一般来说，数据一致性模型可以分为强一致性和弱一致性，强一致性也叫做线性一致性，除此以外，所有其他的一致性都是弱一致性的特殊情况。弱一致性根据不同的业务场景，又可以分解为更细分的模型，不同一致性模型又有不同的应用场景。
当更新操作完成后，任何多个后续进行访问时都会返回最新的值，就是用户刚提交就能看到更新了的数据，这对用户是最友好的。但根据CAP理论，这势必也要牺牲可用性。
系统在写入数据成功后，不承诺立即能读到最新的值，也不承诺什么时候能读到，但是过一段时间之后用户可以看到更新后的值。那么用户读不到最新数据的这段时间被称为“不一致窗口时间”。 「最终一致性」 最终一致性作为弱一致性中的特例，强调的是所有数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够到达一致的状态，不需要实时保证系统数据的强一致性。
Base 理论中我们讲过：最终一致性要求系统中数据副本最终能够一致，而不需要实时保证数据副本一致。
最终一致性可以分为客户端和服务端两个不同的视角。
从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题，最终一致性有以下 4 个变种。
| 一致性变种 | 说明 |
|---|---|
| 因果一致性 | 如果进程 A 通知进程 B 它已更新了一个数据项，那么，进程 B 的后续访问将返回更新后的值，且一次写入将保证取代前一次写入。与进程 A 无因果关系的进程 C 的访问遵守一般的最终一致性规则。 |
| 会话一致性 | 这是上一个模型的实用版本，它把访问存储系统的进程放到会话的上下文中。只要会话还存在，系统就保证“读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止，就要建立新的会话，而且系统保证不会延续到新的会话。 |
| 单调读一致性 | 如果进程已经看到过数据对象的某个值，那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值。 |
| 单调写一致性 | 系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。 |
从服务端来看，如何尽快地将更新后的数据分布到整个系统，降低达到最终一致性的时间窗口，是提高系统的可用度和用户体验度非常重要的方面。
分布式数据系统有以下特性：
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