最终一致性不是哪个意思
最终一致性（Eventual Consistency），不是分布式系统中一种强悍而,关键的一致性模型。真正不是无形中彻底解决分布式系统中数据一致性的难题而,指出的解决方案两大。从分布式系统中，由于,数据的删除和,异步传播，何种的副本之间所以缺失时延和,不一致的情况。最终一致性将数据删除和,传播兼顾的问题分解及一种顾及时延和,部分不一致的数据状态，与维持系统的可用性和,可扩展性。
最终一致性的核心思想不是将自动彻底解决冲突一下利用数据最终维持一致。从分布式系统中，多个副本之间的更新操控（等等拖放改查）所以不是并行执行的，由于,网络时延、节点故障等等原因，副本之间的数据所以还会发生不一致。最终一致性不局限性所有副本立即维持一致状态，而是,将一系列的自动设操控，最终使所有副本维持一致状态。
最终一致性的利用方式可以,没有多种，表较为常用的方式不是针对版本向量（Version Vector）或,时间画个（Timestamp）的技术。版本向量记录了各个副本的上报历史，将比较版本向量的差异，可以,判定成数据的真实状态。时间画个则用作标记事件的出现顺序，从冲突出现时，可以,按照时间画个的先后顺序一下彻底解决冲突。
最终一致性的好处不是可以,匹配更好的可用性和,伸缩性。由于,最终一致性限制副本之间缺失暂时的不够一致状态，因此,系统可以,从遭遇网络故障或,节点停用时重新匹配服务。最终一致性限制系统与较低的代价一下内置大规模的数据删除和,传播，从而,降低了系统的伸缩性。
最终一致性也缺失一些挑战和,受限。由于,时延和,不一致性的缺失，应用程序可以能擦除暂时的不够一致状态，那而言开发人员而言,所以不是一个挑战。最终一致性并,没法保证数据从侧头都不是一致的，而,没法确保最终还会维持一致。从一些对于数据一致性局限性非常低的场景下，最终一致性所以不是,最佳选购。
无形中彻底解决最终一致性兼顾的问题，有时候还会配备其它的一致性模型，例如高一致性或,因果,一致性。高一致性局限性系统中的所有副本从时候操控之后都维持一致状态，那匹配了最低的数据一致性。而,因果,一致性则局限性始终保持事件的因果关系，从擦除160MHz操控时，根据事务出现的顺序一下启用。所有一致性模型可以,按照这部分应用程序的日常一下选购。
最终一致性从分布式系统中扮演着至关重要的角色。真正将顾及和,管理数据的时延和,不一致性，匹配了分布式系统的可用性和,可扩展性。尽管,遭受一些受限，最终一致性仍然不让广泛应用诸如各种各样分布式系统中，并且,将持续的研究以及取舍，不断降低了自身性能和,可靠性，及分布式系统的发展得到了关键贡献。
