最终一致性（Eventual Consistency）是分布式系统中处理数据同步的一种策略，它允许系统中的所有节点在一段时间后达到数据一致的状态，而不是立即一致。
在最终一致性模型下，当数据更新操作发生时，并不要求所有副本立即反映出更改，而是保证在没有新的更新操作发生的情况下，系统最终会将数据同步到所有节点，使得所有节点上的数据变得一致。
最终一致性背后的原理和特点包括：
- 异步复制：数据更改在主节点或某个数据源上发生后，会异步地传播到其他副本或节点。
- 容忍网络延迟和分区：在网络延迟、分区故障或节点暂时不可用的情况下，系统仍能继续运行，不会完全停止服务。
- 弱一致性保证：在数据更新和所有副本同步完成之间存在一个时间窗口，在此期间，不同的节点可能返回不同的数据版本。
- 时间界限：虽然称为“最终”，但实际上系统应该在可接受的时间范围内达到一致状态，这个时间界限取决于系统的具体设计和实现。
- 变种和策略：为了平衡一致性和性能，最终一致性有多种变体和增强策略，如读取你的写入（Read Your Writes, RYW）、会话一致性、因果一致性等。