이 글에서 분류한 기준은 책의 내용을 바탕으로 주관적인 견해로 재정리해본 것입니다.

깨끗한 시스템

높은 추상화 수준, 즉 시스템 수준에서도 깨끗함을 유지하는 방법을 살펴본다.

깨끗하지 못한 아키텍처

• 깨끗하지 못한 아키텍처는 도메인 논리를 흐리며 기민성을 떨어뜨린다.
• 도메인 논리가 흐려지면 제품 품질이 떨어진다.
  • 버그가 숨어들기 쉬워지고 스토리를 구현하기 어려워진다.
• 기민성이 떨어지면 생산성이 낮아져 TDD가 제공하는 장점이 사라진다.

정리

• 모든 추상화 단계에서 의도는 명확히 표현해야 한다.
• 그러려면 POJO를 작성하고 관점 혹은 관점과 유사한 메커니즘을 사용해 각 구현 관심사를 분리해야 한다.
• 시스템이나 개별 모듈을 설계할 때는 실제로 돌아가는 가장 단순한 수단을 사용해야 한다.

시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라

제작(construction) vs 사용(use)

• 소프트웨어 시스템은 준비 과정과 런타임 로직을 분리해야 한다.
  • 준비 과정: 애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 ‘연결’
  • 런타임 로직: 준비 과정 이후에 이어진다.
• 현실 세계로 예를 들자면, 건물을 만드는 것과 건물에서 생활하는 것의 차이이다.

관심사(concern) 분리

• 시작 단계는 모든 애플리케이션이 풀어야 할 관심사다.
• 관심사 분리는 우리 분야에서 가장 오래되고 가장 중요한 설계 기법 중 하나다.

초기화 지연

public Service getService() {
	if (service == null) {
		service = new MyServiceImpl(...); // 모든 상황에 적합한 기본값일까?
	}
	return service;
}

• 이러한 기법을 초기화 지연(Lazy initialization) 혹은 계산 지연(Lazy Evaluation)이라고 한다.
• 준비 과정과 런타임 로직을 뒤섞은 경우이다.

장점

• 실제로 필요할 때까지 객체를 생성하지 않으므로 불필요한 부하가 걸리지 않는다.
  • 애플리케이션을 시작하는 시간이 그만큼 빨라진다.
• 어떤 경우에도 null 포인터를 반환하지 않는다.

단점

• getService 메서드가 MyServiceImpl 와 생성자 인수에 명시적으로 의존한다.
  • 런타임 로직에서 해당 객체를 사용하지 않더라도 의존성을 해결하지 않으면 컴파일이 안 된다.
• 만약 MyServiceimpl 이 무거운 객체라면 단위 테스트에서 getService 메서드를 호출하기 전에 적절한 테스트 전용 객체를 service 필드에 할당해야 한다.
• 일반 런타임 로직에 객체 생성 로직을 섞어놓았으므로, service가 null인 경로와 null이 아닌 경로 등 모든 실행 결로를 테스트해야 한다.
• 책임이 둘이 되므로 단일 책임 원칙(SRP)를 위반한다.
• MyServiceimpl 가 모든 상황에 적합한 객체인지 모른다.

결론

• 설정 논리는 일반 실행 논리와 분리해야 모듈성이 높아진다.
• 주요 의존성을 해소하기 위한 방식, 즉 전반적이며 일관적인 방식도 필요하다.

Main 분리

• 시스템 생성과 시스템 사용을 분리하는 방법 중 하나이다.
• 생성과 관련한 코드는 모두 main이나 main이 호출하는 모듈로 옮기고, 나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정한다.
  • main 함수에서 시스템에 필요한 객체를 생성한 후 이를 애플리케이션에 넘긴다.
  • 애플리케이션은 넘겨 받은 객체를 사용한다.
  • 애플리케이션은 main이나 객체가 생성되는 과정을 전혀 모르고, 모든 객체가 적절히 생성되었다고 가정한다.

Abstract Factory 패턴

• 객체가 생성되는 시점을 애플리케이션이 결정할 필요가 있을 경우 Abstract Factory 패턴을 사용한다.
• 애플리케이션은 객체를 생성하는 시점을 결정하지만, 객체를 생성하는 코드는 모른다.

