在Java中，NoSQL数据库的扩展性可以通过以下几个方面来保证：
分片（Sharding）：将数据分散到多个数据库节点上，每个节点负责处理一部分数据。这样，当数据量增加时，可以通过增加节点来扩展系统。分片可以是水平分片（将数据分散到多个节点）或垂直分片（将不同功能的数据分散到不同节点）。
复制（Replication）：通过在多个节点上创建数据的副本，可以提高数据的可用性和读取性能。当某个节点出现故障时，其他节点可以接管故障节点的任务。常见的复制策略有主从复制（Master-Slave Replication）和多主复制（Multi-Master Replication）。
缓存（Caching）：使用缓存技术，如Redis或Memcached，可以将热点数据存储在内存中，从而减少对数据库的访问压力。缓存可以显著提高系统的性能和扩展性。
分布式事务（Distributed Transactions）：在多个数据库节点上执行事务时，需要确保数据的一致性和完整性。可以使用两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）或三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）等分布式事务协议来保证。
负载均衡（Load Balancing）：通过在多个数据库节点之间分配请求，可以平衡各节点的负载，提高系统的性能和扩展性。负载均衡可以通过硬件设备（如F5）或软件（如Nginx、HAProxy）来实现。
监控和告警（Monitoring and Alerting）：实时监控数据库的性能指标（如CPU、内存、磁盘、网络等），并在出现异常时发送告警。这有助于及时发现和解决性能问题，保证系统的稳定性和扩展性。
自动扩容（Auto-Scaling）：根据系统的负载情况，自动调整数据库节点的数量和配置。这可以帮助系统在需求变化时灵活地扩展或收缩资源。
通过以上方法，可以在Java中保证NoSQL数据库的扩展性，从而应对不断变化的业务需求。