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强一致性（Strong Consistency）：
- 定义：要求在任何给定时间内，所有节点上的数据都是一致的。
- 优点：保证数据的准确性和可靠性，适用于需要高度一致性的场景，如金融交易系统、库存管理系统等。
- 缺点：可能会导致性能开销较大，因为系统需要在更新任何副本之前等待确认。
- 适用场景：对数据一致性要求极高的场景。
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弱一致性（Weak Consistency）：
- 定义：允许节点间的数据副本在一定时间内存在不一致。
- 优点：提高系统性能，允许更多的并发操作，适用于需要高度可用性和扩展性的场景，如缓存系统、非关键性业务日志等。
- 缺点：可能导致数据不准确，用户看到的数据可能不是最新的。
- 适用场景：对一致性要求不高的场景。
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最终一致性（Eventual Consistency）：
- 定义：保证在没有新的更新操作的情况下，所有节点上的数据副本最终会达成一致。
- 优点：提供更高的性能和更好的扩展性，适用于对实时性要求不高的场景，如社交网络、电子商务平台等。
- 缺点：允许短暂的数据不一致，需要应用程序处理数据不一致的问题。
- 适用场景：对实时性要求不高的场景。
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因果一致性（Causal Consistency）：
- 定义：保证如果一个操作 B 是操作 A 的因果结果，那么在任何节点上，B 的读取结果都会反映 A 的写入结果。
- 优点：结合了强一致性和最终一致性的优点，适用于需要保证因果关系的场景，如复杂的数据流处理系统。
- 缺点：实现和维护较为复杂。
- 适用场景：需要保证因果关系的场景。
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会话一致性（Session Consistency）：
- 定义：在同一个会话内，用户或进程看到的数据是一致的。
- 优点：适用于需要保持会话内数据一致性的应用场景，如在线购物、社交应用等。
- 缺点：在会话之间不保证一致性。
- 适用场景：需要保持会话内数据一致性的应用场景。
