なぜ CAP が分配理論の基礎となるのでしょうか?

分散システムでは、次の 3 つの指標に細心の注意を払います。

データの一貫性;
システムの可用性;
ノードの接続性とスケーラビリティ。

これら 3 つの指標の関係は何でしょうか?今日は、分散理論の基礎となるCAPについてお話します。

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データの一貫性とは何ですか?

データの「強力な一貫性」とは、システムが最後に書き込まれたデータのみを読み取ることを意味します。たとえば、この効果は、単一ポイントのシリアル化によって実現できます。

セッションの一貫性、DB マスタースレーブの一貫性、DB デュアルマスターの一貫性、DB とキャッシュの一貫性、データ冗長性の一貫性、メッセージのタイミングの一貫性、分散トランザクションの一貫性、および在庫控除の一貫性に関しても同様の一貫性の問題があります。

空き状況は?

システムが実行される 100 時間単位ごとに 1 時間単位サービスを提供できない場合、システムの可用性は 99% であると言われます。

可用性と信頼性は混同しやすい 2 つの指標です。 ATM を例に挙げてみましょう。

正しい入力により正しい金額を引き出すことができるため、システムは信頼できるものとなります。
ATM は 24 時間 365 日サービスを提供しているため、システムが利用可能であることがわかります。

システムの高可用性を確保する方法は次のとおりです。

冗長性;
自動フェイルオーバー。

接続性とスケーラビリティとは何ですか?

分散システムには多くの場合、複数のノードが存在します。各ノードは完全に独立しているわけではなく、相互に通信する必要があります。ノードを接続できない場合、データの一貫性を維持できるかどうか、システムがどのようにフォールトトレランスを実行するかなど、すべて考慮する必要がある問題です。

同時に、接続性とスケーラビリティは密接に関連しています。マシンの拡張パフォーマンスを向上させたい場合は、良好な接続性が必要です。ノードがシステムから外れると、システムに問題が発生し、多くの場合、システムを拡張できなくなります。

CAP定理とは何ですか?

CAP 定理は、上記の分散システムの 3 つの特性を要約したものです。

一貫性;
可用性;
パーティション耐性;

さらに、定理によれば、システムを実装する際には、これら 3 つのうち最大 2 つを考慮できることになります。

一貫性、可用性、マルチノードのスケーラビリティの 3 つのうち 2 つだけを選択できます。ロックが追加された今、一般的なベストエンジニアリングアーキテクチャプラクティスは何でしょうか?

インターネット上で最も一般的な方法は次のとおりです。

ノード接続、マルチノードのスケーラビリティ、および接続例外処理は、P を満たすことが保証される必要があります。
一般的には、一貫性 C と可用性 A のどちらかを選択する必要があります。
一貫性 C を選択します。たとえば、従来の単一データベースの水平セグメンテーションは、このタイプの選択の典型的な例です。
可用性 A を選択します。たとえば、高可用性を備えたデュアルマスターデータベースの同期は、このタイプの選択の典型的な例です。

強い一貫性が難しい場合はどうすればいいでしょうか?

シングルポイントシリアル化は「強力な一貫性」を保証できますが、システムの同時パフォーマンスと高可用性に大きな影響を与えます。インターネットの仕組みは「最終的な一貫性」を重視しています。最新データは短期的には読み取れないかもしれませんが、許容できる時間枠が経過すると最新データを読み取ることができます。

たとえば、データベースのマスターとスレーブの同期では、スレーブデータベース上のデータは最終的に一貫性が保たれます。

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