복잡성은 죽음이다. 개발자에게서 생기를 앗아가며, 제품을 계획하고 제작하고 테스트하기 어렵게 만든다.
- Ray Ozzie, Microsoft CTO
본 요약은 이해가 전혀 뒷받침되지 않은 요약입니다.. 학습용으로 읽기를 권장하지 않습니다..
도시를 세운다면?
도시는 혼자서 관리할 수 없다. 수도 관리 팀, 전력 관리 팀, 교통 관리 팀, 치안 관리 팀, 건축물 관리 팀 등 각 분야를 관리하는 팀이 있기 때문에 도시는 잘 돌아간다.
도시에는 큰 그림을 그리는 사람들도 있으며 작은 사항에 집중하는 사람들도 있다.
도시가 돌아가는 또 다른 이유는 적절한 추상화와 모듈화 때문이다. 그래서 큰 그림을 이해하지 못할지라도 개인과 개인이 관리하는 ‘구성요소’는 효율적으로 돌아간다.
시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라
우선 제작과 사용은 아주 다르다는 사실을 명심한다.
소프트웨어 시스템은 (애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 ‘연결’하는) 준비과정과 (준비 과정 이후에 이어지는) 런타임 로직을 분리해야 한다.
시작 단계는 모든 애플리케이션이 풀어야 할 관심사다. 이것이 이 장에서 우리가 맨 처음 살펴볼 관심사다. 관심사 분리는 우리 분야에서 가장 오래되고 가장 중요한 설계 기법 중 하나다.
체계적이고 탄탄한 시스템을 만들고 싶다면 흔히 쓰는 좀스럽고 손쉬운 기법으로 모듈성을 깨서는 절대로 안 된다. 객체를 생성하거나 의존성을 연결할 때도 마찬가지다. 설정 논리는 일반 실행 논리와 분리해야 모듈성이 높아진다. 또한 주요 의존성을 해소하기 위한 방식, 즉 전반적이며 일관적인 방식도 필요하다.
Main 분리
시스템 생성과 사용을 분리하는 한 가지 방법으로, 생성과 관련한 코드는 모두 main이나 main이 호출하는 모듈로 옮기고, 나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정한다.
제어 흐름은 따라가기 쉽다. main 함수에서 시스템에 필요한 객체를 생성한 후 이를 애플리케이션에 넘긴다. 애플리케이션은 그저 객체를 사용할 뿐이다.
즉 애플리케이션은 main이나 객체가 생성되는 과정을 전혀 모른다는 뜻이다. 단지 모든 객체가 적절히 생성되었다고 가정한다.
팩토리
때로는 객체가 생성되는 시점을 애플리케이션이 결정할 필요도 있다. 이 때는 abstract factory 패턴을 사용한다.
이렇게 하면 LineItem을 생성하는 시점은 애플리케이션이 결정하지만 LineItem을 생성하는 코드는 애플리케이션이 모른다.
의존성 주입
사용과 제작을 분리하는 강력한 메커니즘 하나가 의존성 주입이다. 의존성 주입은 IoC 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘이다. IoC에서는 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 객체에게 전적으로 떠넘긴다. 의존성 관리 맥락에서 객체는 의존성 자체를 인스턴스로 만드는 책임은 지지 않는다. 대신에 이런 책임을 다른 ‘전담’ 메커니즘에 넘겨야 한다. 그렇게 함으로써 제어를 역전한다.
진정한 의존성 주입은 클래스가 의존성을 해결하려 시도하지 않는다. 클래스는 완전히 수동적이다. 대신에 의존성을 주입하는 방법으로 설정자 메서드나 생성자 인수를 제공한다. 실제로 생성되는 객체 유형은 설정 파일에서 지정하거나 특수 생성 모듈에서 코드로 명시한다.
확장
‘처음부터 올바르게’ 시스템을 만들 수 있다는 믿음은 미신이다.
대신 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, 리팩터링, 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다.
하지만 시스템 수준에서는 어떨까?
단순한 아키텍처를 복잡한 아키텍처로 조금씩 키울 수 없다는 현실은 정확하다. 맞는 말 아닌가?
소프트웨어 시스템은 물리적인 시스템과 다르다. 관심사를 적절히 분리해 관리한다면 소프트웨어 아키텍처는 점진적으로 발전할 수 있다.
