式事务协议有两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）。
2. 分布式锁：分布式锁是一种在分布式系统中实现数据一致性的常用方法，它通过在多个节点上对共享资源加锁，防止多个节点同时修改同一份数据，从而保证数据的一致性。
3. Paxos算法：Paxos算法是一种解决分布式系统中数据一致性问题的算法，它通过选举一个领导者，然后由领导者负责协调其他节点的操作，从而保证数据的一致性。
4. Raft算法：Raft算法是一种简化版的Paxos算法，它将复杂的Paxos算法分解为三个相对简单的子问题：领导选举、日志复制和安全性，Raft算法通过这三个子问题的解决，实现了分布式系统中的数据一致性。
5. CAP理论：CAP理论是分布式系统中的一个基本理论，它指出在分布式系统中，只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）中的两个，在设计分布式系统时，需要根据实际需求，选择合适的策略来平衡这三个特性。
6. BASE理论：BASE理论是对CAP理论的一种扩展，它提出了另外两个特性：基本可用性（Basically Available）和软状态（Soft State），BASE理论认为，在分布式系统中，可以通过牺牲强一致性，来实现系统的高可用性和最终一致性。
以上就是保证服务器分布式系统数据一致性的主要方法，在实际的系统设计中，需要根据系统的具体需求和环境，选择合适的方法来保证数据的一致性，也需要考虑到系统的性能、可扩展性和可用性等因素，以实现系统的高效运行。
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