[Clean Code] 11장 시스템

Intro

“복잡성은 죽음이다. 개발에게서 생기를 앗아가며, 제품을 계획하고 기획하고
제작하고 테스트하기 어렵게 만든다.” - 레이오지, 마이크로소프트 최고 기술 책임자

도시를 세운다면?

• 도시를 세운다면 혼자서는 무리이다. 각 분야를 관리하는 팀이 있기때문에 돌아간다.
• 또한 적절한 추상화와 모듈화 때문에 잘 돌아간다.
• 그러나 막상 팀이 제작하는 시스템은 비슷한 수준으로 추상화를 이뤄내지못한다.
• 깨끗한 코드를 구현하면 낮은 추상화 수준에서 관심사를 분리하기 쉬워진다.
• 이장에서는 높은 추상화 수준, 즉 시스템 수준에서도 깨끗함을 유지하는 방법을 살펴본다.

시스템의 생성과 사용을 분리하라

• 우선 제작(construction)은 사용(use)과 아주 다르다는 사실을 명심해야한다.
• 소프트웨어 시스템은 준비과정(객체생성, 의존성 연결)과 런타임 로직을 분리해야한다.

// Code 1-1
public Service getService(){
  if (service == null)
    service = new MyServiceImpl(...); // 모든 상황에 적합한 기본값일까?
   return service;
}

• Code 1-1은 "Lazy Initialization/Evaluation(게으른 초기화)"의 일반적인 형태이다.
• 장점
  • 필요할때 까지 객체생성을 미루므로 불필요한 부하가 걸리지 않는다.
  • null 포인트를 반환하지 않는다.
• 단점
  • MyServiceImpl 생성자 인수에 명시적으로 의존한다.
  • 만약 MyServiceImpl이 무거운 객체라면 테스트를 위한 Test Double / Mock Object 를 할당해야한다.
• 초기화 지연 기법은 한번정도는 심각한 문제가 아니지만 많은 애플리케이션에서 수시로 사용한다.
• 이는 모듈성 저조와 심각한 중복을 부른다.
• 체계적이고 탄탄한 시스템을 만들고 싶다면 흔히 쓰는 좀스럽고 손쉬운 기법으로 모듈성을 깨서는 절대로 안된다.
• 설정 논리는 일반 실행 논리와 분리해야 모듈성이 높아진다.

Main 분리

• 시스템 생성과 시스템 사용을 분리하는 한가지 방법으로, 생성과 관련한 코드는 모두 main 이나 main이 호출하는
• 모듈로 옮겨지고 나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정한다.

팩토리

• 객체가 생성되는 시점을 애플리케이션에서 결정할 필요도 생긴다.
• main에서 factory 객체를 만들어서 전달하면된다. 만약 자세한 구현을 숨기고 싶다면 Abstract Factory 패턴을 사용하자.
• 생성하는 시점은 애플리케이션이 결정하지만 생성하는 코드는 모른다. (전달받은 factory 사용)

의존성 주입

• 사용과 제작을 분리하는 강력한 매커니즘이다.
• 의존성 주입은 제어역전(IoC) 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘이다.
• 제어 역전에서는 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 객채에게 전적으로 떠넘긴다.
• 새로운 객체는 넘겨받은 책임만 맡으로 단일 책임원칙을 지키게된다.

// Code 1-2, JNDI 검색 의존성 주입을 "부분적으로 구현"
 MyService myService = (MyService)(jndiContext.lookup("NameOfMyService"));

• 진정한 의존성 주입은 한 단계 더 나아가 완전히 수동적인 형태를 지닌다.
  • 의존성을 필요로 하는 객체가 직접 의존성을 해결(생성, 연결)하는 대신
  • 생성자/setter 등을 통해 DI 컨테이너가 해당 의존성을 해결하도록 도와준다.(DI / IoC)

확장

• 군락은 마을로, 마을은 도시로 성장한다. 성장에는 고통이 따른다.
• 확장하는 과정에서 "왜 처음부터 크게 만들지 않았지?" 라고 생각 할 수있다.
• 하지만 누가 마을의 성장을 고려해 미리 6차선 도로를 지으려 할까?
• 처음부터 올바르게 시스템을 만들 수 있다는 믿음은 미신이다.
• 대신 오늘 주어진 스토리에 맞춰 시스템을 구현해야한다.
• 내일은 새로운 스토리에 맞춰 확장하면된다. 이것이 반복적이고 점진적인 애자일 방식의 핵심이다.
• TDD와 리팩토링으로 얻어지는 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다.
• 시스템 수준 에서는 어떨까 ?

