[매일메일] CAP 정리에 대해서 알고 계신가요?

💡 매일메일은 기술면접 관련 질문을 메일로 매일 보내주는 구독 서비스입니다.

💡매일메일 챌린지는 제 개인적인 챌린지로 매일메일에서 보내주는 하루치 메일에 대한 답변을 블로그 포스트로 작성합니다.

 

CAP 정리에 대해서 알고 계신가요?

 

(2025.01.22)

 

 

CAP 정리는 분산 컴퓨팅 시스템에서 중요한 개념으로 분산 시스템에서 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 네트워크 분할 허용(Partition Tolerance) 중에서 최대 두 가지만 동시에 보장할 수 있다는 이론입니다. 이는 2000년 Eric Brewer가 발표한 정리로, 이후 Seth Gilbert와 Nancy Lynch가 증명하여 이론적으로 확립되었습니다.

• CP 시스템은 일관성과 네트워크 분할 허용을 보장하지만 가용성이 희생됨 (ex. HBase, MongoDB)
• AP 시스템은 가용성과 네트워크 분할 허용을 보장하지만 일관성이 희생됨 (ex. DynamoDB, Cassandra)
• CA 시스템은 이론적으로 가능하지만, 네트워크 분할이 존재하는 현실에서는 불가능

따라서 분산 시스템 설계 시 CAP 정리를 고려하여 서비스 특성에 맞는 선택을 해야 합니다.

 

 

---

 

 

모범 답안

 

---

 

주요 개념

 

 

📌 CAP 정리의 3가지 요소

 

1️⃣ 일관성(Consistency)

• 모든 노드가 같은 데이터를 반환해야 함
• 어떤 데이터를 읽으면 항상 최신 데이터여야 함
• 일반적인 RDBMS에서 강력한 트랜잭션을 보장하는 것과 유사

 

2️⃣ 가용성(Availability)

• 모든 요청에 대해 유효한 응답이 가능해야 함
• 일부 노드에 장애가 발생해도 전체 시스템은 정상적으로 작동해야 함
• 일부 오래된 데이터라도 제공하는 것이 중요

 

3️⃣ 네트워크 분할 허용(Partition Tolerance)

• 네트워크 단절 상황에서도 시스템이 동작 가능해야 함
• 네트워크 장애가 발생해도 분산 시스템이 일부 기능을 제공해야 함
• 분산 환경에서는 필연적으로 발생하는 문제이므로, 대부분의 시스템이 이를 수용

 

 

⚖️ CAP 정리에 따른 시스템 유형

 

CAP 정리에 따르면 세 가지 속성 중 두 가지만 선택 가능하므로, 시스템 설계에 따라 다음과 같은 유형이 나옵니다.

 

유형	설명
CP (Consistency + Partition Tolerance)	일관성을 유지하면서 네트워크 분할을 허용하지만, 일부 요청에 응답할 수 없는 경우가 있음 (ex. HBase, MongoDB)
AP (Availability + Partition Tolerance)	- 가용성을 유지하면서 네트워크 분할을 허용하지만, 최신 데이터가 아닐 수 있음 (ex. DynamoDB, Cassandra) - 파티션 문제가 해결되는 경우 동기화 작업을 수행하여 최종적인 일관성 보장 가능
CA (Consistency + Availability)	일관성과 가용성을 유지하지만, 네트워크 분할을 허용하지 않음 (이론적으로만 가능, 실제 분산 시스템에서는 존재하기 어려움)

 

 

실제 시스템에서는 CP 또는 AP 모델을 선택해야 하며, 네트워크 분할이 현실적으로 발생하기 때문에 완벽한 CA 시스템은 불가능합니다. 통상적으로 네트워크 장애는 피할 수 없는 일로 여겨지므로 분산 시스템에서 분할 내성은 희생하기 어렵습니다.

 

 

 

✅ CAP 정리의 실전 적용

 

1. 은행 시스템 (CP 모델)
   • 송금 시 모든 노드가 동일한 잔액 정보를 유지해야 함 → 일관성이 중요
   • 네트워크 단절 시 시스템이 잠시 멈추더라도 일관성을 보장해야 함
2. SNS 피드 시스템 (AP 모델)
   • 네트워크 장애가 있어도 서비스는 계속 제공해야 함 → 가용성이 중요
   • 일관성이 조금 떨어지더라도 사용자 경험이 우선
3. 이커머스 재고 관리 시스템 (CP 또는 AP)
   • 실시간 재고 확인이 필요한 경우 CP 선택
   • 네트워크 장애 시라도 주문을 가능하게 하려면 AP 선택