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도시를 세운다면?
- 도시를 구상한다면?
- 도시에는 수도 관리팀, 전력 관리팀, 교통 관리 팀, 치안 관리팀, 건축물 관리팀과 같이 각 분야를 관리하는 팀이 있듯, 큰 그림을 그리는 사람도 있으며, 작은 사항에 집중하는 사람들도 있다. 이를 통해 도시가 잘 돌아갈 수 있다.
- 도시는 적절한 추상화와 모듈화 덕에 큰 그림을 이해하지 못할지라도 개인과 개인이 관리하는 '구성요소'는 효율적으로 돌아간다.
- 소프트웨어 팀도 도시처럼 구상한다.
- 깨끗한 코드를 구현하면 낮은 추상화 수준에서 관심사를 분리하기 쉬워진다.
- 이 장에서는 높은 추상화 수준, 즉 시스템 수준에서 깨끗함을 유지하는 방법을 알아보자.
시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라
🔹 소프트웨어 시스템은 (애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 '연결'하는) 준비 과정과 (준비 과정 이후에 이어지는)런타임 로직을 분리해야 한다.
관심사(concern) 분리
public Service getService() {
if (service == null)
service = new MyServiceImpl(...); // 모든 상황에 적합한 기본값일까?
return service;
}
(장점)
- 실제로 필요할 때까지 객체를 만들지 않으므로 불필요한 부하가 걸리지 않는다. 따라서 어플리케이션을 시작하는 시간이 그만큼 빨라진다.
- 어떤 경우에도 null 포인터를 반환하지 않는다.
(단점)
- getService 메서드가 MyServiceImpl에 명시적으로 의존하고 있기 때문에 런타임 로직에서 MyServiceImpl을 전혀 사용하지 않더라도 의존성을 해결하지 않으면 컴파일이 안된다.
- MyServiceImpl이 무거운 객체라면 단위 테스트에서 getService 메서드를 호출하기 위해 호출하기 적절한 **테스트 전용 객체(Test double이나 Mock object)**를 service 필드에 할당해야 한다.
- 일반 런타임 로직에 객체 생성 로직을 섞어놓아서 service가 null인 경로와 null이 아닌 경로 모두 테스트 해야 한다. 즉 메서드의 책임이 둘이기 때문에 단일책임원칙(SRP)를 깬다.
체계적이고 탄탄한 시스템을 만들고 싶다면 설정 논리는 일반 실행 논리와 분리해야 모듈성이 높아진다. 또한 주요 의존성을 해소하기 위한 방식, 즉 전반적이며 일관적인 방식도 필요하다.
Main 분리
- 시스템 생성과 시스템 사용을 분리하는 한 가지 방법
- 생성과 관련한 코드는 모두 main이나 main이 호출하는 모듈로 옮기고, 나머지 시스템은 모두 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정한다.
- main 함수에서 시스템에 필요한 객체를 생성한 후 이를 어플리케이션에 넘긴다. 어플리케이션은 그저 객체를 사용한다.
- 어플리케이션은 main이나 객체가 생성되는 과정은 전혀 모르고 단지 모든 객체가 적절히 생성되었다고 가정한다.
팩토리
- 물론 때로는 객체가 생성되는 시점을 어플리케이션이 결정해야할 필요도 생긴다.
- 예를 들어, 주문 처리 시스템에서 어플리케이션은 LineItem 인스턴스를 생성해 Order에 넘긴다.
- 이때는 Abstract Factory 패턴을 사용한다.
- 그러면 LineItem을 생성하는 시점은 어플리케이션이 결정하지만 LineItem을 생성하는 코드는 어플리케이션이 모른다.
- 여기서도 마찬가지로 모든 의존성이 main에서 OrderProcessing 어플리케이션으로 향한다. 즉, OrderProcessing 어플리케이션은 LineItem이 생성되는 구체적인 방법은 모른다.
- 그 방법은 LineItemFactoryImplementation이 안다. 그럼에도 OrderProcessing 어플리케이션은 LineItem 인스턴스가 생성되는 시점을 완벽하게 통제하며, 필요하다면 OrderProcessing 어플리케이션에서 사용하는 생성자 인수도 넘길 수 있다.
의존성 주입
- 사용과 제작을 분리하는 강력한 매커니즘 중 하나가 의존성 주입(Dependency Injection) 이다.
- 의존성 주입은 제어 역전 (Inversion of Control) 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘이다.
- 제어 역전에서는 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 객체에게 전적으로 떠넘긴다.
