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분산 시스템에서 동시에 만족시키기 어려운 세 가지 속성을 정의한 이론입니다.
✅ 개념 요약
| 속성 | 설명 |
|---|---|
| 일관성 (Consistency) | 모든 노드가 동일한 시점에 동일한 데이터를 반환해야 합니다. 데이터가 업데이트되면, 모든 노드에 즉시 반영되어야 함 |
| 가용성 (Availability) | 모든 요청에 대해 응답을 보장해야 합니다. 어떤 노드가 다운되더라도 시스템은 계속 작동해야 함 |
| 분할 내구성 (Partition Tolerance) | 네트워크 장애로 노드 간 통신이 불가능해져도 시스템은 계속 동작해야 함 |
⚠ 핵심 정리
- 세 가지를 동시에 완벽하게 만족하는 것은 불가능
- 현실의 분산 시스템은 항상 Partition Tolerance(P)를 고려해야 함
- 따라서 결국 Consistency vs Availability 중 하나를 선택해야 하는 상황이 많음
🧠 시스템 설계 시 선택 예시
| 시스템 유형 | 선택 특성 | 설명 |
|---|---|---|
| 은행 시스템 | C + P | 일관성과 분할 내구성을 유지 (입출금 금액 정확성 우선) |
| SNS 타임라인 | A + P | 가용성과 분할 내구성을 유지 (조금 늦어도 게시글이 안 끊기게) |
| 캐시 시스템 (ex. Redis) | A + P | 빠른 응답 우선, 일관성은 약하게 허용 |
📌 결론
CAP 이론은 분산 시스템에서 트레이드오프를 이해하고, 설계 목표에 따라 어떤 특성을 우선시할지를 결정하는 데 필수적인 기준입니다.
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