NWR是一種在分佈式存儲系統中用於控制一致性級別的一種策略。在Amazon的Dynamo雲存儲系統中，就應用NWR來控制一致性。
讓我們先來看看這三個字母的含義：
N：在分佈式存儲系統中，有多少份備份數據
W：代表一次成功的更新操作要求至少有w份數據寫入成功
R： 代表一次成功的讀數據操作要求至少有R份數據成功讀取
NWR值的不同組合會產生不同的一致性效果，當W+R>N的時候，整個系統對於客戶端來講能保證強一致性。當W+R 以常見的N=3、W=2、R=2爲例：
N=3，表示，任何一個對象都必須有三個副本（Replica），W=2表示，對數據的修改操作（Write）只需要在3個Replica中的2個上面完成就返回，R=2表示，從三個對象中要讀取到2個數據對象，才能返回。
在分佈式系統中，數據的單點是不允許存在的。即線上正常存在的Replica數量是1的情況是非常危險的，因爲一旦這個Replica再次錯誤，就 可能發生數據的永久性錯誤。假如我們把N設置成爲2，那麼，只要有一個存儲節點發生損壞，就會有單點的存在。所以N必須大於2。N約高，系統的維護和整體 成本就越高。工業界通常把N設置爲3。
當W是2、R是2的時候，W+R>N，這種情況對於客戶端就是強一致性的。
在上圖中，如果R+W>N,則讀取操作和寫入操作成功的數據一定會有交集（如圖中的B），這樣就可以保證一定能夠讀取到最新版本的更新數據，數據的強一致性得到了保證。在滿足數據一致性協議的前提下，R或者W設置的越大，則系統延遲越大，因爲這取決於最慢的那份備份數據的響應時間。而如果R+W<=N，則無法保證數據的強一致性，因爲成功寫和成功讀集合可能不存在交集，這樣讀操作無法讀取到最新的更新數值，也就無法保證數據的強一致性。
在具體實現系統時，僅僅依靠NWR協議還不能完成一致性保證，因爲在上述過程中，當讀取到多個備份數據時，需要判斷哪些數據是最新的，如何判斷數據的新舊？這需要向量時鐘來配合，所以對於Dynamo來說，是通過NWR協議結合向量時鐘來共同完成一致性保證的。
