CAP 이론

CAP 이론 소개

CAP 이론은 2000년에 Eric Brewer가 제안한 분산 컴퓨팅 시스템의 설계에 관한 이론입니다. 이 이론은 분산 시스템이 동시에 다음 세 가지 속성을 모두 충족시킬 수 없다고 주장합니다:

• 일관성(Consistency): 모든 노드가 동시에 같은 데이터를 볼 수 있어야 합니다. 즉, 어떤 데이터에 대한 업데이트가 발생하면 모든 노드에서 동시에 그 변경사항이 반영되어야 합니다.
• 가용성(Availability): 모든 요청에 대해 항상 응답을 반환해야 합니다. 즉, 장애가 발생해도 시스템은 계속해서 동작하고 정상적으로 요청을 처리할 수 있어야 합니다.
• 네트워크 분할 허용(Partition Tolerance): 네트워크 분할이 발생해도 시스템이 계속해서 정상적으로 동작할 수 있어야 합니다. 네트워크 장애에도 불구하고 시스템의 연속성이 유지되어야 합니다.

CAP 이론의 선택

분산 시스템을 설계할 때는 이 세 가지 속성 중 두 가지를 선택해야 합니다. 이 선택은 시스템의 용도와 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다:

• CP(Consistency and Partition Tolerance): 일관성과 네트워크 분할 허용을 보장하지만, 네트워크 분할 동안에는 일부 응답이 지연되거나 실패할 수 있습니다.
• AP(Availability and Partition Tolerance): 가용성과 네트워크 분할 허용을 보장하지만, 모든 노드가 항상 최신 상태를 유지하지는 못할 수 있습니다. 이 경우 시스템은 여전히 작동하지만, 일관성이 다소 떨어질 수 있습니다.
• CA(Consistency and Availability): 이론적으로는 일관성과 가용성을 모두 보장하지만, 실제로는 네트워크 분할을 허용하지 않으므로 실용적이지 않습니다. 대부분의 현대 분산 시스템은 네트워크 장애가 발생할 수 있으므로 이 조합은 일반적이지 않습니다.

자주 나오는 질문

1. CAP 이론에서 가장 중요한 속성은 무엇인가요?
   답변: CAP 이론에서 가장 중요한 속성을 일반화해서 말하기는 어렵습니다. 각 시스템의 특성과 요구 사항에 따라 중요한 속성이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 금융 서비스는 데이터의 일관성이 매우 중요할 수 있고, 소셜 미디어 서비스는 가용성이 더 중요할 수 있습니다.
   
   
2. 분산 시스템에서 CAP 이론을 적용하는 실제 예시는 무엇인가요?
   답변: 예를 들어, Apache Cassandra는 AP 시스템으로 설계되어 있어 네트워크 분할과 장애가 발생해도 시스템의 가용성을 보장합니다. 반면에 Google Cloud Spanner는 CP 시스템으로, 일관성과 네트워크 분할 허용을 중시합니다.
   
   
3. 네트워크 분할이란 구체적으로 무엇을 의미하나요?
   답변: 네트워크 분할은 시스템을 구성하는 노드들 간의 네트워크 연결이 일시적으로 끊어지는 현상을 말합니다. 이로 인해 시스템의 일부는 다른 부분과 통신할 수 없게 되며, 이 상태에서도 시스템이 올바르게 동작할 수 있어야 합니다.