“복잡성은 죽음이다. 개발자에게서 생기를 앗아가며, 제품을 계획하고 제작하고 테스트하기 어렵게 만든다.”
추상화와 모듈화가 적절하게 이루어지면 개인과 개인이 관리하는 ‘구성요소'는 큰 그림을 이해하지 못해도 효율적으로 돌아간다. 11장에서는 높은 추상화 수준, 즉 시스템 수준에서도 깨끗함을 유지하는 방법에 대해 알아본다.
시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라
소프트웨어 시스템은 (애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 ‘연결'하는) 준비 과정과 (준비 과정 이후에 이어지는) 런타임 로직을 분리해야 한다.
시작 단계는 모든 애플리케이션이 풀어야 할 관심사(concern)이다. 관심사 분리는 가장 오래되고 가장 중요한 설계 기법 중 하나이다.
설정 논리는 일반 실행 논리와 분리해야 모듈성이 높아진다. 또한 주요 의존성을 해소하기 위한 전반적이며 일관적인 방식도 필요하다.
Main 분리
생성과 관련한 코드는 모두 main이나 main이 호출하는 모듈로 옮기고, 나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정하자.
제어 흐름은 다음과 같다. main 함수에서 시스템에 필요한 객체를 생성한 후 이를 애플리케이션에 넘긴다. 애플리케이션은 단지 객체를 사용할 뿐이다.
애플리케이션은 main이나 객체가 생성되는 과정을 전혀 모른다. 단지 모든 객체가 적절히 생성되었다고 가정한다.
팩토리
때로는 객체가 생성되는 시점을 애플리케이션이 결정할 필요도 생긴다. 추상 팩토리(Abstract Factory) 패턴을 사용하는 예제에서는 애플리케이션이 객체가 생성되는 구체적인 방법을 모른다. 그럼에도 애플리케이션은 객체가 생성되는 시점을 완벽하게 통제하며, 필요하다면 애플리케이션에서만 사용하는 생성자 인수도 넘길 수 있다.
의존성 주입
사용과 제작을 분리하는 강력한 메커니즘 중 하나는 의존성 주입(Dependency Injection, DI)이다. 의존성 주입은 제어 역전(Inversion of Control, IoC) 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘이다.
제어 역전에서는 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 객체에게 전적으로 떠넘긴다. 새로운 겍체는 넘겨받은 책임만 맡기 때문에 단일 책임 원칙(SRP)을 지키게 된다. 초기 설정은 시스템 전체에서 필요하므로 주로 ‘책임질' 메커니즘으로 ‘main’ 루틴이나 특수 컨테이너를 사용한다.
진정한 의존성 주입은 더 나아가서 클래스가 의존성을 해결하려고 하지 않는다. 클래스는 완전히 수동적이다. 대신 으티존성을 주입하는 방법으로 설정자(setter) 메서드나 생성자 인수를 제공한다. (둘 다 제공하기도 한다.)
초기화 지연 기법은 DI를 사용하더라도 때로는 여전히 유용하다. 대다수 DI 컨테이너는 필요할 때까지는 객체를 생성하지 않고 대부분 계산 지연이나 비슷한 최적화에 쓸 수 있도록 팩토리를 호출하거나 프록시를 생성하는 방법을 제공한다. 즉, 계산 지연 기법이나 이와 유사한 최적화 기법에서 이런 메커니즘을 사용할 수 있다.
확장
‘처음부터 올바르게' 시스템을 만드는 대신 오늘 주어진 사용자 스토리에 맞춰 시스템을 구현해야 한다. 내일은 새로운 스토리에 맞춰 시스템을 조정하고 확장한다. 이것이 반복적이고 점진적인 애자일 방식의 핵심이다.
테스트 주도 개발(TDD), 리팩터링, 그리고 이들로 얻어지는 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 좆어하고 확장하기 쉽게 만든다.
소프트웨어 시스템은 물리적인 시스템과 다르다. 관심사를 적절히 분리해 관리한다면 소프트웨어 아키텍처는 점진적으로 발전할 수 있다.
소프트웨어 시스템은 ‘수명이 짧다'는 본질로 인해 아키텍처의 점진적인 발전이 가능하다.
횡단(cross-cutting) 관심사
영속성과 같은 관심사는 애플리케이션의 자연스러운 객체 경계를 넘나드는 경향이 있다. 모든 객체가 전반적으로 동일한 방식을 이용하게 만들어야 한다.
원론적으로는 모듈화되고 캡슐화된 방식으로 영속성 방식을 구상할 수 있다. 하지만 현실적으로는 영속성 방식을 구현한 코드가 온갖 객체로 흩어진다. 여기서 횡단 관심사라는 용어가 나오게 된다.
관점 지향 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming, AOP)은 횡단 관심사에 대처하여 모듈성을 확보하는 일반적인 방법론이다. AOP에서 관점(aspect)이라는 모듈 구성 개념은 “특정 관심사를 지원하려면 시스템에서 특정 지점들이 동작하는 방식을 일관성 있게 바꿔야 한다.”라고 명시한다.
테스트 주도 시스템 아키텍처 구축
관점으로 관심사를 분리하는 방식은 막강한 위력을 가진다. 애플리케이션 도메인 논리를 POJO로 작성할 수 있다면, 즉 코드 수준에서 아키텍처 관심사를 분리할 수 있다면, 진정한 테스트 주도 아키텍처 구추이 가능해진다. BDUF(Big Design Up Front)를 추구할 필요도 없다.
- POJO: Plain Old Java Object, 간단히 POJO는 말 그대로 해석을 하면 오래된 방식의 간단한 자바 오브젝트라는 말로서 Java EE 등의 중량 프레임워크들을 사용하게 되면서 해당 프레임워크에 종속된 "무거운" 객체를 만들게 된 것에 반발해서 사용되게 된 용어이다. (출처: 위키백과)
의사 결정을 최적화하라
모듈을 나누고 관심사를 분리하면 지엽적인 관리와 결정이 가능해진다. 이런 POJO 시스템은 기민함을 제공한다. 기민함 덕분에 최신 정보에 기반하여 최선의 시점에 최적의 결정을 내리기가 쉬워진다. 또한 결정의 복잡성도 줄어든다.
명백한 가치가 있을 때 표준을 현명하게 사용하라
표준을 사용하면 아이디어와 컴포넌트를 재사용하기 쉽고, 적절한 경험을 가진 사람을 구하기 쉬우며, 좋은 아이디어를 캡슐화하기 쉽고, 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(Domain-Specific Language, DSL)를 사용하면 고차원 정책에서 저차원 세부사항에 이르기까지 모든 추상화 수준과 모든 도메인 언어를 POJO로 표현할 수 있다.
결론
시스템은 깨끗해야 한다. 깨끗하지 못한 아키텍처는 도메인 논리를 흐리며 기민성을 떨어뜨린다.
모든 추상화 단계에서 의도는 명확히 표현해야 한다. 그러려면 POJO를 작성하고 관점 혹은 괁머과 유사한 메커니즘을 사용해 각 구현 관심사를 분리해야 한다.
시스템을 설계하든 개별 모듈을 설계하든, 실제로 돌아가는 가장 단순한 수단을 사용해야 한다.