  소프트웨어 시스템은 물리적인 시스템과 다르다.
  관심사를 적절히 분리해 관리한다면 S/W 아키텍처는 점진적으로 발전할수 있다.

횡단(cross-cutting) 관심사

• 추가) 이론적으로는 독립된 형태로 구분될 수 있지만 실제로는 코드에 산재하기 쉬운 부분들을 뜻한다.
• AOP는 횡단 관심사에 대처해 모듈성을 확보하는 일반적인 방법론이다.
• AOP에서 관점이라는 모듈 구성 개념
  • "특정 관심사를 지원하려면 시스템에서 특정 지점들이 동작하는 방식을 일관성 있게 바꿔야 한다" 라고 명시한다.
• 명시는 간결한 선언이나 프로그래밍 메커니즘으로 수행한다.

자바 프록시

• 단순한 상황에 적합하다.
• 개별 객체나 클래스에서 메서드 호출을 감싸는 경우가 좋은 예다.
• JDK Dynamic Proxy : 인터페이스만 지원 (자바 리플렉션 이용)
• CGLIB. ASM, javassist : 클래스 프록시 (바이트 코드 조작)
• 직접 구현시에 코드가 상당히 많으며 복잡하며 깨끗한 코드를 작성하기 어렵다!

순수 자바 AOP 프레임워크

• 대부분의 프록시 코드는 비슷해서 도구로 자동화 할 수 있다.
• Spring, JBoss AOP와 등과 같은 여러 자바 프레임워크는 내부적으로 프록시를 사용한다.
• 스프링은 비지니스 논리를 POJO로 구현한다. 따라서 테스트가 개념적으로 더 쉽고 간단하다.
• 프로그래머는 설정 파일이나 API를 활용해 필수적인 구조를 구현한다.
  • 영속성, 트랜잭션, 보안, 캐시, 장애조치 등과 같은 횡단 관심사 포함

AspectJ 관점

• 관심사를 관점으로 분리하는 가장 강력한 도구는 AspectJ 언어다.
• AspectJ는 언어 차원에서 관점을 모듈화 구성으로 지원하는 자바 언어 확장이다.
• 다만 이를 사용하기 위해 새언어 문법과 사용법을 익혀야 한다는 단점도 존재한다.
• 스프링은 어노테이션 기반 관점을 쉽게 사용하도록 다양한 기능을 제공한다.

테스트 주도 시스템 아키텍처 구축

• 관점으로 관심사를 분리하면 즉, 코드수준에서 아키텍처 관심사를 분리할 수 있다면, 진정한 테스트 주도 아키텍처 구축이 가능해진다.
• 아주 단순하면서도 멋지게 분리된 아키텍처로 소프트웨어 프로젝트를 진행해 결과물을 재빨리 출시한 후,
• 기반 구조를 추가하며 조금씩 확장해나가도 괜찮다. 그렇다고 아무 방향 없이 프로젝트에 뛰어들어도 좋다는 뜻은 아니다.
• 프로젝트를 시작할때는 일반적인 구조를 생각해야 한다.

  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.

의사 결정을 최적화 하라

• 우리는 때때로 가능한 마지막 순간까지 결정을 미루는 방법이 최선이라는 사실을 까먹곤한다.
• 최대한 정보를 모아 최선의 결정을 내리기 위해서이다.
• 성급한 결정은 불충분한 지식으로 내린 결정이다.
• 고객 피드백을 모으고 더 고민하고, 구현 방안을 더 탐험한 후에 결정해도 된다.

  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

• 아주 과장되게 포장된 표준에 집착하는 바람에 고객 가치가 뒷전으로 밀려난 사례도 많이 있다.
• ex) 과거 EJB도 단지 표준이라는 이유만으로 많은 팀이 사용했다.

  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 재정한 목적을 잊어버리기도 한다.

시스템은 도메인 특화 언어가 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 특화 언어(Domail-Specific Language)를 사용하면 고차원 정책에서 저차원 세부사항에
  이르기까지 모든 추상화 수준과 모든 도메인을 POJO로 표현할 수 있다.

결론

• 시스템 역시 깨끗해야 한다. 깨끗하지 못한 아키텍처는 도메인 논리를 흐리며 기민성을 떨어뜨리고 제품 품질도 떨어진다.
• 버그가 숨어들기 쉬워지고 생산성이 낮아져 TDD가 제공하는 장점이 사라진다.
• 모든 추상화 단계에서 의도는 명확히 표현해야 한다. 그러려면 POJO를 작성하고 각 구현 관심사를 분리해야 한다.
• 시스템, 모듈을 설계할땐 실제로 돌아가는 가장 단순한 수단을 사용해야 한다는 사실을 명심하자