모자가 뭐야?

cap은 CAP 원리 또는 CAP 정리를 나타내며, 이는 분산 시스템에서 일관성(Consistency), 가용성(Availability) 및 분할 허용 오차(Partition Tolerance)의 세 가지 요소가 동시에 최대 2개 지점만 달성할 수 있음을 의미합니다. 시간이 지나면 세 가지를 모두 수행하는 것은 불가능합니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

CAP 정리라고도 알려진 CAP 원리는 분산 시스템에서 일관성, 가용성 및 파티션 허용성을 동시에 달성할 수 없다는 사실을 나타냅니다.

일관성(C): 분산 시스템의 모든 데이터 백업이 동시에 동일한 값을 갖는지 여부입니다. (동일한 최신 데이터 사본에 액세스하는 모든 노드와 동일)

가용성(A): 성공 또는 실패에 관계없이 모든 요청이 응답되는지 확인합니다.

파티션 허용(P): 시스템 정보의 손실이나 오류는 시스템의 지속적인 작동에 영향을 미치지 않습니다.

CAP 원칙의 본질은 AP, CP, AC 중 하나이지만 CAP은 없습니다. 분산 시스템에 데이터 사본이 없으면 시스템은 강력한 일관성 조건을 충족해야 합니다. 왜냐하면 고유한 데이터만 있고 이때 데이터 불일치가 없기 때문입니다. C와 P라는 두 요소가 존재합니다. 그러나 시스템에 네트워크 장애가 발생하면 파티션 상태 또는 다운타임으로 인해 필연적으로 일부 데이터에 액세스할 수 없게 됩니다. 이 경우 가용성 조건을 충족할 수 없습니다. 즉, 이 경우 CP 시스템을 확보하지만 CAP을 확보할 수 없습니다. 동시에 만족하세요.

따라서 분산 아키텍처를 설계할 때는 절충이 이루어져야 합니다. 현재 일반적으로 분산 캐시에서 각 노드의 최종 일관성을 통해 시스템 성능이 향상되고, 클러스터링된 데이터 일관성은 여러 노드 간 비동기 데이터 복제 기술을 사용하여 달성됩니다. memcached와 같은 NOSQL은 일반적으로 구현 수단으로 사용됩니다. Memcached는 분산 클러스터 환경에도 있을 수 있지만 데이터의 일부는 항상 특정 Memcached 서버에 저장됩니다. 네트워크 오류가 발생하거나 서버가 충돌하는 경우 해당 서버에 저장된 모든 데이터에 액세스할 수 없습니다. 데이터는 메모리에 저장되므로 서버를 다시 시작하면 모든 데이터가 손실됩니다. 물론 분산 memcached 간에 데이터를 동기화하고 유지하는 메커니즘을 직접 구현할 수도 있지만 구현하기가 매우 어렵습니다.

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