Pendahuluan

Dalam sistem terdistribusi, di mana data dan komputasi tersebar di berbagai node atau server, manajemen konsistensi dan ketersediaan data adalah tantangan utama. CAP Theorem, yang dikemukakan oleh Eric Brewer pada tahun 2000, menjelaskan batasan-batasan yang harus dihadapi ketika merancang sistem terdistribusi. Artikel ini akan membahas konsep dasar CAP Theorem, serta implikasi dan aplikasi praktisnya dalam sistem terdistribusi.

Apa Itu CAP Theorem?

CAP Theorem, juga dikenal sebagai Teorema Brewer, menyatakan bahwa dalam sistem terdistribusi, hanya dua dari tiga atribut berikut yang dapat dipenuhi secara bersamaan pada waktu tertentu:

1. Consistency (Konsistensi): Semua node dalam sistem melihat data yang sama pada waktu yang sama. Jika ada pembaruan pada data, semua node harus memperbarui data tersebut secara bersamaan sehingga semua node memiliki salinan data yang identik.
2. Availability (Ketersediaan): Setiap permintaan yang dikirim ke sistem akan menerima respons, baik itu data yang terkini atau indikasi bahwa data tidak tersedia. Ketersediaan memastikan bahwa sistem selalu dapat memberikan respons kepada pengguna, bahkan jika beberapa node tidak berfungsi.
3. Partition Tolerance (Toleransi Partisi): Sistem tetap dapat berfungsi meskipun ada kegagalan jaringan atau pemisahan antara node yang menghalangi komunikasi. Partition tolerance memastikan bahwa sistem dapat terus beroperasi meskipun terdapat masalah jaringan yang mengakibatkan beberapa node terputus dari yang lainnya.

Implikasi CAP Theorem

CAP Theorem menyatakan bahwa sistem terdistribusi harus memilih dua dari tiga atribut ini, dan tidak dapat memenuhi ketiga-tiganya secara bersamaan. Berikut adalah implikasi dari memilih dua atribut dan mengorbankan yang ketiga:

1. Konsistensi dan Ketersediaan (Tanpa Toleransi Partisi)

Jika sistem memilih konsistensi dan ketersediaan, sistem tidak dapat menjamin toleransi partisi. Ini berarti bahwa sistem akan tetap konsisten dan dapat memberikan respons jika semua node dapat berkomunikasi satu sama lain. Namun, jika ada partisi jaringan yang memutuskan komunikasi antara node, sistem mungkin mengalami kesulitan dalam memberikan respons atau memperbarui data secara bersamaan.

Contoh: Sistem database relasional tradisional biasanya memilih konsistensi dan ketersediaan tetapi tidak toleran terhadap partisi. Mereka biasanya memerlukan semua node untuk terhubung agar data tetap konsisten.

2. Konsistensi dan Toleransi Partisi (Tanpa Ketersediaan)

Jika sistem memilih konsistensi dan toleransi partisi, sistem mungkin tidak dapat memberikan respons untuk setiap permintaan saat terjadi partisi jaringan. Dalam situasi ini, sistem akan mengorbankan ketersediaan demi menjaga konsistensi data.

Contoh: Sistem konsistensi kuat seperti beberapa implementasi sistem database terdistribusi yang menggunakan protokol konsensus (misalnya, Paxos atau Raft) sering kali memilih konsistensi dan toleransi partisi, tetapi dapat mengalami penurunan ketersediaan saat terputusnya komunikasi antar node.

3. Ketersediaan dan Toleransi Partisi (Tanpa Konsistensi)

Jika sistem memilih ketersediaan dan toleransi partisi, sistem mungkin tidak selalu memberikan data yang konsisten di seluruh node. Dalam hal ini, sistem dapat memberikan respons dan terus beroperasi meskipun terdapat partisi jaringan, tetapi data yang tersedia mungkin tidak diperbarui di semua node secara bersamaan.

Contoh: Sistem basis data NoSQL yang mengutamakan ketersediaan dan toleransi partisi, seperti Cassandra atau DynamoDB, mungkin mengorbankan konsistensi untuk memastikan bahwa data tetap dapat diakses bahkan ketika terjadi partisi jaringan.

Studi Kasus dan Aplikasi

1. Cassandra

Apache Cassandra adalah sistem database NoSQL yang dirancang untuk memilih ketersediaan dan toleransi partisi. Dalam Cassandra, konsistensi diatur melalui konfigurasi tingkat konsistensi yang dapat diatur untuk menentukan sejauh mana konsistensi data diperlukan sebelum respons dikirim.

2. Google Spanner

Google Spanner adalah sistem database yang mencoba mengatasi batasan CAP dengan menggunakan teknologi waktu nyata untuk mencapai konsistensi global dan toleransi partisi. Spanner menggunakan waktu global yang konsisten untuk memastikan konsistensi data sambil menyediakan ketersediaan dan toleransi partisi.

3. Riak

Riak adalah sistem basis data NoSQL yang mengutamakan ketersediaan dan toleransi partisi, mirip dengan Cassandra. Riak menyediakan mekanisme untuk menangani konflik data dan memastikan bahwa data tetap tersedia meskipun ada partisi jaringan.

Kesimpulan

CAP Theorem memberikan panduan penting bagi perancang sistem terdistribusi dengan menyoroti batasan-batasan fundamental dalam memilih atribut sistem. Pemahaman tentang CAP Theorem membantu dalam merancang sistem terdistribusi yang sesuai dengan kebutuhan spesifik aplikasi, baik itu konsistensi, ketersediaan, atau toleransi partisi. Penting untuk mempertimbangkan trade-off ini dan memilih solusi yang paling sesuai dengan persyaratan sistem dan skenario penggunaan.

Dengan pemahaman yang mendalam tentang CAP Theorem, pengembang dan arsitek sistem dapat membuat keputusan yang lebih baik mengenai desain dan implementasi sistem terdistribusi, serta menangani tantangan yang terkait dengan konsistensi, ketersediaan, dan toleransi partisi.