TIL
CAP Theorem (Brewer’s theorem)
It is impossible for a distributed data store to simultaneously provide more than two out of the following three guarantees.
- 분산 데이터스토어가 다음 세 가지 guarantee 중 두 가지를 초과해서 동시에 제공하는 것은 불가능하다.
- 3가지를 모두 만족할 수는 없다.
- 최대 2개까지 만족할 수 있다.
Consistency: Every read receives the most recent write or an error
Consistency(일관성)- 모든 읽기에 최근 쓰기 또는 오류가 수신됩니다.
Availability: Every request receives a (non-error) response, without the guarantee that it contains the most recent write
Availability(가용성)- 모든 요청은 최근 쓰기가 포함되어 있다는 보장 없이 (오류 없음) 응답을 수신한다.
Partition tolerance: The system continues to operate despite an arbitrary number of messages being dropped (or delayed) by the network between nodes
Partition tolerance(분할 내성)- 노드 간 네트워크에서 임의의 수의 메시지를 삭제(또는 지연)하더라도 시스템은 계속 작동한다.
CP 시스템
Consistency(일관성),Partition tolerance(분할 내성)- 완벽한 일관성을 갖는 분산 시스템에서 데이터 변경은 모든 노드에 복제가 되어야 완료된다.
- 가용성과 성능에 악영향을 끼친다.
- 하나의 노드라도 문제가 있으면 트랜잭션 실패
- 노드가 늘어날수록 지연시간 증가
AP 시스템
Availability(가용성),Partition tolerance(분할 내성)- 완벽한 가용성을 갖는 분산 시스템에서는 모든 노드가 어떤 상황에서도 응답해야한다.
- 네트워크 문제가 발생해서 어떤 노드에 Replication이 제대로 이뤄지지 않아도 가용성을 위해서 해당 노드에 접근한 사용자에게 데이터를 반환한다면,
- 일관성이 깨지고, 사용자는 문제가 발생한 것도 인지 못할 것이다.
CA 시스템
Consistency(일관성),Availability(가용성)- 일관성과 가용성을 동시에 만족하려면, 네트워크 장애를 허용하지 않아야 한다.
- 하지만, 네트워크 장애가 절대 일어나지 않는 네트워크 구성은 없다.
결론
- 결국 CAP 이론은
Partition tolerance을 기본적으로 깔고 시작해야 한다. - 무조건 P를 선택하고, C와 A 중 하나를 골라야 한다면, CP, AP 시스템을 골라야 하는데,
- 어느 한 쪽을 완벽히 만족하는 시스템을 구축하는 것이 아니라 일관성과 가용성을 서비스 목적에 맞게 균형잡힌 시스템은 없을까?