- 새로운 객체는 넘겨받은 책임만 맡으므로 단일 책임 원칙 (SRP)을 지키게 된다.
- 의존성 관리 맥락에서는 객체는 의존성 자체를 인스턴스로 만드는 책임을 지지 않는다.
- 대신에 이런 책임을 다른 '전담' 메커니즘에 넘겨야 한다.
- 그렇게 함으로써 제어를 역전한다.
- 초기 설정은 시스템 전체에서 필요하므로 대개 '책임질' 메커니즘으로 'main' 루틴이나 특수 컨테이너를 사용한다.
확장
- '처음부터 올바르게' 시스템을 만들 수 있다는 믿음은 미신이다.
- 대신에 우리는 오늘 주어진 사용자 스토리에 맞춰 시스템을 구현해야 한다.
- 내일은 새로운 스토리에 맞춰 시스템을 조정하고 확장하면 된다.
- 이것이 반복적이고 점진적인 애자일 방식의 핵심이다.
- 테스트 주도 개발 (TDD), 리팩터링, 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다.
- 소프트웨어 시스템은 물리적인 시스템과 다르다.
- 관심사를 적절히 분리해 관리한다면 소프트웨어 아키텍처는 점진적으로 발전할 수 있다.
횡단(cross-cutting) 관심사
- 원론적으로 모듈화되고 캡슐화된 방식으로 영속성 방식을 구상할 수 있다. 하지만 현실적으로 영속성 방식을 구현한 코드가 온갖 객체로 흩어진다.
- AOP에서 특정 관점(Aspect)라는 모듈 구성 개념은 "특정 관심사를 지원하려면 시스템에서 특정 지점들이 동작하는 방식을 일관성 있게 바꿔야 한다"라고 명시한다.
- 영속성을 예로 들면, 프로그래머는 영속성으로 저장할 객체와 속성을 선언한 후 영속성 책임을 영속성 프레임워크에게 위임한다.
- 그러면 AOP 프레임워크는 대상 코드에 영향을 미치지 않는 상태로 동작 방식을 변경한다.
자바에서 사용하는 Aspect or Aspect와 유사한 메커니즘 3가지
- 자바 프록시
- 단순한 상황에 적합하다.
- 개별 객체나 클래스에서 메서드 호출을 감싸는 경우가 좋은 예다.
- 하지만 JDK에서 제공하는 동적 프록시는 인터페이스만 지원한다. (클래스 프록시 지원을 원하면 외부 바이트 코드 처리 라이브러리 사용)
- 뱅크 어플리케이션에서 JDK 프록시를 사용해 영속성을 지원한다. (계좌 목록을 가져오고 설정하는 메서드)
import java.utils.*; // 은행 추상화 public interface Bank { Collection<Account> getAccounts(); void setAccounts(Collection<Account> accounts); } // BackInpl.java import java.utils.*; // 추상화를 위한 POJO("Plain Old Java Object") 구현 public class BankImpl implements Bank { private List<Account> accounts; public Collection<Account> getAccounts() { return accounts; } public void setAccounts(Collection<Account> accounts) { this.accounts = new ArrayList<Account>(); for (Account account: accounts) { this.accounts.add(account); } } } // BankProxyHandler.java import java.lang.reflect.*; import java.util.*; // 프록시 API가 필요한 InvocationHandler public class BankProxyHandler implements InvocationHandler { private Bank bank; public BankHandler (Bank bank) { this.bank = bank; } // InvocationHandler에 정의된 메서드 public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { String methodName = method.getName(); if (methodName.equals("getAccounts")) { bank.setAccounts(getAccountsFromDatabase()); return bank.getAccounts(); } else if (methodName.equals("setAccounts")) { bank.setAccounts((Collection<Account>) args[0]); setAccountsToDatabase(bank.getAccounts()); return null; } else { ... } } // 세부사항은 여기에 이어진다. protected Collection<Account> getAccountsFromDatabase() { ... } protected void setAccountsToDatabase(Collection<Account> accounts) { ... } } // 다른 곳에 위치하는 코드 Bank bank = (Bank) Proxy.newProxyInstance( Bank.class.getClassLoader(), new Class[] { Bank.class }, new BankProxyHandler(new BankImpl()) );- 프록시로 감쌀 Back Interface, 논리를 구현하는 POJO 정의
- 코드의 양과 크기가 크다는 것이 프록시의 두 가지 단점이다.
- 프록시는 시스템 단위로 실행 '지점'을 명시하는 메커니즘도 제공하지 않는다.
