• 키-값 데이터베이스라고도 불리는 비 관계형 데이터베이스
  • 키는 값을 조회하는데 사용되는 유니크한 값이다.
• put으로 데이터를 넣고, get으로 데이터를 조회함

설계 범위 정하기

• 키-값 쌍이 10KB 이하 (큰 데이터까지 저장 가능)
• 높은 가용성(장애가 있어도 작동 가능)
• 높은 규모 확장성(트래픽 양에 따라 자동으로 서버 추가/삭제)
• 데이터 일관성 수준은 조정 가능(일관성 : 모든 사용자가 동일한 값을 바라보는가)
• 짧은 응답 지연시간

단일 서버 키-값 저장소

• 하나의 서버에 모든 데이터를 저장

• 빠른 속도를 보장하지만, 모든 데이터를 하나의 메모리에 두는 것은 불가능하다

  ⇒ 데이터 압축 혹은 자주 쓰이는 데이터만 메모리에 두는 방식을 채택 가능

  but, 그래도 메모리 공간은 디스크에 비해 작기에 문제 발생 가능

분산 키-값 저장소

• 키-값 쌍을 여러 저장소에 분산 저장
• CAP 정리에 따라서 가용성, 일관성, 파티션 감내를 고려해야 한다.

CAP 정리

• 데이터 일관성, 가용성, 파티션 감내를 모두 챙기는 설계는 불가능하다는 정리
  • 데이터 일관성 : 분산 시스템의 모든 사용자가 동일한 데이터를 보게 된다.
  • 가용성 : 분산 시스템의 모든 사용자는 일부 노드에 장애가 있더라도 항상 응답을 받을 수 있다
  • 파티션 감내 : 네트워크에 파티션(노드 간 통신 장애)가 발생하더라도 시스템이 정삭 작동해야 한다.
• 이중 두가지를 충족한다면, 나머지 하나는 버려야 한다는 정리이다.
  • CA 시스템 : 일관성과 가용성을 챙긴 시스템이다. 파티션 감내는 챙기지 않는데 노드 간 통신 문제는 피할 수 없는 일이기에 파티션 감내는 왠만하면 챙기는 것이 맞다. 따라서 잘 사용되지 않는 시스템이다.
  • CP 시스템 : 데이터 일관성과 파티션 감내를 챙긴 시스템이다. 가용성은 희생한다.
  • AP 시스템 : 가용성과 파티션 감내를 챙긴 시스템이다. 데이터 일관성을 희생한다.
• 실세계의 분산 시스템
  • 분산 시스템에서 노드 간 통신 장애(파티션)은 완전히 해결할 수 없는 문제이다. 따라서 파티션 감내는 챙기되 데이터 일관성과 가용성 중 하나를 추가로 챙기는 전략을 사용하는 것이 일반적이다.
  • 파티션이 발생한 상황에서 일관성을 챙긴다면, 데이터 불일치 문제를 방지하기 위해 파티션 문제가 해결되기 전까지 노드들에 대한 쓰기 연산을 중단함으로써 장애가 발생한 노드와 다른 노드들의 데이터 일관성을 챙길 수 있도록 한다.
  • 파티션이 발생한 상황에서 가용성을 챙긴다면, 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있더라도 읽기/쓰기 연산을 허용한다. 파티션 문제가 해결되면 기존의 장애 노드의 데이터가 갱신될 것이다.

시스템 컴포넌트

• 키-값 저장소 구현에 사용될 핵심 컴포넌트 기술들에 대해서 알아보자.