CAP-Theorem erklärt: Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz

Der CAP-Satz ist ein Glaube aus der theoretischen Informatik über verteilte Datenspeicher , der besagt, dass im Falle eines Netzwerkausfalls einer verteilten Datenbank entweder Konsistenz oder Verfügbarkeit – aber nicht beides – möglich ist.

Was ist der CAP-Satz?

Der CAP-Satz besteht aus drei Komponenten (daher sein Name), die sich auf verteilte Datenspeicher beziehen:

• Konsistenz. Alle Lesungen erhalten den letzten Schreibfehler oder einen Fehler.
• Verfügbarkeit. Alle Lesungen enthalten Daten, aber es ist vielleicht nicht die jüngste.
• Partitionstoleranz. Das System funktioniert weiterhin trotz Netzwerkausfällen (z. B. abgebrochener Partitionen, langsamer Netzwerkverbindungen oder nicht verfügbarer Netzwerkverbindungen zwischen Knoten).

CAP-Theorem für Datenbanken und Partitionstoleranz

Im normalen Betrieb stellt Ihr Datenspeicher alle drei Funktionen bereit. Der CAP-Satz besagt, dass man bei einem Netzwerkausfall in einer verteilten Datenbank entweder Konsistenz oder Verfügbarkeit bieten kann. Das ist ein Kompromiss. Alle anderen Zeiten können alle drei bereitgestellt werden. Im Falle eines Netzwerkausfalls muss jedoch eine Entscheidung getroffen werden. Im Theorem ist die Partitionstoleranz unerlässlich. Die Annahme ist, dass das System auf einem verteilten Datenspeicher arbeitet, sodass das System von Natur aus mit Netzwerkpartitionen arbeitet. Netzwerkausfälle treten vor, daher ist für irgendeine Art von zuverlässigem Dienst eine Partitionstoleranz notwendig – das P von CAP. Das lässt eine Entscheidung zwischen den anderen beiden, C und A. Wenn ein Netzwerkausfall auftritt, kann man Konsistenz oder Verfügbarkeit garantieren:

Das CAP-Theorem vs. ACID (Atomität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit)

Konsistenz in CAP unterscheidet sich von der von ACID. Konsistenz in CAP bedeutet, die aktuellsten Informationen zu haben. (ACID bezeichnet ein anderes Datenbankereignis. In ACID bedeutet Konsistenz, dass keine neue Transaktion in der Datenbank die Datenbank beschädigt.)

Beispiele für CAP-Theoreme: konsistente oder verfügbare Benutzeranfragen?

Der betreffende Moment ist die Benutzeranfrage. Wir nehmen an, dass ein Benutzer eine Abfrage an eine Datenbank richtet und die vernetzte Datenbank einen Wert zurückgeben soll. Welcher Wert aus der Datenbank zurückgegeben wird, hängt von unserer Entscheidung ab, Konsistenz oder Verfügbarkeit zu gewährleisten. So könnte diese Entscheidung ablaufen:

• Bei einer Abfrage können wir dem Benutzer mit dem aktuellen Wert auf dem Server antworten und bieten einen hochverfügbaren Dienst an. Wenn wir das tun, gibt es keine Garantie, dass der Wert der zuletzt an die Datenbank übermittelte Wert ist. Es ist möglich, dass ein aktueller Schreib irgendwo im Transit stecken bleibt.
• Wenn wir eine hohe Konsistenz garantieren wollen, müssen wir auf den neuen Schreib warten oder einen Fehler an die Abfrage zurückgeben. Daher opfern wir die Verfügbarkeit, um sicherzustellen, dass die von der Abfrage zurückgegebenen Daten konsistent sind.

Bestimmung des besten CAP-Theorem-Systemdesigns für Ihre Bedürfnisse

Für manche ist die Wahl zwischen Konsistenz und Verfügbarkeit wirklich eine philosophische Diskussion, die in der Praxis selten gemacht wird. Die Zuverlässigkeit dieser verteilten Systeme ist ziemlich gut. Allerdings treten Probleme auf. AWS erlebte kurz vor Thanksgiving 2020 einen großen Ausfall. Während die Theorie besagt, dass man nur zwei von drei Komponenten haben kann, sagen Fachleute, dass das nicht immer der Fall ist. Eric Brewer, der ursprünglich den CAP-Satz vorgeschlagen hat, hat einige Verwirrungen bezüglich des Theorems aufgeräumt und ihn je nach Systembedarf von einer harten Entweder-oder-Aussage auf eine verallgemeinert. Er sagte:

"Das moderne Ziel von CAP sollte es sein, die Kombinationen von Konsistenz und Verfügbarkeit zu maximieren, die für die spezifische Anwendung sinnvoll sind. Ein solcher Ansatz beinhaltet Pläne für den Betrieb während einer Teilung und für die anschließende Wiederherstellung, wodurch Designer helfen können, über CAP hinaus über seine historisch wahrgenommenen Grenzen nachzudenken."

