CAP Theorem

출처: https://www.ibm.com/kr-ko/topics/cap-theorem

CAP 이론은 분산 시스템이 C, A, P를 동시에 모두 만족시킬 수 없음을 설명합니다.

CAP 정리는 브루어의 정리라고도 불리는데, 2000년에 에릭 A. 브루어 교수가 분산 컴퓨팅에 대한 강연에서 처음으로 제시했습니다.

C (Consistency) 일관성:

• 모든 노드에 동일한 데이터를 동시에 보여줍니다.
• 클라이언트는 어떤 노드에 연결하든 동시에 동일한 데이터를 볼 수 있습니다.
• 데이터가 한 노드에 기록되면, 즉시 모든 노드로 전달되거나 복제됩니다.

A (Availability) 가용성:

• 모든 요청에 대해 응답이 보장됩니다.
• 클라이언트는 모든 요청에 대해 예외없이 유효한 응답을 받는다.
• 일부 노드가 다운되어도 시스템은 응답함

P (Partition Tolerance) 분할 허용도:

• 네트워크 분할(노드 간 연결이 끊어지거나 지연되는 통신 장애) 상황에서도 시스템은 계속 동작합니다.
• 분산 시스템에서 P는 항상 보장해야 합니다.

CAP 조합

조합	희생 요소	설명
CP	가용성	노드 간 분할이 발생하면, 일관성을 유지하기 위해 일부 요청을 차단하거나 노드를 종료시킵니다.
AP	일관성	파티션 발생 시, 모든 노드는 응답할 수 있지만, 일부 노드가 이전 데이터를 반환할 수 있습니다. (복구 후에 데이터 동기화로 일관성 회복)
CA	분할 허용도	네트워크 분할이 없는 이상적인 상황에서만 유효. 분할이 발생하면 일관성과 가용성을 보장할 수 없습니다.

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NoSQL 유형 & CAP 모델

NoSQL은 분산 시스템에 적합한 데이터베이스로, 샤딩(Sharding)을 통해 데이터를 여러 노드에 나눠 저장하고, 수평 확장이 가능하게 설계되어 있습니다.

MongoDB - CP

Consistency + Partition Tolerance

• 데이터 형식: BSON
• 주로 실시간 처리, 빅데이터 애플리케이션에서 사용
• 단일 마스터 구조 (primary + replica set)
• 일관성 보장:
  - 기본 노드에서 쓰기 수행 / 보조 노드는 복제 진행
  - 기본 노드 장애 시, 보조 노드가 새 기본 노드로 승격되기 전까지 쓰기 작업 중단

단일 마스터는 쓰기 작업을 수신하는 하나의 primary 노드입니다. 보조 노드에서는 기본 노드의 작업 로그를 복제하고, 자신의 데이터 세트에 적용합니다.

기본으로 primary 노드에서 데이터를 읽지만, 보조 노드에서 읽도록 설정할 수 있다. 기본 노드를 잃으면, 가장 최신 보조 노드가 새 기본 노드가 됩니다. 모든 보조 노드가 새 마스터 노드를 따라잡을 때까지 쓰기 요청을 막아 일관성을 유지한다.

카산드라 - AP

Availability + Partition Tolerance

• 구조: 마스터리스 아키텍처
• 고가용성: 모든 노드가 쓰기/읽기 가능
• 일시적인 일관성 손상:
  - 네트워크 분할 발생 시에도 계속 작동하지만, 일시적인 불일치 가능
  - 복구 후 데이터 동기화로 불일치 해결

아파치 카산드라는 마스터 노드가 없으며, 마스터리 아키텍처 구조를 사용해 다수의 장애 지점이 존재합니다.

모든 노드가 지속적으로 사용가능하며, 불일치는 최대한 빠르게 조정해 일관성을 제공합니다.

네트워크 분할이 발생할 시, 데이터 일관성이 손상되고 불일치는 빠르게 해결, 노드가 피어 노드를 따라가는 복구 기능을 제공합니다. 가용성이 보장되어 고성능 시스템 구축에 도움이 됩니다.

마이크로서비스

• 마이크로서비스는 자체 데이터베이스와 기술 스택을 가짐
• 서비스 간 네트워크를 통해 통신
• 클라우드/온프레미스/멀티 클라우드 환경에서도 유연하게 실행 가능

독립성과 확장성을 극대화할 수 있는 구조입니다.

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요약

• CAP 정리는 분산 시스템에서 일관성, 가용성, 분할 허용성 중 두 개만 보장 가능하다.
• NoSQL은 분산, 샤딩, 수평 확장으로 대규모 시스템에 적합하다.
• MongoDB는 CP, Cassandra는 AP이다.
• 마이크로서비스는 독립적인 데이터베이스를 활용해 분산 구조를 유현하게 구현한다.