在分布式系统中，确实存在数据一致性问题，而传统的数据库事务机制在处理分布式事务时面临一些挑战。
在分布式环境下，数据可能存储在多个节点或数据库中，而数据的复制、更新和同步存在延迟和网络通信的限制，因此需要采取额外的措施来确保数据的一致性。
数据库事务是为了保证数据在单个数据库上的一致性而设计的，通过使用ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性来确保事务的正确执行。然而，当涉及到多个数据库或分布式系统时，传统的数据库事务机制可能无法满足需求，因为它们无法直接控制和协调多个节点之间的操作。
在分布式系统中解决数据一致性问题的一种常见方法是采用分布式事务。分布式事务是一种用于跨多个参与者和资源的事务处理机制，旨在确保分布式系统中数据的一致性。它涉及到多个操作和协调步骤，并采用不同的技术和协议来处理分布式环境中的一致性和并发性问题。
一些常见的分布式事务解决方案包括：两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）、三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）、补偿事务（Compensating Transaction）、最终一致性（Eventual Consistency）等。这些解决方案都试图在分布式环境中实现数据的一致性，但它们各自有着不同的权衡和适用场景。
需要注意的是，分布式事务的实现和管理是依赖于业务系统的，因为业务逻辑对于数据一致性的要求可能因不同的应用场景而异。
因此，在设计和开发分布式系统时，需要综合考虑数据一致性的需求，并选择适当的分布式事务解决方案，或者结合其他技术手段来解决数据一致性的问题，以满足具体业务需求。