实现分叉线性一致性的系统可以保证，当多个客户端节点通过某个存储节点观察到同一个操作时，所有客户端以一致和统一的方式查看其他客户的操作，这些客户端节点对于这个操作以前执行的操作进行观察而得到的历史记录都是相同的。此模型的更新是通过类似于懒释放一致性Lazy release consistency模型的延迟方式进行的（即数据的更新只在另一个副本真正需要更新时发生）。
例如，在一个使用单一全局共享总线的SOA系统中，一旦一条总线上发布了信息，就可以保证所有进程都会在同一时刻看到该信息。一致性定义：逻辑层面，一致性（consistency）是指一個形式系統中不蕴含矛盾（wiki）。
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当不考虑业务需求而只考虑计算机系统本身非功能性需求范围之内，如果系统能实现任意单一对象的单一读操作都返回最近写操作的值（A Read returns the most recently value written），则代表了这个系统实现了在技术层面对于单一对象单一操作的的最强的一致性需求。
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一般将分布式系统、数据库系统以及其他现代计算机系统等同于某种有限状态机，可以认为只要系统的起始状态是「一致」的，并且每次操作都能满足相应的「一致性」需求，那么系统就能始终保持在「一致」的状态上(Consistency Preservation)。这些副本的本地的操作顺序一起组成了整个分布式系统的符合红蓝一致性的所有操作的全序。
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由于连续类一致性是可以基于一致性语义相关的可调参数进行动态一致性调整的，因此提出了一致性程度的概念（degree of consistency）。释放一致性不要求顺序一致性，对于同步变量的访问仅需要PRAM，由于不需要维持顺序一致性，整个系统也就不用暂停了。
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获取acquire：释放一致性模型中，当进程执行获取acquire时，在临界区的共享数据存储将确保与之相关的所有本地副本中受保护数据已经是更新完毕的最新的，同时在需要时可以与远程副本保持一致。如果是一台数据库处理所有的数据请求，那么通过ACID四原则，基本可以保证数据的一致性。
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FJC保证各个可靠进程的操作之间的因果一致，即如果一个可靠进程发出的某个写操作op1依赖于它之前的任何进程发出的写操作op0，那么对每个可靠的进程来说，写操作op0在写操作op1之前变得可见。由于其不是所有的操作都局限在单个进程实例范围内，因此写跟随读（Writes Follow Reads）一致性也不同于管道一致性FIFO。