CAP 정리를 다시 생각하다: "셋 중 둘 선택"을 넘어서

CAP 이론의 이해

CAP 정리는 분산 시스템 설계의 핵심 개념 중 하나로 자주 언급되지만, 종종 오해되거나 지나치게 단순화됩니다. 일반적으로 CAP 정리는 다음과 같이 학습됩니다:

"분산 시스템에서는 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 내성(Partition Tolerance) 중 최대 두 가지만 보장할 수 있다."

하지만 이 설명은 실제 시스템 구축의 미묘한 점들을 충분히 반영하지 못합니다. CAP 정리를 더욱 깊이 있게 이해해보겠습니다.

CAP 정리의 진정한 의미

CAP 정리는 네트워크 파티션(예: 노드 간 통신 실패)이 발생할 경우, 시스템이 일관성과 가용성 중 하나를 선택적으로 포기해야 한다고 주장합니다. 중요한 점은 파티션 내성은 선택 사항이 아니라 분산 시스템에서는 필수적이라는 것입니다. 네트워크가 실패할 수 있다면, 시스템은 이를 견딜 수 있어야 합니다.

따라서 CAP 정리는 "세 가지 중 두 가지를 선택하라"는 것이 아니라, 파티션 내성이라는 제약 하에서 일관성과 가용성 사이에서 의도적인 트레이드오프를 해야 한다는 의미입니다.

실무에서의 시스템 설계에 미치는 영향

실제 시스템에서는 이러한 트레이드오프가 이진적인 선택이 아니라 연속적인 스펙트럼 상에서 이루어집니다. 예를 들어, Amazon과 같은 전자상거래 플랫폼을 설계할 때, 100% 강력한 일관성(모든 사용자가 항상 최신 데이터를 보는 것)이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 대신, 높은 가용성과 낮은 대기 시간을 우선시하여 사용자가 원활하게 상품을 탐색하고, 장바구니에 담고, 결제를 진행할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 일관성은 "최종 일관성(Eventual Consistency)"으로 완화될 수 있습니다.

이 접근 방식은 시스템이 사용자 경험을 저해하지 않으면서도 데이터의 일관성을 유지할 수 있게 합니다. 모든 요청에 대해 응답을 보장하되, 데이터의 최신 상태를 즉시 반영하지 않아도 무방한 경우가 많습니다.

요약

• CAP 정리는 분산 시스템에서 일관성, 가용성, 파티션 내성 중 두 가지를 선택해야 한다는 일반적인 오해가 있습니다.
• 실제로 파티션 내성은 필수적이며, 일관성과 가용성 사이에서 트레이드오프를 고려해야 합니다.
• 실무 적용에서는 일관성과 가용성의 균형을 맞추는 것이 중요하며, 경우에 따라 일관성을 완화하여 시스템의 전반적인 성능과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

함께 읽으면 좋은 참고 자료

• "Distributed Systems: Principles and Paradigms" - Andrew S. Tanenbaum
• "Designing Data-Intensive Applications" - Martin Kleppmann
• "Site Reliability Engineering" - Niall Richard Murphy 등

[출처] Rethinking the CAP Theorem: Beyond “Pick Two Out of Three”