의존성 주입

• 제어 역전(Inversion of Control) 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘이다.
• 제어 역전에서는 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 객체에게 전적으로 떠넘긴다.
  • 새로운 객체는 넘겨 받은 책임만 맡으므로 단일 책임 원칙(SRP)를 지키게 된다.
• 의존성 관리 맥락에서 객체는 의존성 자체를 인스턴스로 만드는 책임은 지지 않는다.
  • 대신 이런 책임을 다른 ‘전담’ 메커니즘에 넘김으로써 제어를 역전한다.
• 초기 설정은 시스템 전체에서 필요하므로, 대개 ‘책임질’ 메커니즘으로 ‘main’ 루틴이나 특수 컨테이너를 사용한다.
• 의존성을 주입하는 방법으로 설정자(setter) 메서드나 생성자 인수를 제공한다.

DI 컨테이너

• DI 컨테이너는 대개 요청이 들어올 때마다 필요한 객체의 인스턴스를 만든 후 생성자 인수나 설정자 메서드를 사용해 의존성을 설정한다.
  • 실제로 생성되는 객체 유형은 설정 파일에서 지정하거나 특수 생성 모듈에서 코드로 명시한다.
• 스프링 프레임워크는 가장 널리 알려진 자바 DI 컨테이너를 제공한다.
  • 객체 사이 의존성은 XML 파일에 정의
  • 자바 코드에서는 이름으로 특정한 객체를 요청

DI와 초기화 지연

• 초기화 지연 기법은 DI를 사용하더라도 때론 여전히 유용하다.
• 대다수 DI 컨테이너는 필요할 때까지는 객체를 생성하지 않는다.
  • 대부분은 계산 지연이나 비슷한 최적화에 쓸 수 있도록 팩토리를 호출하거나
  • 프록시를 생성하는 방법을 제공
• 즉, 계산 지연 기법이나 이와 유사한 최적화 기법에서 이런 메커니즘을 사용할 수 있다.

확장

• 관심사를 적절히 분리해 관리한다면 소프트웨어 아키텍처는 점진적으로 발전할 수 있다.

관심사를 적절히 분리하지 못하는 아키텍처의 예

• EJB1과 EJB2 아키텍처
• 관심사를 적절히 분리하지 못했기에 유기적인 성장이 어려웠다.

횡단 관심사 (cross-cutting)

• EJB2 아키텍처는 일부 영역에서 관심사를 거의 완벽하게 분리한다.
  • 예를 들어, 트랙잭션, 보안, 일부 영속적인 동작은 소스 코드가 아닌 배치 기술자에서 정의한다.
• 모든 객체가 전반적으로 동일한 방식을 이용하게 만들어야 한다.
  • 영속성과 같은 관심사는 애플리케이션의 자연스러운 객체 경계를 넘나드는 경향이 있다.
  • 예를 들어 특정 DBMS나 독자적인 파일을 사용하고, 테이블과 열은 같은 명명 관례를 따르며, 트랜잭션 의미가 일관적이면 더욱 바람직하다.
• 현실적으로 영속성 방식을 구현한 코드는 온갖 객체로 흩어진다.
  • 여기서 횡단 관심사라는 용어가 나온다.
• 영속성 프레임워크와 도메인 논리는 모듈화할 수 있는데, 이 두 영역이 세밀한 단위로 겹친다.

관점 지향 프로그래밍 (Aspect-Oriented Programming)

• 관점 지향 프로그래밍은 횡단 관심사에 대처해 모듈성을 확보하는 일반적인 방법론이다.
• AOP에서 관점이라는 모듈 구성 개념은 “특정 관심사를 지원하려면 시스템에서 특정 지점들이 동작하는 방식을 일관성 있게 바꿔야 한다”라고 명시한다.
  • 명시는 간결한 선언이나 프로그래밍 메커니즘으로 수행한다.
• 예를 들어, 프로그래머는 영속적으로 저장할 속성을 선언한 후 영속성 책임을 영속성 프레임워크에 위임한다.
  • 그러면 AOP 프레임워크는 대상 코드에 영향을 미치지 않는 상태로 동작 방식을 변경한다.

자바에서 사용하는 관점 혹은 관점과 유사한 메커니즘

자바 프록시

• 단순한 상황에 적합하다.
  • 개별 객체나 클래스에서 메서드 호출을 감싸는 경우
• 하지만 JDK에서 제공하는 동적 프록시는 인터페이스만 지원한다.
• 클래스 프록시를 사용하려면 CGLIB, ASM, Javassist 등과 같은 바이트 코드 처리 라이브러리가 필요하다.
• 코드가 상당히 많으며 제법 복잡하다.
  • 바이트 조작 라이브러리를 사용하더라도 만만찮게 어렵다.
  • 코드의 양과 크기는 프록시의 두 가지 단점이다.
• 프록시를 사용하면 깨끗한 코드를 작성하기 어렵다.
• 프록시는 진정한 AOP 해법에 필요한 시스템 단위로 실행 ‘지점’을 명시하는 메커니즘도 제공하지 않는다.
  • 흔히 AOP를 구현하는 기법과 AOP 자체를 혼동하는데, AOP 시스템의 진정한 가치는 시스템 동작을 간결하고 모듈화된 방식으로 명시하는 능력이다.
• 하지만 대부분의 프록시 코드는 판박이라 도구로 자동화할 수 있다.