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 나온다. 영속성 프레임워크 또한 모듈화 할 수 있다. 도메인 논리도 모듈화할 수 있다. 문제는 이 두 영역이 세밀한 단위로 겹친다는 점이다.
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.
영속성을 예로 들면, 프로그래머는 영속적으로 저장할 객체와 속성을 선택 후 영속성 책임을 영속성 프레임워크에 위임한다. 그러면 AOP프레임워크는 대상 코드에 영향을 미치지 않는 상태로 동작 방식을 변경한다. 자바에서 사용하는 관점 혹은 관점과 유사한 메커니즘 세 개를 살펴보자.
자바 프록시
자바 프록시는 단순한 상황에 적합하다. 개별 객체나 클래스에서 메서드 호출을 감싸는 경우가 좋은 예다. 하지만 JDK에서 제공하는 동적 프록시는 인터페이스만 제공한다. 클래스 프록시를 사용하려면 별도의 바이트 코드 처리 라이브러리가 필요하다.
여기에서는 자세한 코드를 다루지는 않겠지만 프록시를 사용할 경우 코드가 상당히 많으며 제법 복잡하다.
코드의 양과 크기는 프록시의 두 가지 단점이다. 다시 말해 깨끗한 코드를 작성하기 어렵다!
순수 자바 AOP 프레임워크
순수 자바 관점을 구현하는 스프링 AOP, JBoss AOP 등과 같은 여러 자바 프레임워크는 내부적으로 프록시를 사용한다. 테스트가 개념적으로 더 쉽고 간단하며, 상대적으로 단순하기 때문에 사용자 스토리를 올바로 구현하기 쉬우며 미래 스토리에 맞춰 코드를 보수하고 개선하기 편하다.
일부 상세한 엔티티 정보는 에너테이션에 포함되어 그대로 남아있지만 모든 정보가 에너테이션 속에 있으므로 코드 자체는 깔끔하고 깨끗하다. 즉, 그만큼 코드를 테스트하고 개선하고 보수하기가 쉬워졌다.
AspectJ 관점
마지막으로 관심사를 관점으로 분리하는 가장 강력한 도구는 AspectJ언어다. 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. 또한 스프링 프레임워크는 AspectJ에 미숙한 팀들이 애너테이션 기반 관점을 쉽게 사용하도록 다양한 기능을 제공한다.
테스트 주도 시스템 아키텍처 구축
코드 수준에서 아키텍처 관심사를 분리할 수 있다면, 진정한 테스트 주도 아키텍처 구축이 가능해진다. BDUF(Big Design Up Front)를 추구할 필요가 없다.
건축가는 BDUF 방식을 취한다. 물리적 구조는 일단 짓기 시작하면 극적인 변경이 불가능한 탓이다. 소프트웨어 역시 나름대로 형체가 있지만, 소프트웨어 구조가 관점을 효과적으로 분리한다면 극적인 변화가 경제적으로 가능하다.
요약 : 최선의 시스템 구조는 각기 POJO 객체로 구현되는 모듈화된 관심사 영역으로 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
아주 큰 시스템에서는 한 사람이 모든 결정을 내리기 어렵다.
가장 적합한 사람에게 책임을 맡기면 가장 좋다. 우리는 때때로 가능한 마지막 순간까지 결정을 미루는 방법이 최선이라는 사실을 까먹곤 한다.
게으르거나 무책임해서가 아니다. 최대한 정보를 모아 최선의 결정을 내리기 위해서다.
성급한 결정은 불충분한 지식으로 내린 결정이다.
관심사를 모듈로 분리한 POJO 시스템은 기민함을 제공한다. 이런 기민함 덕책에 최신 정보에 기반해 최선의 시점에서 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.
좋은 DSL은 도메인 개념과 그 개념을 구현한 코드 사이에 존재하는 의사소통 간극을 줄여준다. 효과적으로 사용한다면 DSL은 추상화 수준을 코드 관용구나 디자인 패턴 이상으로 끌어올린다. 그래서 개발자가 적절한 추상화 수준에서 코드 의도를 표현할 수 있다.
결론
시스템 역시 깨끗해야 한다.
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.
