В чем смысл CAP теоремы?

1️⃣ Как кратко ответить

CAP теорема утверждает, что в распределенной системе невозможно одновременно обеспечить все три свойства: согласованность (Consistency), доступность (Availability) и устойчивость к разделению сети (Partition Tolerance). В реальных системах приходится выбирать два из трех.

2️⃣ Подробное объяснение темы

CAP теорема, также известная как теорема Брюера, является фундаментальной концепцией в области распределенных систем. Она описывает ограничения, с которыми сталкиваются разработчики при проектировании таких систем.

Основные компоненты CAP теоремы

1. Согласованность (Consistency): Все узлы в системе видят одни и те же данные в одно и то же время. Это означает, что после выполнения операции записи все последующие операции чтения будут возвращать обновленное значение.

2. Доступность (Availability): Каждый запрос к системе получает ответ, который не является ошибкой, даже если некоторые узлы системы недоступны. Это означает, что система всегда готова обработать запрос.

3. Устойчивость к разделению сети (Partition Tolerance): Система продолжает функционировать, несмотря на произвольные разделения сети, которые могут разорвать связь между узлами.

Применение и ограничения

CAP теорема утверждает, что в распределенной системе невозможно одновременно обеспечить все три свойства. В реальных условиях, когда происходит разделение сети, разработчики должны выбрать между согласованностью и доступностью.

• CP системы (Consistency + Partition Tolerance): Эти системы жертвуют доступностью для обеспечения согласованности и устойчивости к разделению. Пример: базы данных, такие как HBase и MongoDB в режиме строгой согласованности.

• AP системы (Availability + Partition Tolerance): Эти системы жертвуют согласованностью для обеспечения доступности и устойчивости к разделению. Пример: системы, такие как CouchDB и DynamoDB, которые могут возвращать устаревшие данные, но всегда отвечают на запросы.

• CA системы (Consistency + Availability): Теоретически возможны, но на практике не могут быть устойчивыми к разделению сети, что делает их непригодными для распределенных систем.

Пример

Рассмотрим распределенную базу данных, которая должна оставаться доступной даже при разделении сети. Если система выбрана как AP, то при разделении сети она может продолжать отвечать на запросы, но разные узлы могут иметь разные версии данных. Это означает, что система жертвует согласованностью ради доступности.

# Пример псевдокода для AP системы
def write_data(node, data):
    # Записываем данные на узел
    node.store(data)
    # Узел отвечает, что данные записаны
    return "Data written"
​
def read_data(node):
    # Читаем данные с узла
    return node.retrieve()
​
# Узел 1 и Узел 2 могут иметь разные данные при разделении сети
node1 = Node()
node2 = Node()
​
# Записываем данные на узел 1
write_data(node1, "value1")
# Записываем данные на узел 2
write_data(node2, "value2")
​
# Чтение данных с узла 1 и узла 2 может вернуть разные результаты
print(read_data(node1))  # Output: "value1"
print(read_data(node2))  # Output: "value2"

В этом примере, если сеть разделена, узлы могут иметь разные данные, но система продолжает отвечать на запросы, обеспечивая доступность. Это иллюстрирует компромисс между согласованностью и доступностью в условиях разделения сети.