نرم افزارپیشرفته

قضیه CAP در پایگاه داده ، توضیح ساده و کاربردی

در دنیای پایگاه های داده، یکی از اصول اساسی که هر برنامه‌نویس و مهندس نرم‌افزار باید با آن آشنا باشد، قضیه CAP است. این قضیه که مخفف سه ویژگی Consistency (یکپارچگی)، Availability (دسترسی‌پذیری) و Partition Tolerance (تحمل‌پذیری در برابر تقسیم شبکه) است، به ما نشان می‌دهد که در یک سیستم توزیع‌شده نمی‌توان به‌طور هم‌زمان هر سه این ویژگی‌ها را تضمین کرد. اما این به چه معناست؟ در این مقاله به CAP در پایگاه داده می پردازیم.

ف
فربد گلشنینویسنده
28 بهمن 1403
قضیه CAP در پایگاه داده ، توضیح ساده و کاربردی

در دنیای پایگاه‌های داده، یکی از اصول اساسی که هر برنامه‌نویس و مهندس نرم‌افزار باید با آن آشنا باشد، قضیه CAP است. این قضیه که مخفف سه ویژگی Consistency (یکپارچگی)، Availability (دسترسی‌پذیری) و Partition Tolerance (تحمل‌پذیری در برابر تقسیم شبکه) است، به ما نشان می‌دهد که در یک سیستم توزیع‌شده نمی‌توان به‌طور هم‌زمان هر سه این ویژگی‌ها را تضمین کرد. اما این به چه معناست؟ در این مقاله، این مفاهیم را با زبانی ساده بررسی می‌کنیم. در این مقاله به CAP در پایگاه داده می پردازیم.

تاریخچه‌ی قضیه CAP در پایگاه داده

قضیه CAP اولین بار در سال 2000 توسط "اریک بروور" (Eric Brewer) مطرح شد. او در کنفرانس PODC این اصل را بیان کرد و بعدها در سال 2002، این نظریه به صورت رسمی اثبات شد. از آن زمان تاکنون، این اصل یکی از مفاهیم اساسی در طراحی پایگاه‌های داده توزیع‌شده محسوب می‌شود.

سه ویژگی اصلی CAP در پایگاه داده

1.ویژگی یکپارچگی (Consistency) CAP در پایگاه داده

یکپارچگی در سیستم‌های توزیع‌شده به این معناست که تمامی گره‌ها در هر لحظه، نسخه‌ی یکسانی از داده را ارائه دهند. این ویژگی تضمین می‌کند که پس از انجام یک عملیات نوشتن، تمام خوانش‌های بعدی مقدار به‌روز شده را دریافت کنند.

چرا یکپارچگی مهم است؟

 در برخی از سیستم‌ها، مانند سیستم‌های بانکی یا پردازش تراکنش‌ها، اطمینان از صحت و یکسانی داده‌ها حیاتی است. اگر یک تراکنش بانکی انجام شود و موجودی حساب به‌روزرسانی نشود، ممکن است کاربران موجودی‌های متفاوتی ببینند، که این موضوع می‌تواند منجر به مشکلات جدی شود.

مثال: تصور کنید که در یک فروشگاه اینترنتی، تعداد یک کالا به‌روزرسانی شده باشد. اگر سیستم از یکپارچگی کامل برخوردار نباشد، ممکن است برخی کاربران تعداد نادرستی از موجودی کالا را ببینند که منجر به سفارش‌های نامعتبر خواهد شد. در پایگاه داده به این معناست که همه‌ی گره‌ها (Nodes) در سیستم، در هر لحظه، داده‌های یکسانی دارند. به عبارت دیگر، هر کاربر که یک درخواست خواندن (Read) ارسال کند، باید مقدار به‌روزرسانی‌شده‌ی آخرین نوشتن (Write) را دریافت کند.

مثال: تصور کنید یک سیستم بانکی دارید. اگر موجودی حساب شما از یک گره پایگاه داده خوانده شود، باید همان مقدار واقعی را نمایش دهد که سایر گره‌ها نیز ثبت کرده‌اند.

2. ویژگی دسترسی‌پذیری (Availability) CAP در پایگاه داده

دسترسی‌پذیری یعنی هر درخواست از سیستم، باید حتماً پاسخی دریافت کند، حتی اگر برخی از گره‌ها دچار مشکل شده باشند. در این حالت، ممکن است داده‌هایی که دریافت می‌کنید، همیشه آخرین نسخه‌ی به‌روزرسانی‌شده نباشند، اما سیستم همچنان قادر به پاسخ‌گویی است.

چرا دسترسی‌پذیری مهم است؟

در بسیاری از سیستم‌های توزیع‌شده، مهم است که کاربران بدون تأخیر پاسخ دریافت کنند، حتی اگر برخی از گره‌ها دچار مشکل شده باشند. این ویژگی به‌ویژه در سیستم‌های بلادرنگ (Real-time Systems) اهمیت دارد، جایی که عدم پاسخ‌گویی به‌موقع می‌تواند تجربه‌ی کاربری را تحت تأثیر قرار دهد.

