[Database] CAP 이론 (CAP Theorem)

분산 시스템에서 Consistency, Availability, Partition tolerance 이 세 가지를 모두 만족하는 건 불가능

1. CAP 이론이란?

CAP = Consistency / Availability / Partition Tolerance

세 가지 중 두 가지만 보장 가능

 

2. CAP 항목

출처 : https://www.researchgate.net/figure/sualization-of-CAP-theorem_fig2_282679529

 

1. Consistency

사용자가 어떤 노드에 접근하든, 항상 동일한 데이터를 받아야 함. 

즉, 쓰기 작업이 발생한 후 모든 복제본이 즉시 업데이트되어야 함.

2. Availability

시스템은 항상 요청에 응답해야 함. 

성공하든 실패하든 응답이 있어야 하며, 절대 시스템이 중단되면 안 됨.

3. Partition Tolerance

시스템 내 노드 간 네트워크가 끊겨도, 전체 시스템은 정상 작동해야 함.

 

3. 조합 예시

조합	일관성 (C)	가용성 (A)	분할 허용성 (P)	특징	예시
CP	✅	❌	✅	정확한 데이터 보장	MongoDB, Redis, HBase
AP	❌	✅	✅	빠른 응답, 데이터는 나중에 정합	Cassandra, DynamoDB
CA	✅	✅	❌	단일 서버 환경이나 네트워크 분할 가능성이 없는 내부 시스템 전통적인 RDBMS 사용 시	MySQL, MariaDB, PostgreSQL

CP 유형 데이터베이스

• 일관성과 분할 허용성 보장 
• 네트워크 분할이 발생하면 일부 노드는 요청을 받을 수 없게 됨 (가용성 포기) 
• 예시: HBase, MongoDB, Redis

AP 유형 데이터베이스 

• 가용성과 분할 허용성 보장 
• 모든 노드는 항상 응답하지만, 일시적으로 일관성이 깨질 수 있음 
• 네트워크 분할 중에는 오래된 데이터를 반환할 수 있음 
• 이후 동기화를 통해 eventually consistent 상태로 복구 
• 예시: Cassandra, Couchbase, DynamoDB 

CA 유형 데이터베이스 

• 일관성과 가용성 보장 
• 분할이 없는 환경에서만 가능 이론적으로만 분산 
• CA 시스템 존재 가능, 실제로는 거의 불가능 
• 하지만 MySQL, PostgreSQL, MariaDB 같은 RDBMS는 단일 서버 환경에서는 CA 모델로 볼 수 있음\

4. 선택 기준 

• CP: 은행, 거래 시스템 등 정합성이 중요한 서비스 
• AP: SNS, 알림 시스템 등 빠른 응답이 중요한 서비스