CAP 이론

분산 시스템에서 세 가지를 모두 동시에 만족할 수 없다.

  • 두 가지를 선택하면 한 가지를 희생해야 한다.
  • 일관성(Consistency)
    • 모든 클라이언트는 항상 동일한 데이터를 읽을 수 있다.
    • e.g) 데이터 업데이트 후, 모든 노드가 동일한 최신 데이터를 반환
  • 가용성(Availability)
    • 모든 요청에 대해 항상 응답이 가능하다.
    • e.g) 네트워크 장애 발생 시에도 노드가 요청에 응답
  • 파티션 허용성(Partition Tolerance)
    • 네트워크 장애(파티션)가 발생해도 시스템이 동작을 유지한다.
    • e.g) 노드 간 통신이 단절되더라도 데이터는 손실되지 않고 동작.

CAP 이론 - 시스템 디자인 적용

  • 서비스 특성에 맞는 선택
    • 일관성 우선(CP): 금융, 주문 시스템 등 정확성이 중요한 경우.
    • e.g) RDB, transaction
    • 가용성 우선(AP): 소셜 미디어, 캐시 등 빠른 응답이 중요한 경우.
    • e.g) Dynamo DB, Twitter Time Line
  • CAP 이론을 뛰어넘는 접근법
    • BASE 모델: AP 시스템에서 Eventually Consistency(최종 일관성)을 보장
    • Hybrids: 일부 시스템은 특정 요구사항에 따라 CAP 요소를 조정