最终一致性（Eventual Consistency）是一种系统或网络中数据一致性的保证形式。其基本理念是系统经过一定时间或序列操作的自调整，能够最终达到数据状态一致的目标。这主要用于分布式系统、数据库系统、网络通信等场景中，特别是在处理分布式系统中的数据同步和复制问题时。

在最终一致性模型中，系统并不要求在所有操作中立即保持数据的一致性，而是允许在一段时间内存在不一致的状态。这种不一致状态可能是由于网络延迟、系统故障或其他原因导致的。然而，系统会通过一些机制和策略，如异步复制、消息传递等，最终使得这些不一致的数据状态达到一致。

最终一致性的优点在于其灵活性以及对于系统性能和可扩展性的提升。由于不必在每个操作中都立即保持数据一致性，系统可以更快地处理更多的操作和数据传输。然而，它的缺点也是显而易见的。因为不是立即一致性，它可能会引发一些复杂的同步和恢复问题，如数据处理延迟、状态同步冲突等。

在实际应用中，最终一致性通常用于那些对实时性要求不那么严格的场景，如云存储、大数据处理等。在这些场景中，尽管在某一时刻系统可能处于不一致状态，但随着时间的推移和系统自我调整的过程，最终可以达成数据的一致性。

总的来说，最终一致性是一种通过牺牲实时一致性来换取系统性能和可扩展性的策略。它允许系统在一段时间内保持不一致的状态，但最终能够通过一定的机制达到数据的一致性。