순수 자바 AOP 프레임워크

• 순수 자바 관점을 구현하는 스프링 AOP, JBoss AOP 등과 같은 여러 자바 프레임워크는 내부적으로 프록시를 사용한다.
  • ‘순수 자바’란 AspectJ를 사용하지 않는다는 뜻이다.
• 스프링은 비즈니스 논리를 POJO로 구현한다.
  • POJO는 순수하게 도메인에 초점을 맞추며, 엔터프라이즈 프레임워크와 다른 도메인에 의존하지 않는다.
  • 따라서 테스트가 개념적으로 더 쉽고 간단하다.
• 프로그래머는 설정 파일이나 API를 사용해 필수적인 애플리케이션 기반 구조를 표현한다.
  • 여기에 횡단 관심사도 포함된다.
  • 많은 경우 실제로는 스프링이나 JBoss의 라이브러리의 관점을 명시한다.
  • 프레임워크는 사용자 모르게 프록시나 바이트코드 라이브러리를 사용해 이를 구현한다.
• 스프링 관련 자바 코드가 거의 필요 없으므로 애플리케이션은 사실상 스프링과 독립적이다.
  • EJB2 시스템이 지녔던 강한 결합 문제가 사라진다.
  • EJB3는 XML 설정 파일과 자바 5 애너테이션 기능을 사용해 횡단 관심사를 선언적으로 지원하는 스프링 모델을 따른다.

AspectJ 관점

• 관심사를 관점으로 분리하는 가장 강력한 도구는 AspectJ 언어다.
• AspectJ는 언어 차원에서 관점을 모듈화 구성으로 지원하는 자바 언어 확장이다.
• 관점을 분리하는 강력하고 풍부한 도구 집합을 제공하긴 하지만, 새 도구를 사용하고 새 언어 문법과 사용법을 익혀야 한다는 단점이 있다.
  • AspectJ 애너티이션 폼은 새로운 도구와 새로운 언어라는 부담을 어느 정도 완화한다.

테스트 주도 시스템 아키텍처 구축

• 애플리케이션 도메인 논리를 POJO로 작성할 수 있다면, 즉 코드 수준에서 아키텍처 관심사를 분리할 수 있다면 진정한 테스트 주도 아키텍처 구축이 가능해진다.
  • 그때그때 새로운 기술을 채택해 단순한 아키텍처를 복잡한 아키텍처로 키워나갈 수 있다.
• 다만 ‘아무 방향 없이’ 프로젝트에 뛰어들면 안 된다.
  • 프로젝트를 시작할 때는 일반적인 범위, 목표, 일정과 결과로 내놓을 시스템의 일반적인 구조도 생각해야 한다.
  • 변하는 환경에 대처해 진로를 변경할 능력도 반드시 유지해야 한다.

정리

• 최선의 시스템 구조는 각기 POJO 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 결정 최적화

• 모듈을 나누고 관심사를 분리하면 지엽적인 관리와 결정이 가능해진다.
  • 가능한 마지막 순간까지 결정을 미루는 방법이 최선이다.
• 관심사를 모듈로 분리한 POJO 시스템은 기민함을 제공한다.
  • 이러한 기민함 덕에 최신 정보에 기반해 최선의 시점에 최적의 결정을 내리기가 쉬워진다.
  • 결정의 복잡성도 줄어든다.

표준 사용

• 명백한 가치가 있을 때 표준을 현명하게 사용하라

장점

• 아이디어와 컴포넌트를 재사용하기 쉽다.
• 적절한 경험을 가진 사람을 구하기 쉽다.
• 좋은 아이디어를 캡슐화하기 쉽다.
• 컴포넌트를 엮기 쉽다.

단점

• 표준을 만드는 시간이 너무 오래 걸려 업체가 기다리지 못한다.
• 어떤 표준은 원래 표준을 제정한 목적을 잊어버리기도 한다.

도메인 특화 언어

Domain-Specific Language (DSL)

• DSL은 간단한 스크립트 언어나 표준 언어로 구현한 API를 말한다.
• 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.
• DSL을 사용하면 모든 추상화 수준과 모든 도메인을 POJO로 표현할 수 있다.

Reference

참고 서적

📔 Clean Code