分布式数据库中的一致性模型定义了数据更改如何在不同节点之间可见以及何时可见的规则。在分布式系统中，数据通常在多个服务器上进行复制或分区，以提高可用性和容错能力。然而，这带来了一些挑战，因为同一数据的更新可能同时发生在不同的位置。一致性模型提供了一个框架来管理这些更新，确保所有用户都能看到连贯的数据视图，即使更改正在传播。模型的选择直接影响系统在性能、可用性和准确性方面的行为。
例如，强一致性模型保证所有节点在同一时间看到相同的数据。这确保了正确性，但可能会降低可用性或增加延迟，因为系统在确认写入之前必须协调跨节点的更新。相比之下，最终一致性允许节点之间存在暂时的差异，但保证所有副本最终将收敛到同一状态。此模型适用于社交媒体动态等应用，其中数据同步的微小延迟是可以接受的。其他模型，如因果一致性，仅对因果相关的操作强制执行顺序，从而平衡了严格性和灵活性。这些权衡通常由 CAP 定理指导，该定理强调了分布式系统中一致性、可用性与分区容错性之间的权衡。
开发人员必须根据其应用程序的需求选择一致性模型。例如，银行系统需要强一致性来防止双重支付，而电子商务平台可能在高流量期间优先考虑可用性，接受库存更新的最终一致性。Amazon DynamoDB 等工具允许开发人员按操作配置读/写一致性级别，而 Google Spanner 使用全局同步时钟来实现跨区域的强一致性。理解这些模型有助于开发人员设计出符合用户期望、平衡可靠性、速度和故障恢复能力的系统。