如果W+R<=N，则是弱一致性。例如对于一主一备异步复制的关系型数据库，N=2,W=1,R=1，则如果读的是备库，就可能无法读取主库已经更新过的数据，所以是弱一致性。
如果N=W,R=1，任何一个写节点失效，都会导致写失败，因此可用性会降低，但是由于数据分布的N个节点是同步写入的，因此可以保证强一致性。这种情况我们优化了读操作。
如果N=R,W=1，只需要一个节点写入成功即可，写性能和可用性都比较高。但是读取其他节点的进程可能不能获取更新后的数据，因此是弱一致性。这种情况我们优化了写操作。
如果W<(N+1)/2，并且写入的节点不重叠的话，则会存在写冲突。
对于分布式系统，为了保证高可用性，一般设置N>=3。不同的N,W,R组合，是在可用性和一致性之间取一个平衡，以适应不同的应用场景。
BASE（Basically Available, Soft-state, Eventually consistent）是一种架构方法，大部分互联网应用场景可以考虑采用。它倡导的就是一种平衡和折中，设计时结合应用服务的自身特点合理选型。没有正确的架构，只有适合你的架构。
注1：我们一定要跳出数据库的思维方式。尤其是通过数据库建模，做ORM，再写应用逻辑的习惯，这严重使系统固化到底层数据存储的细节上面，禁锢系统今后的扩展，得不偿失。我也是在看了Bob大叔的《敏捷软件开发:原则、模式与实践》后深有体会。
注2：可用性和一致性的折中也不一定选择可用性。对于某些关键业务数据，一致性更重要。在数据存在未同步，不一致问题时，中断服务也是有的。早期的 数据库设计就是这样。