而一致性又可以分为强一致性与弱一致性。
强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。
弱一致性包含很多种不同的实现，目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。
所谓最终一致性，就是不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的，但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。也可以简单的理解为在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。
对于最终一致性最好的例子就是DNS系统，由于DNS多级缓存的实现，所以修改DNS记录后不会在全球所有DNS服务节点生效，需要等待DNS服务器缓存过期后向源服务器更新新的记录才能实现。
类似的，还有一些其它的弱一致性实现，下面摘自《NoSQL数据库笔谈》
Causal consistency（因果一致性）关于有MySQL如何熟悉NoSQL，我只能说在与存储设备打交道方面，很多东西是相通的。如果你对MySQL的底层机制很了解，这就很容易了。
如果Process A通知Process B它已经更新了数据，那么Process B的后续读取操作则读取A写入的最新值，而与A没有因果关系的C则可以最终一致性。
Read-your-writes consistency
如果Process A写入了最新的值，那么Process A的后续操作都会读取到最新值。但是其它用户可能要过一会才可以看到。
Session consistency
此种一致性要求客户端和存储系统交互的整个会话阶段保证Read-your-writes consistency.Hibernate的session提供的一致性保证就属于此种一致性。
Monotonic read consistency
此种一致性要求如果Process A已经读取了对象的某个值，那么后续操作将不会读取到更早的值。
Monotonic write consistency
此种一致性保证系统会序列化执行一个Process中的所有写操作。
如果你只是了解MySQL的用法或者是语法之类的，一个忠告是不要把RDBMS中的使用模式直接地硬套到NoSQL存储上。