O que é : CAP Theorem
O que é CAP Theorem?
O Teorema CAP, também conhecido como Teorema de Brewer, é um princípio fundamental na área de sistemas distribuídos. Ele foi proposto por Eric Brewer em 2000 e estabelece que é impossível para um sistema distribuído garantir simultaneamente Consistência, Disponibilidade e Tolerância a Partições. Esses três aspectos são representados pelas letras C, A e P, respectivamente.
Consistência
A Consistência em um sistema distribuído significa que todos os nós em um cluster de dados possuem a mesma visão dos dados em um determinado momento. Em outras palavras, se um dado é atualizado em um nó, essa atualização deve ser refletida em todos os outros nós de forma consistente.
Disponibilidade
A Disponibilidade se refere à capacidade de um sistema de estar sempre disponível para processar solicitações, mesmo em caso de falhas. Um sistema altamente disponível é capaz de continuar funcionando mesmo que alguns de seus componentes falhem.
Tolerância a Partições
A Tolerância a Partições diz respeito à capacidade de um sistema distribuído de continuar funcionando mesmo que ocorram falhas na comunicação entre os nós. Isso significa que mesmo que haja uma divisão na rede, o sistema ainda é capaz de operar de forma independente.
Trade-offs no Teorema CAP
De acordo com o Teorema CAP, é impossível para um sistema distribuído garantir simultaneamente Consistência, Disponibilidade e Tolerância a Partições. Isso significa que os desenvolvedores precisam fazer trade-offs ao projetar sistemas distribuídos, priorizando alguns aspectos em detrimento de outros.
Exemplos de Sistemas no Teorema CAP
Alguns exemplos de sistemas distribuídos que ilustram o Teorema CAP são o Google Spanner, que prioriza Consistência e Disponibilidade, e o Amazon Dynamo, que prioriza Disponibilidade e Tolerância a Partições. Cada sistema faz escolhas diferentes com base nas necessidades específicas de cada aplicação.
Aplicações do Teorema CAP
O Teorema CAP é amplamente utilizado na prática para orientar o design e a implementação de sistemas distribuídos. Ele ajuda os desenvolvedores a compreenderem as limitações e os trade-offs envolvidos na construção de sistemas escaláveis e confiáveis.
