"Eventual consistency"（最终一致性）是一种分布式系统中的一致性模型。在分布式系统中，如果存在多个节点或副本，而这些节点在某些时间上可能出现数据副本之间的不一致，那么系统就被认为是具有最终一致性。
最终一致性的含义是，虽然在某一时刻不同节点上的数据可能不完全一致，但是在经过一段时间后，系统会自动调整并最终达到一致的状态。这种一致性模型通常通过异步复制和自动冲突解决机制来实现。
与强一致性模型不同，最终一致性允许系统在某些时间段内存在数据的部分不一致，但在系统运行足够长的时间后，最终所有节点上的数据将达到一致状态。这种模型适用于需要高可用性和可扩展性的分布式系统，因为它可以容忍网络延迟、分区故障和节点故障等不可避免的问题。
需要注意的是，最终一致性并不意味着系统永远都会达到一致状态，而是在系统给定的时间窗口内，通过一定的机制尽力实现数据的一致性。具体实现最终一致性的方式会根据系统的需求和设计而有所不同。
