O Teorema CAP!

O Teorema CAP é um dos conceitos mais importantes no desenvolvimento e utilização de sistemas distribuídos.

O Teorema CAP, também chamado de Teorema de Brewer, diz que em um sistema distribuído somente é possível ter duas das seguintes variáveis:

• Consistency (Consistência)
• Availability (Disponibilidade)
• Partition Tolerance (Tolerância a falha)

Antes de explicar a sua importância, vamos explicar alguns conceitos:

Sistema Distruidos

Um sistema distribuído está conformado por um ou mais componentes que atendem requisições para diversos clientes. O cliente não sabe exatamente quantos componentes existem dentro do sistema distribuído. Essa lógica é transparente e a ideia é que pareça um componente só.

O sistema distribuído recebe requisições de leitura e escrita. Assim, quando um valor é escrito, cada componente precisa ficar ciente daquela mudança. Da mesma forma, quando um dos componentes recebe uma requisição de leitura, ele precisa retornar o valor atualizado.

Existem vários desafios na hora de construir sistemas distribuidos. Entre os mais importantes estão: Escalabilidade, segurança, concorrência, heterogeneidade, tratamento de falhas, entre outros.

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A partir desse ponto será usada a palavra node para descrever os componentes do sistema distribuído. Esse é o termo usado em inglês.

Sistema distribuído

Qual é a necessidade de um sistema distribuído

A necessidade aparece quando temos um sistema que é acessado por milhares de usuários ou quando o sistema é acessado por diversos clientes em diferentes posições geográficas. Sistemas como Netflix, Youtube, Google, Facebook, Amazon, entre outros. São exemplos de sistemas distribuídos.

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Agora vamos explicar as variáveis do CAP

Consistência

Consistência é a variável que garante que se um dado foi alterado, você irá receber a versão mais recente desse dado, independentemente de qual for o node que vai responder a sua requisição. Para que a consistência aconteça, deve existir uma sincronização dos nodes toda vez que algum valor for alterado. Podemos dizer que cada node deve manter uma cópia do estado do sistema ou de alguma maneira ter acesso ao estado mais atualizado do mesmo.

Qual é o maior problema? Eu diria que o tempo: O tempo necessário para que todos os componentes estejam sincronizados vai definir a forma em que você deve construir ou utilizar o seu sistema distribuído.

O cliente fará requisições e a resposta pode vir de qualquer node. O mais importante é que esse valor deve ser o mesmo, independente de quem responde à requisição.

Disponibilidade

Disponibilidade é uma variável que garante que seu sistema estará disponível sempre que você precisar dele. Chamamos de sistemas de Alta Disponibilidade quando o sistema está no ar o tempo todo. Toda requisição que seu sistema recebe deve ser atendida!

Tolerância a Falha

A Tolerância a falha é uma variável que garante que se algum dos nodes no seu sistema cai, o seu sistema ainda será capaz de atender as requisições.

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Entendemos os principais conceitos. Agora vamos responder duas perguntas:

1. Por quê é impossível ter somente duas das três variáveis CAP?
2. Por quê é importante entender isso?

Por quê é impossível ter somente duas das três variáveis CAP

Vamos pensar em vários cenários para entender melhor:

1. Se eu quiser um sistema consistente e disponível, quer dizer que a replicação de mensagens nos nodes tem que existir e ainda, o sistema tem que responder a todas as minhas requisições. Nesse caso, é impossível que ele seja tolerante a falha.

2. Se eu quiser um sistema altamente disponível e tolerante a falha, quer dizer que o sistema tem que atender todas as minhas mensagens e ele pode continuar funcionando normalmente se a conexão interna entre alguns nodes cair. Embora, ele não vai conseguir ser consistente.

3. Se eu quiser um sistema tolerante a falha e consistente, ele precisa continuar funcionando apesar dos problemas de conexão entre nodes e tem que garantir que os dados retornados vão ser os mais atualizados. Nesse caso ele não conseguirá atender a disponibilidade.

Podemos ver então que cada um desses casos escolhe duas das três variáveis CAP.

• A primeira opção é chamada de sistema CD, Oracle E MySQL são exemplos desse tipo de sistemas.
• A segunda opção é chamada de AP, Amazon DynamoDB e Cassandra são exemplos desse tipo de sistemas.
• A última é chamada de CP, MongoDB e Google BigTable são exemplos desse tipo de sistemas.

Por quê é importante entender isso

Primeiramente, se você está construindo um sistema distribuído, já sabe que terá que escolher uma das duas variáveis e seus clientes têm que entender os pros e contras disso.

Em segundo lugar, se você está consumindo um sistema CA, CP ou CD, é importante entender as limitações desse sistema. Vou dar um exemplo claro que acontece comigo hoje:

A AWS tem um banco de dados chamado DynamoDB. Ele é um banco NoSQL que trabalha muito bem e está otimizado para escalar horizontalmente de uma maneira bem rápida. Acontece que, por design, o DynamoDB é um Sistema AP. Ou seja, ele é um Sistema que escolheu estar disponível e ser tolerante a falha. Embora, a consistência foi sacrificada.

Por que é importante isso para mim como usuário? Pois bem! Toda vez que eu quiser alterar um dado, e logo após essa alteração alguém requisitar o mesmo, devo que entender que talvez o banco de dados vai responder com um dado não atualizado.

Outro exemplo para você imaginar é: O que acontece quando alguém da like em um video no Youtube no Japão? Quanto tempo demora sua tela para atualizar se você está na Espanha, por exemplo? No caso do Youtube, é algo tão rápido que você nem percebe que houve uma sincronização pelo mundo inteiro para todo mundo ver o +1 naquele video.

Todas essas considerações são necessárias na hora de você construir um sistema distribuído!

Não existe uma bala de prata, a escolha vai depender 100% da sua necessidade e os requisitos do seu negócio. Por exemplo, não é o mesmo construir um sistema Bancário que um sistema de controle automático de um avião. As variáveis mudam para cada um dos cenários!

Espero que tenham ficado claro os conceitos e a importância de cada variável.

Obrigado 😀

Referências

Newmann, S (2015). Building Microservices. Designing Fine Grained Systems (1st Edition)

Whittaker, M. An Illustrated Proof of the CAP Theorem. Retrieved on May 5th from this link