- 순수 자바 AOP 프레임워크
- 순수 자바 관점을 구현하는 Spring AOP 등과 같은 여러 자바 프레임워크는 내부적으로 프록시를 사용한다. (대부분의 프록시 코드는 판박이라 도구로 자동화 가능)
- Spring은 비즈니스 논리를 POJO로 구현했다.
- POJO는 순수하게 도메인에 초점을 맞추어 다른 프레임워크에 의존하지 않아 테스트하기 쉽고 간단하다.
import javax.persistence.*; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; @Entity @Table(name = "BANKS") public class Bank implements java.io.Serializable { @Id @GeneratedValue(strategy=GenerationType.AUTO) private int id; @Embeddable public class Address { protected String streetAddr1; protected String streetAddr2; protected String city; protected String state; protected String zipCode; } @Embedded private Address address; @OneToMany(cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.EAGER, mappedBy="bank") private Collection<Account> accounts = new ArrayList<Account>(); public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } public void addAccount(Account account) { account.setBank(this); accounts.add(account); } public Collection<Account> getAccounts() { return accounts; } public void setAccounts(Collection<Account> accounts) { this.accounts = accounts; } } - AspectJ 관점
- 관심사를 관점으로 분리하는 가장 강력한 도구 AspectJ 언어
- 언어 차원에서 관점을 모듈화 구성으로 지원하는 자바 언어 확장
테스트 주도 시스템 아키텍처 구축
- 코드 수준에서 아키텍처 관심사를 구분할 수 있다면, 진정한 테스트 주도 아키텍처 구축이 가능하다.
- 최선의 시스템 구조는 각기 POJO (또는 다른) 객체로 구현되는 모듈화된 관심사 영역(도메인)으로 구성된다.
- 이렇게 서로 다른 영역은 해당 영역 코드에 최소한의 영향을 미치는 관점이나 유사한 도구를 사용해 통합한다.
- 이런 구조 역시 코드와 마찬가지로 테스트 주도 기법을 적용할 수 있다.
의사 결정을 최적화하라
- 모듈을 나누고 관심사를 분리하면 지역적인 관리와 결정이 가능해진다. (한사람이 모든 것을 결정하기는 것은 어렵다.)
- 따라서 가장 적합한 사람에게 책임을 맡기면 가장 좋다.
- 가장 마지막 순간까지 결정을 미루어 최대한 정보를 모아 최선의 결정을 내리는 것은 때때로 좋은 선택일 수 있다.
- 관심사를 모듈로 분리한 POJO 시스템은 기민함을 제공한다.
- 이런 기민함 덕택에 최신 정보에 기반해 최선의 시점에 최적의 결정을 내리기가 쉬워진다.
- 또한 결정의 복잡성도 줄어든다.
명백한 가치가 있을 때 표준을 현명하게 사용하라
- 표준을 사용하면 아이디어와 컴포넌트를 재사용하기 쉽다.
- 적절한 경험을 가진 사람을 구하기 쉽다.
- 좋은 아이디어를 캡슐화 하기 쉽다.
- 컴포넌트를 엮기 쉽다.
- 하지만 때로는 표준을 만드는 시간이 너무 오래 걸려 업계가 기다리지 못한다.
- 어떤 표준은 원래 표준을 제정한 목적을 잊어버리기도 한다.
시스템은 도메인 특화 언어가 필요하다
- 도메인 특화 언어 (DSL)을 사용하면 고차원 정책에서 저차원 세부사항에 이르기까지 모든 추상화 수준과 모든 도메인을 POJO로 표현할 수 있다.
결론
- 깨끗하지 못한 시스템 아키텍처는 도메인 논리를 흐리며 기민성을 떨어뜨린다.
- 도메인 논리가 흐려지면 제품 품질이 떨어진다.
- 버그가 숨어들기 쉬워진다.
- 스토리를 구현하기 어려워진다.
- 기민성이 떨어지면 생산성이 낮아져 TDD가 제공하는 장점이 사라진다.
- 도메인 논리가 흐려지면 제품 품질이 떨어진다.
- 모든 추상화 단계에서 의도는 명확히 표현해야 한다.
- 그러려면 POJO를 작성하고 관점 혹은 관점과 유사한 메커니즘을 사용해 각 구현 관심사를 분리해야 한다.
- 시스템을 설계하든 개별 모듈을 설계하든, 실제로 돌아가는 가장 단순한 수단을 사용해야 한다는 사실을 명심하자.
참고 링크
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