Pengantar

Dalam dunia sistem terdistribusi, memilih database bukan hanya soal performa atau kapasitas penyimpanan. Ketika aplikasi harus tetap berjalan meski jaringan tidak stabil, muncul dilema mendasar: apakah sistem harus selalu konsisten, selalu tersedia, atau tahan terhadap gangguan jaringan?

Di sinilah CAP Theorem menjadi konsep kunci. Teorema ini menjelaskan batasan fundamental yang harus dipahami oleh arsitek sistem, pengembang, dan engineer sebelum menentukan jenis database yang digunakan—terutama dalam skala besar dan lingkungan cloud-native.

Apa Itu CAP Theorem?

CAP Theorem menyatakan bahwa sistem terdistribusi tidak dapat secara bersamaan menjamin tiga properti berikut:

  1. Consistency (C) – Semua node melihat data yang sama pada waktu yang sama

  2. Availability (A) – Setiap permintaan selalu mendapatkan respons

  3. Partition Tolerance (P) – Sistem tetap berjalan meski terjadi gangguan jaringan

Teorema ini pertama kali diperkenalkan oleh Eric Brewer dan kemudian dibuktikan secara formal, menjadi landasan utama dalam desain database modern (dikutip dari Wikipedia).

baca juga : Blind SQL Injection: Serangan Senyap yang Mengungkap Celah Keamanan Database

Memahami Tiga Pilar CAP Theorem

Consistency (C)

Consistency berarti setiap operasi baca akan selalu mengembalikan data terbaru yang telah ditulis.

Implikasinya

  • Data selalu akurat

  • Cocok untuk sistem finansial atau transaksi kritikal

  • Namun, bisa mengorbankan ketersediaan saat terjadi gangguan jaringan

Availability (A)

Availability menjamin bahwa sistem selalu memberikan respons, meskipun data yang dikembalikan belum tentu versi terbaru.

Implikasinya

  • Pengguna tidak mengalami downtime

  • Cocok untuk aplikasi real-time dan skala besar

  • Risiko data tidak sepenuhnya sinkron

Partition Tolerance (P)

Partition tolerance berarti sistem tetap beroperasi meskipun terjadi kegagalan komunikasi antar node.

Kenapa P Hampir Tidak Bisa Dihindari

Dalam sistem terdistribusi:

  • Gangguan jaringan adalah hal yang pasti

  • Latensi dan packet loss selalu mungkin terjadi

Karena itu, P dianggap sebagai keharusan, bukan pilihan.

baca juga : Mengenal Arsitektur Mamba dan State Space Models (SSM) dalam Pemrosesan Data Sekuensial Modern

Trade-off Nyata Saat Network Partition Terjadi

Saat network partition terjadi, sistem harus memilih:

CP (Consistency + Partition Tolerance)

  • Sistem menolak sebagian permintaan demi menjaga konsistensi

  • Contoh: database yang mengutamakan akurasi data

AP (Availability + Partition Tolerance)

  • Sistem tetap melayani permintaan meski data mungkin tidak sinkron

  • Cocok untuk aplikasi dengan traffic tinggi dan toleransi inkonsistensi

Bagaimana Memilih Database Berdasarkan CAP Theorem?

Kenali Karakteristik Aplikasi

Pertanyaan penting yang perlu dijawab:

  • Apakah data harus selalu konsisten?

  • Apakah downtime dapat ditoleransi?

  • Apakah sistem harus tetap berjalan saat jaringan bermasalah?

Contoh Pendekatan Praktis

  • Sistem perbankan → lebih condong ke CP

  • Media sosial / streaming → lebih condong ke AP

  • Microservices → sering mengombinasikan beberapa pendekatan

CAP Theorem bukan aturan kaku, melainkan alat bantu pengambilan keputusan arsitektur.

baca juga : Quantization dan Pruning: Teknik Mengompres LLM agar Bisa Berjalan di Perangkat Edge dengan Resource Terbatas

Kesimpulan

CAP Theorem membantu kita memahami bahwa tidak ada database yang sempurna untuk semua skenario. Ketika network partition terjadi—sesuatu yang tak terhindarkan dalam sistem terdistribusi—kita harus siap mengorbankan konsistensi atau ketersediaan.

Dengan memahami trade-off CAP Theorem, tim teknis dapat memilih database yang paling sesuai dengan kebutuhan aplikasi dan tujuan bisnis, tanpa salah kaprah mengharapkan sistem yang “selalu sempurna”.

Related Posts: