最近学习了一些 CDDT（Conflict-free replicated data type，无冲突可复制数据类型）相关的知识，其中，提到，CRDT满足强最终一致性，这是介于最终一致性和强一致性之间的一个一致性级别。

强一致性和最终一致性的区别很明显，也有很多文章讲过，并不难理解。但对于强最终一致性和最终一致性的区别，我只找到一些理论性的说明（例如 stackoverflow 上的这个回答），缺乏结合实例的说明，看不到它们在实际应用上导致的不同用户体验，让我着实为如何区分它们伤了一番脑筋。

经过思考，现在把自己的理解在这里记录一下，不过，我们仍需要先从理论上看下二者的区别：

• 最终一致性：收到了一样的更新列表的正确副本们的最终状态一致；
• 强最终一致性：收到了一样的更新列表的正确副本们的状态一致；

强最终一致性只比最终一致性少了“最终”二字。而这二字之差，反映到实际场景中，则可能导致下面的差异。

假设我们的系统包含数个副本，且这些副本都收到了一样的更新列表。

如果这个系统满足强最终一致性，则我们可以知道，不论是否出现了分区，这些副本的状态都是一致的。

而如果这个系统只满足最终一致性，当出现分区后，我们只能确定，在副本都到达最终状态后，每个分区中的副本状态一致，而不能保证不同分区中的副本状态一致。当分区消失后，副本状态会再次收敛并最终达到一致，这个再次收敛的过程意味着，在未收到任何新的更新列表的情况下，部分甚至全部“已经达到最终状态”的副本的状态会发生变化。在某些完全去中心化的场景中，例如区块链，我们甚至无法知道这个再次收敛的过程会发生多少次。

CRDT 主要应用于在线协作类场景，在这些场景中，只有满足强最终一致性才能让用户获得理想的用户体验。如果只满足了最终一致性，则会出现下面的情况：两个用户收到了一样的更新列表，并且都已经看到了最终的更新结果，然后，他们进行了一次同步，这次同步没有任何更新操作，但其中一个（甚至两个）人却发现自己的数据变得面目全非了。