Die Wahl von Konsistenz und Verfügbarkeit erfolgt bei der Wahl des Datenbanktyps, etwa SQL vs. NoSQL. NoSQL-Datenbanken können danach klassifiziert werden, ob sie hohe Verfügbarkeit oder hohe Konsistenz unterstützen.

CAP-Theorem Systemdesign & NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken haben Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken. NoSQL-JSON-Datenbanken ermöglichen es, ohne ein Schema zu entwerfen. Sie können große Datensätze verarbeiten, die unstrukturierte Daten enthalten, ohne dass Tabellen miteinander verknüpft werden. Daten werden in JSON-Dokumenten gespeichert, die vollständige Entitäten sind, die ein Mensch leicht lesen und verstehen kann. Dieser Ansatz eignet sich gut für agile Entwicklung, wenn sich die Anforderungen entwickeln. Die Vorteile von NoSQL-JSON-Datenbanken umfassen:

• Benutzerfreundlichkeit: Sie haben Flexibilität bei der Datenmodellierung, um verschiedene Datentypen für vereinfachte Entwicklung zu unterstützen.
• Skalierbare Leistung: Sie können mehr Daten und hohen Datenverkehr bewältigen, indem Sie Server in Clustern in einer verteilten Architektur hinzufügen.
• Starke Resilienz: Da NoSQL-Datenbanken in verteilten Cloud-Umgebungen funktionieren, sind sie weniger anfällig für einzelne Ausfallpunkte und können Daten problemlos über mehrere Knoten hinweg replizieren.
• Breite Verfügbarkeit: NoSQL-Datenbanken sind weit verbreitet, wobei die meisten Cloud-Anbieter solche Lösungen entweder als verwaltete Dienste oder eigenständige Optionen anbieten.

Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind:

• Cloud Firestore
• Firebase Echtzeit-Datenbank
• MongoDB
• MarkLogic
• Couchbase
• CloudDB
• Amazon DynamoDB

Priorisierung der Konsistenz von Datenbanken unter Verwendung des CAP-Theorems

Konsistente Datenbanken sollten verwendet werden, wenn der Wert der zurückgegebenen Informationen genau sein muss.

Finanzdaten sind ein gutes Beispiel. Wenn ein Nutzer sich bei seiner Bank anmeldet, möchte er keinen Fehler sehen, dass keine Daten zurückgegeben werden oder dass der Wert höher oder niedriger ist als tatsächlich. Bank-Apps sollten den genauen Wert der Kontoinformationen eines Nutzers zurückgeben. In diesem Fall würden Banken auf konsistente Datenbanken setzen.  Beispiele für eine konsistente Datenbank sind:

• Bankkontosalden
• Textnachrichten
• Inventar
• Flugreservierungssysteme
• Gehaltsabrechnungen
• Schülerrekorde
• Gesundheitsakten
• Energiemanagementsysteme

Datenbankoptionen zur Priorisierung der Konsistenzkomponente des CAP-Theorems:

• MongoDB
• Redis
• HBase

Priorisierung der Verfügbarkeit von Datenbanken mit dem Cap-Theorem

Verfügbarkeitsdatenbanken sollten verwendet werden, wenn der Dienst wichtiger ist als die Informationen.

Ein Beispiel für eine hochverfügbare Datenbank findet sich in E-Commerce-Unternehmen. Online-Shops möchten ihren Shop und die Funktionen des Einkaufswagens rund um die Uhr verfügbar machen, damit Kunden genau dann einkaufen können, wenn sie es brauchen. Datenbankoptionen zur Priorisierung des Verfügbarkeitskomponenten des CAP-Theorems:

• Cassandra
• DynamoDB
• Cosmos DB

Einige Datenbankoptionen, wie Cosmos und Cassandra, erlauben es einem Nutzer, einen Regler zu betätigen, den er garantiert – Konsistenz oder Verfügbarkeit.

Anwendung des CAP-Theorems zur Optimierung der Benutzererfahrung

Die Herausforderung des CAP-Theorems besteht darin, dass man idealerweise alle drei Ziele gleichzeitig erreichen möchte, aber nur zwei auswählen kann. Die richtige Wahl macht den entscheidenden Unterschied. Der Kompromiss zwischen Konsistenz, Verfügbarkeit und dem richtigen Gleichgewicht hängt von der Anwendung und den Werten des Nutzers ab. Eine falsche Wahl kann eine negative Erfahrung schaffen und Vertrauen zerstören oder Frustration verursachen. Zu wissen, was Nutzer tolerieren und erwarten, hilft Ihnen, das optimale Gleichgewicht zu kalibrieren.

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.