مثال: در یک فروشگاه اینترنتی، حتی اگر یکی از سرورها از دسترس خارج شود، کاربران باید همچنان بتوانند محصولات را مشاهده و سفارش ثبت کنند.

3. تحمل‌پذیری در برابر تقسیم شبکه (Partition Tolerance)

تحمل‌پذیری در برابر تقسیم شبکه به این معناست که سیستم‌های توزیع‌شده باید بتوانند در صورت وقوع مشکلات ارتباطی، همچنان به کار خود ادامه دهند و درخواست‌های کاربران را پردازش کنند. این ویژگی بسیار حیاتی است، زیرا در سیستم‌های توزیع‌شده، احتمال قطعی یا تأخیر در ارتباط بین گره‌ها همیشه وجود دارد.

چرا تحمل‌پذیری در برابر تقسیم شبکه مهم است؟

در یک شبکه‌ی گسترده، ممکن است برخی از گره‌ها به دلیل مشکلاتی مانند قطعی اینترنت، خرابی سخت‌افزار یا فشار زیاد روی سرورها، از دسترس خارج شوند. در چنین شرایطی، سیستم باید همچنان بتواند درخواست‌های کاربران را پردازش کند تا تجربه‌ی کاربری بهبود یابد و از شکست کامل سیستم جلوگیری شود.

مثال: فرض کنید یک اپلیکیشن پیام‌رسان دارید و برخی از سرورها به دلیل قطعی شبکه از دسترس خارج شده‌اند، اما پیام‌ها همچنان باید بتوانند به مقصد خود برسند.

محدودیت CAP در پایگاه داده ، چرا نمی‌توان هر سه ویژگی را هم‌زمان داشت؟

بر اساس قضیه CAP، یک سیستم توزیع‌شده نمی‌تواند به طور هم‌زمان هر سه ویژگی را داشته باشد. در شرایطی که شبکه دچار مشکل شود (Partitioning)، سیستم باید بین یکپارچگی و دسترسی‌پذیری یکی را انتخاب کند. به همین دلیل، پایگاه‌های داده معمولاً بر اساس دو ویژگی از سه مورد بالا طراحی می‌شوند:

  1. پایگاه‌های داده CP (Consistency + Partition Tolerance): این پایگاه‌ها یکپارچگی را فدای دسترسی‌پذیری می‌کنند. در صورت بروز مشکل در شبکه، ممکن است برخی درخواست‌ها تا زمان حل مشکل بلاک شوند.
  2. پایگاه‌های داده AP (Availability + Partition Tolerance): در این پایگاه‌ها، یکپارچگی فدای دسترسی‌پذیری می‌شود. کاربران همیشه پاسخ دریافت می‌کنند، حتی اگر داده‌ها کاملاً هماهنگ نباشند.
  3. پایگاه‌های داده CA (Consistency + Availability): این ترکیب در سیستم‌های توزیع‌شده امکان‌پذیر نیست، زیرا اگر شبکه دچار مشکل شود، باید یکی از دو ویژگی فوق فدا شود.

نمونه‌هایی از پایگاه داده هایی که از CAP استفاده می کنند

CP (یکپارچگی + تحمل‌پذیری در برابر تقسیم شبکه):

  • HBase
  • MongoDB (با تنظیمات خاص)
  • AP (دسترسی‌پذیری + تحمل‌پذیری در برابر تقسیم شبکه):
  • Cassandra
  • DynamoDB
  • CA (یکپارچگی + دسترسی‌پذیری):
  • این ترکیب فقط در پایگاه‌های داده غیرتوزیع‌شده مانند PostgreSQL و MySQL قابل دستیابی است.

چگونه انتخاب کنیم؟

انتخاب نوع پایگاه داده به نیازهای پروژه بستگی دارد:

  • اگر داده‌ها باید همیشه دقیق و یکپارچه باشند: سیستم‌های CP مناسب‌ترند، مانند پایگاه‌های داده‌ی بانکی.
  • اگر سرعت و دسترسی مهم‌تر از یکپارچگی است: سیستم‌های AP بهترین گزینه هستند، مانند پایگاه‌های داده‌ی شبکه‌های اجتماعی.
  • اگر نیازی به مقیاس‌پذیری بالا ندارید: پایگاه‌های داده‌ی سنتی (CA) می‌توانند کافی باشند.

قضیه CAP یکی از مفاهیم کلیدی در دنیای پایگاه‌های داده است که درک صحیح آن به شما کمک می‌کند تا سیستم‌های توزیع‌شده را بهینه‌تر طراحی کنید. دانستن اینکه بین یکپارچگی، دسترسی‌پذیری و تحمل‌پذیری در برابر تقسیم شبکه باید تعادل برقرار کنید، به شما این امکان را می‌دهد که بهترین گزینه را برای پروژه‌ی خود انتخاب کنید. حال که با CAP در پایگاه داده آشنا شدید، می توانید از دیگر مقالات سایت ایوولرن دیدن کنید.

هنوز نظری ثبت نشده است

نظر خود را بنویسید

نظر شما پس از تایید نمایش داده خواهد شد