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CAP 정리: 분산 시스템의 일관성, 가용성, 분할 내성
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CAP 정리 이해

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인프라/DevOps/보안

대상자

분산 시스템 설계 및 개발에 관심 있는 개발자, 시스템 아키텍트, 데이터베이스 엔지니어.

  • *난이도**: 중급(분산 시스템 설계 개념 이해 필요)

핵심 요약

  • CAP 정리는 분산 시스템에서 Consistency(일관성), Availability(가용성), Partition Tolerance(분할 내성) 3가지 속성을 동시에 보장할 수 없다는 것을 명시
  • CP 시스템(예: MongoDB)은 데이터 일관성을 우선시하고, AP 시스템(예: Cassandra)은 가용성을 우선시하며, CA 시스템(관계형 DB)은 분산 환경에서 불가능
  • 분할 내성(P)은 네트워크 분할 시 필수적인 속성으로, C와 A 중 하나를 포기해야 함

섹션별 세부 요약

1. CAP 정리 개요

  • 분산 시스템에서 데이터 일관성, 가용성, 네트워크 분할 내성 간 불가피한 트레이드오프 존재
  • 2000년 Eric Brewer 제안, 2002년 Seth Gilbert, Nancy Lynch 수학적 증명
  • 네트워크 분할(예: 노드 간 통신 중단) 발생 시 C vs A 선택 필요

2. 3가지 속성 정의

  • Consistency(일관성): 모든 노드가 동일한 데이터 상태 유지, 최신 데이터 불가시 에러 반환 (예: 금융 트랜잭션)
  • Availability(가용성): 모든 요청에 반응 (데이터가 최신일 필요 없음) (예: SNS, 스트리밍)
  • Partition Tolerance(분할 내성): 네트워크 분할 시 계속 작동 (분산 시스템 필수 조건)

3. CAP 트레이드오프 및 시스템 분류

  • CP 시스템: 일관성 보장, 분할 시 요청 거부 (예: MongoDB)
  • AP 시스템: 가용성 보장, 최종 일관성(Eventual Consistency) 적용 (예: Cassandra)
  • CA 시스템: 분산 환경에서 불가능 (예: PostgreSQL, 분산 설정 시 분할 처리 필요)

4. 실무 적용 사례

  • MongoDB (CP): 단일 마스터 아키텍처로 일관성 보장, 분할 시 요청 거부
  • Cassandra (AP): 무마스터 아키텍처로 고가용성 제공, 최종 일관성 적용
  • PostgreSQL (CA 이론적): 분산 설정 시 복제로 일관성-가용성 균형, 분할 시 제한적 처리

5. 흔한 오해 및 정리

  • CA 시스템 불가능: 분산 환경에서 분할 내성(P) 필수, CA 조합 불가능
  • ACID vs CAP 일관성 차이:

- ACID: 트랜잭션 내 데이터 무결성

- CAP: 모든 노드에서 최신 데이터 반환

  • CAP은 모든 시점에서 2속성 선택 필요: 대부분 시간은 3속성 유지 가능, 분할 시 C/A 선택

결론

  • 분산 시스템 설계 시 CAP 트레이드오프를 고려해야 하며, MongoDB(CP) 또는 Cassandra(AP)와 같은 DB 선택이 핵심
  • CA 시스템은 분산 환경에서 불가능, 분할 내성(P)은 필수 조건
  • 최종 일관성(Eventual Consistency)은 AP 시스템에서 데이터 일관성 보장을 위한 핵심 전략
Teorema CAP computação distribuída sistema distribuído consistência disponibilidade tolerância a partições sistema CP sistema AP bancos de dados NoSQL aplicações em nuvem. Translating these to Korean: CAP 정리 분산 컴퓨팅 분산 시스템 일관성 가용성 분할 내성 CP 시스템 AP 시스템 NoSQL 데이터베이스 클라우드 애플리케이션. But the user might want to keep the original Portuguese keywords. However the content is in Korean so the keywords should be in Korean. But I need to check the user's instruction again. The user says "키워드: Teorema CAP computação distribuída sistema distribuído consistência disponibilidade tolerância a partições sistema CP sistema AP bancos de dados NoSQL aplicações em nuvem" which are in Portuguese. But the content is in Korean. Maybe the user is targeting Portuguese speakers as well but the content is in Korean. This is conflicting. However the user's instruction says to generate SEO metadata for the content which is in Korean. Therefore the keywords should be in Korean. But the original keywords are in Portuguese. Maybe the user made a mistake. Alternatively they might want the keywords in both languages. But the example provided by the user in the answer has the keywords in Korean. Wait looking at the example answer provided by the user in the initial query the assistant's answer has the keywords in Korean. For example in the example the keywords are "CAP 정리 분산 시스템 일관성 가용성 분할 내성 CP 시스템 AP 시스템 NoSQL 데이터베이스 클라우드 애플리케이션" which are Korean translations. So the user expects the keywords to be in Korean even though the original keywords are in Portuguese. So I should translate the Portuguese keywords into Korean. But some terms like "NoSQL databases" are the same in both languages. So the keywords in Korean would be: CAP 정리 분산 컴퓨팅 분산 시스템 일관성 가용성 분할 내성 CP 시스템 AP 시스템 NoSQL 데이터베이스 클라우드 애플리케이션. Then selecting 5-7 of them. Maybe "CAP 정리 분산 시스템 일관성 가용성 분할 내성 CP 시스템 AP 시스템" – that's seven keywords. But the user might prefer a mix. Alternatively including "NoSQL 데이터베이스" and "클라우드 애플리케이션" as well. But the user's instruction says 5-7 so maybe pick the most relevant ones.
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