什么是数据一致性?
在数据有多分副本的情况下，如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分副本写入成功，部分副本写入失败。这就造成各个副本之间的数据不一致，数据内容冲突。 实践中，导致数据不一致的情况有很多种，表现样式也多种多样，比如数据更新返回操作失败，事实上数据在存储服务器已经更新成功。
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CAP定理
CAP定理是2000年，由 Eric Brewer 提出来的。Brewer认为在分布式的环境下设计和部署系统时，有3个核心的需求，以一种特殊的关系存在。这里的分布式系统说的是在物理上分布的系统，比如我们常见的web系统。
这3个核心的需求是：Consistency，Availability和Partition Tolerance，赋予了该理论另外一个名字 － CAP。
Consistency：一致性，这个和数据库ACID的一致性类似，但这里关注的所有数据节点上的数据一致性和正确性，而数据库的ACID关注的是在在一个事务内，对数据的一些约束。系统在执行过某项操作后仍然处于一致的状态。在分布式系统中，更新操作执行成功后所有的用户都应该读取到最新值。
Availability：可用性，每一个操作总是能够在一定时间内返回结果。需要注意“一定时间”和“返回结果”。“一定时间”是指，系统结果必须在给定时间内返回。“返回结果”是指系统返回操作成功或失败的结果。
Partition Tolerance：分区容忍性，是否可以对数据进行分区。这是考虑到性能和可伸缩性。
CAP定理认为，一个提供数据服务的存储系统无法同事满足数据一致性、数据可用性、分区容忍性。
为什么不能完全保证这个三点了，个人觉得主要是因为一旦进行分区了，就说明了必须节点之间必须进行通信，涉及到通信，就无法确保在有限的时间内完成指定的行文，如果要求两个操作之间要完整的进行，因为涉及到通信，肯定存在某一个时刻只完成一部分的业务操作，在通信完成的这一段时间内，数据就是不一致性的。如果要求保证一致性，那么就必须在通信完成这一段时间内保护数据，使得任何访问这些数据的操作不可用。
如果想保证一致性和可用性，那么数据就不能够分区。一个简单的理解就是所有的数据就必须存放在一个数据库里面，不能进行数据库拆分。这个对于大数据量，高并发的互联网应用来说，是不可接受的。
在大型网站应用中，数据规模总是快速扩张的，因此可伸缩性即分区容忍性必不可少，规模变大以后，机器数量也会变得庞大，这是网络和服务器故障会频繁出现，要想保证应用可用，就必须保证分布式处理系统的高可用性。所以在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性(A)和伸缩性(P)，在某种程度上放弃一致性(C)。一般来说，数据不一致通常出现在系统高并发写操作或者集群状态不稳（故障恢复、集群扩容等）的情况下，应用系统需要对分布式数据处理系统的数据不一致性有所了解并进行某种意义上的补偿和纠错，以避免出现应用系统数据不正确。
数据一致性模型
一些分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性，并且将数据的不同的副本存放在不同的机器，由于维护数据副本的一致性代价高，因此许多系统采用弱一致性来提高性能，一些不同的一致性模型也相继被提出。
- 强一致性： 要求无论更新操作实在哪一个副本执行，之后所有的读操作都要能获得最新的数据。
- 弱一致性：用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间，我们称这段时间为“不一致性窗口”。
- 最终一致性：是弱一致性的一种特例，保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。