“복잡성은 죽음이다. 개발자에게서 생기를 앗아가며, 제품을 계획하고 제작하고 테스트하기 어렵게 만든다.” - 레이 오지, 마이크로소프트 CTO
도시를 세운다면?
- 이 장에선 높은 추상화 수준, 즉 시스템 수준에서도 깨끗함을 유지하는 방법을 살펴본다.
시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라
소프트웨어 시스템은 (애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 ‘연결’ 하는) 준비 과정과 (준비 과정 이후에 이어지는) 런타임 로직을 분리해야 한다.
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public Service getService() {
if(service == null) {
service = new MyServiceImpl(...); // 모든 상황에 적합한 기본값일까?
}
return service;
}
- 초기화 지연(Lazy Initialization), 계산 지연 기법(Lazy Evaluation) 이다.
- 필요할 때까지 객체를 생성하지 않으므로 애플리케이션 시작이 빨라지고, 어떠한 경우에도 null포인터를 반환하지 않는다.
- 위 코드가 나쁜 코드인 이유는 아래와 같다.
- 준비 과정 코드를 런타임 로직과 분리하지 않음
- getService 메서드가 MyServiceImpl에 의존성을 갖음
- getService 메서드가 MyServiceImpl을 생성하는 행위와 service 객체를 리턴하는 행위를 동시에 수행 (SRP 위반)
- MyServiceImpl을 생성하는 것이 모든 상황에 적합한 객체인지 알 수 없음
- 한 번 정도 사용한다면 별로 심각한 문제는 아니지만 이처럼 좀스러운 설정 기법을 수시로 사용하는게 문제고 전반적인 설정 방식이 애플리케이션 곳곳에 흩어지게 된다. 모듈성은 저종하며 대개 중복이 심각해진다.
- 체계적이고 탄탄한 시스템을 만들고 싶다면 흔히 쓰는 좀스럽고 손쉬운 기법으로 모듈성을 깨선 절대로 안된다.
- 객체를 생성하거나 의존성을 연결할때도 마찬가지다. 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 방법으로, 생성과 관련한 코드는 모두 main 이나 main 이 호출하는 모듈로 옮기고, 나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정한다. (아래 이미지 참고)
- spring 프레임워크도 애플리케이션 기동시 모든 bean 을 생성하고 의존성이 맺어진 상태에서 동작하는것도 같은 맥락일것 같다.
출처: https://hirlawldo.tistory.com/145
- 제어 흐름은 따라가기 쉽다. main 함수에서 시스템에 필요한 객체를 생성한 후 이를 애플리케이션에 넘긴다. 애플리케이션은 그저 객체를 사용할 뿐이다.
- main 과 애플리케이션 사이에 표시된 의존성 화살표는 main 쪽에서 애플리케이션쪽을 향한다.
- 즉, 애플리케이션은 main 이나 객체가 생성되는 과정을 전혀 모른다는 뜻이다. 단지 모든 객체가 적절히 생성되었다고 가정하여 동작한다.
팩토리
- 물론 때로는 객체가 생성되는 시점을 애플리케이션이 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.
출처: https://hirlawldo.tistory.com/145
- 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 메커니즘 하나가 의존성 주입(Dependency Injection, DI)이다. 의존성 주입은 제어 역전 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘이다.
- 의존성 관리 맥락에서 객체는 의존성 자체를 인스턴스로 만드는 책임은 지지 않는다. 대신 이런 책임을 다른 ‘전담’ 메커니즘에 넘겨야만 하고 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. TDD, 리팩터링으로 얻어지는 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다.
소프트웨어 시스템은 관심사를 적절히 분리해 관리한다면 소프트웨어 아키텍처는 점진적으로 발전 가능하다.
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.
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 CGLIB, ASM, Javassit 와 같은 외부 바이트 코드 처리 라이브러리 사용)
- 목록 11-3 JDK 프록시 예제 참고
순수 자바 AOP 프레임워크
- 순수 자바 관점을 구현하는 Spring AOP 등과 같은 여러 자바 프레임워크는 내부적으로 프록시를 사용한다. (대부분의 프록시 코드는 판박이라 도구로 자동화 가능하다.)
- Spring은 비즈니스 논리를 POJO로 구현했다.
- POJO는 순수하게 도메인에 초점을 맞추어 다른 프레임워크에 의존하지 않아 테스트하기 쉽고 간단하다.
- 아래 예제 코드는 스프링 관련 자바 코드가 거의 필요 없으므로 애플리케이션은 사실상 스프링과 독립적이다. 즉, EJB2 시스템이 지녔던 강결합이라는 문제가 모두 사라진다.
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XmlBeanFactory bf = new XmlBeanFactory(new ClassPathResource("app.xml", getClass()));
Bank bank = (Bank) bf.getBean("bank");
AspectJ 관점
- 관심사를 관점으로 분리하는 가장 강력한 도구는 AspectJ 언어다.
- AspectJ는 언어 차원에서 관점을 모듈화 구성으로 지원하는 자바 언어 확장이다.
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
- 우리는 때때로 가능한 마지막 순간까지 결정을 미루는 방법이 최선이라는 사실을 까먹곤 한다.
- 최대한 정보를 모아 최선의 결정을 내리기 위해서다.
- 성급한 결정은 불충분한 지식으로 내린 결정이다. 너무 일찍 결정하면 고객 피드백을 더 모으고, 프로젝트를 더 고민하고, 구현 방안을 더 탐험할 기회가 사라진다.
명백한 가치가 있을때 표준을 현명하게 사용하라
- 표준을 사용하면 아이디어와 컴포넌트를 재사용하기 쉽고, 적절한 경험을 가진 사람을 구하기 쉬우며, 좋은 아이디어를 캡슐화 하기 쉽고, 컴포넌트를 엮기 쉽다.
- 하지만 때로는 표준을 만드는 시간이 너무 오래 걸려 업계가 기다리지 못한다. 어떤 표준은 원래 표준을 제정한 목적을 잊어버리기도 한다.
- 여러 형태로 아주 과장되게 포장된 표준에 집착하는 바람에 고객 가치가 뒤전으로 밀려나도록 하지말자.
시스템은 도메인 특화 언어(DSL)가 필요하다.
- DSL은 간단한 스크립트 언어나 표준 언어로 구현한 API를 가리킨다. DSL로 짠 코드는 도메인 전문가가 작성한 구조적인 산문처럼 읽힌다.
- 좋은 DSL은 도메인 개념과 그 개념을 구현한 코드 사이에 존재하는 ‘의사소통 간극’을 줄여준다.
- 도메인 전문가가 사용하는 언어로 도메인 논리를 구현하면 도메인을 잘못 구현할 가능성이 줄어든다.
- 효과적으로 사용한다면 DSL은 추상화 수준을 코드 관용구나 디자인 패턴 이상으로 끌어올린다. 그래서 개발자가 적절한 추상화 수준에서 코드 의도를 표현할 수 있다.
도메인 특화 언어(Domain-Specific Language, DSL)를 사용하면 고차원 정책에서 저차원 세부사항에 이르기까지 모든 추상화 수준과 모든 도메인을 POJO로 표현할 수 있다.
결론
- 시스템 역시 깨끗해야 한다. 깨끗하지 못한 시스템 아키텍처는 도메인 논리를 흐리며 기민성을 떨어뜨린다. 도메인 논리가 흐려지면 제품 품질이 떨어진다. 버그가 숨어들기 쉬워지고, 스토리를 구현하기 어려워지는 탓이다. 기민성이 떨어지면 생산성이 낮아져 TDD가 제공하는 장점이 사라진다.
- 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.