분산 시스템 설계의 핵심: CAP 정리와 선택의 갈림길

핵심 기술: CAP 정리는 분산 시스템이 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 내성(Partition Tolerance) 세 가지 속성을 동시에 완벽하게 보장할 수 없음을 설명하며, 네트워크 파티션 발생 시 이 중 두 가지를 선택해야 하는 근본적인 트레이드오프를 제시합니다.

기술적 세부사항:

• CAP 정리의 세 가지 속성:
  • 일관성 (Consistency): 모든 읽기가 가장 최근의 쓰기 데이터를 받거나, 데이터가 최신이 아닐 경우 오류를 반환하는 것을 의미합니다. 금융 거래 시스템과 같이 데이터 정확성이 중요한 경우 필수적입니다.
  • 가용성 (Availability): 일부 노드가 다운되어도 모든 요청에 응답하는 것을 보장합니다. 다만, 응답이 최신 데이터를 포함한다는 보장은 없습니다. 소셜 미디어나 스트리밍 서비스와 같이 빠른 응답이 중요한 시스템에 적합합니다.
  • 파티션 내성 (Partition Tolerance): 노드 간 메시지 손실 또는 지연과 같은 통신 장애가 발생해도 시스템이 계속 작동하는 능력을 의미합니다. 분산 시스템에서는 네트워크 파티션이 불가피하므로, 이 속성은 거의 필수적으로 고려됩니다.
• 트레이드오프: 네트워크 파티션이 발생하면 시스템은 일관성(C)과 가용성(A) 중 하나를 선택해야 합니다. 따라서 현실적으로는 CP (일관성 + 파티션 내성) 또는 AP (가용성 + 파티션 내성) 시스템으로 설계됩니다.
  • CP 시스템: 파티션 발생 시 일관성을 유지하기 위해 응답하지 않거나 오류를 반환할 수 있습니다 (예: MongoDB의 마스터-슬레이브 모드).
  • AP 시스템: 파티션 발생 시에도 응답을 유지하며, 나중에 데이터 동기화를 통해 일관성을 확보합니다 (예: Cassandra, CouchDB의 eventual consistency).
  • CA 시스템: 이론적으로 가능하나, 네트워크 파티션을 허용하지 않으므로 실제 분산 환경에서는 실용적이지 않습니다.
• 주요 데이터베이스 및 서비스의 CAP 분류 예시:
  • MongoDB: CP (단, 복제 설정에 따라 달라질 수 있음)
  • Cassandra: AP
  • Apache CouchDB: AP
  • PostgreSQL: 분산 환경에서는 파티션 내성을 고려하여 CP 또는 AP 경향을 보일 수 있음.
• 흔한 오해:
  • CA 시스템이 분산 환경에서 가능하다는 생각: 파티션 내성은 필수이므로 불가능합니다.
  • CAP 정리가 항상 세 가지 중 두 가지만 선택해야 한다는 생각: 파티션이 없을 때는 세 가지 모두 보장될 수 있지만, 파티션 발생 시 선택이 필요합니다.
  • CAP의 일관성과 ACID의 일관성을 혼동하는 경우: CAP의 일관성은 '최신 쓰기'를, ACID의 일관성은 '트랜잭션 무결성'을 의미합니다.

개발 임팩트: CAP 정리를 이해함으로써 개발자는 분산 시스템의 근본적인 제약을 인지하고, 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 일관성 또는 가용성을 우선시하는 명확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이는 시스템의 신뢰성과 성능을 최적화하는 데 기여하며, 특히 복잡한 클라우드 환경에서 시스템을 설계하고 구축하는 데 필수적인 지식입니다.