CAP定理ってなんぞやっていう話
はじめに
今回は、別の記事で少し出てきたCAP定理というものかどんな概要なのか知らなかったので、調べてまとめてみたという内容になります。
1.そもそもCAP定理とは
CAP定理(またはBrewerの定理)は、2000年にいコンピュータ科学者エリック・ブリューワーによって提唱された概念で、分散システムにおける3つの重要な特性の間のトレードオフを示しています。
これらの特性とは、一貫性(Consistency)、可用性(Availability)、分断耐性(Partition Tolerance)のことであり、分散システムはどんなに頑張ってもこれらを完全同時に満たすことは出来ないよっていう事を表したのがCAP定理です。
2.CAP定理の詳細
2.1一貫性(Consistency)
一貫性は、システム内のすべてのノード(≒状態)が同じ時点で同じデータを持っていることを保証しており、具体的には、あるクライアントがデータの書き込みを行った場合、その後に他のクライアントがデータを読み込むと、必ず最新データが返されます。
これは、銀行のトランザクションや在庫管理システムなど、正確なデータが求められるアプリケーションで重要です。
2.2可用性(Availability)
可用性は、すべてのリクエストに対して常にレスポンスを返すことを保証します。システムが高い可用性を持つ場合、ユーザーはいつでもサービスにアクセスでき、ダウンタイムが発生しません。
これは、オンラインショッピングサイトやSNSなど、サービスの継続的な提供が要求されるアプリケーションにとって重要です。
2.3分断耐性(Partition Taleran)
分断耐性は、ネットワークが分断されてもシステムが動作し続ける能力を指します。ネットワークの分断は、データセンター間の通信障害やインターネットの一部が利用不可になる場合などに発生します。
分断耐性が高いシステムは、これらの障害が発生してもデータの整合性やサービスの継続性を維持します。
3.CAP定理の役割
CAP定理は、分散システムの設計と実装において重要なガイドラインを提供します。システムアーキテクトや開発者はCAP定理を理解することで、システム設計時にどの特性を優先させるべきかを判断します。
以下に、CAP定理の役割とその影響について記載します。
システム設計のトレードオフ
CAP定理の3つの特性のうち、どの2つを優先させるかでどういったシステムになるか決まってきます。
3.1CA(一貫性と可用性)
一貫性と可用性を優先すると、ネットワーク分断が発生した場合にシステムが停止する可能性があります。
これは、銀行のトランザクションシステムなど、正確なデータが最優先されるアプリケーションに適しています。
3.2CP(一貫性と分断耐性)
これらを優先させると、システムは常に最新のデータを提供しますが、一部のリクエストに対して応答しない場合があります。
これは、分散データベースや金融取引システムなどに適しています。
3.3AP(可用性と分断耐性)
これらを優先すると、システムは常にレスポンスを返しますが、最新のデータでない場合があります。
これは、SNSやオンラインショッピングサイトなど、サービスの継続性が重要なアプリケーションに適しています。
4.現代の分散システム
CAP定理は、現代の分散システム設計に大きな影響を与えています。
例えばNoSQLデータベースは、一般的にAPモデルを採用しており、一貫性を若干犠牲にして成り立っています。
一方、GoogleのSpanner(Googleが開発した分散データベースシステム)のようなシステムは、分断耐性を維持しながら高い一貫性を提供することを目指していますが、これには高度な技術と複雑な設計が必要です。
まとめ
CAP定理は分断システム設計において重要な役割を果たします。
開発者はCAP定理を理解することで、要件に合わせた最適なアーキテクチャを選択することができます。
まだ私が考える要素ではないですが、知識として覚えておくだけでもいいと思いますので、定着させておきます。
更新の励みになりますので、読んでみて少しでもよかったら、スキ、コメント、サポート宜しくお願い致します!!
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