11장. 시스템

이 장에서는 시스템 수준에서도 깨끗한 코드를 유지하는 방법에 대해 알아보자.

시스템 제작과 시스템 사용의 분리

소프트웨어 시스템은 애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 연결하는 준비 과정과, 준비 과정 이후에 이어지는 런타임 로직을 분리해야 한다.

초기화 지연(계산 지연)

준비 과정 코드와 런타임 로직이 뒤섞인 기법이다. 전형적인 코드는 다음과 같

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

• 장점
  • 실제로 필요시 까지 객체 미생성 -> 불필요한 부하 X -> 애플리케이션 시작 시간 단축
  • 널포인터 반환X
• 단점
  • getService메서드가 MyServiceImpl과 생성자 인수에 명시적으로 의존
  • 런타임 로직에서 MyServiceImpl 객체를 미사용하더라도 의존성 해결 전까지 컴파일 불가
  • MyServiceImpl가 무거운 경우 테스트 시 단일 책임 원칙 미달성
  • MyServiceImpl이 모든 상황에 적합한 객체인지 판별 불가

체계적이고 탄탄한 시스템을 위해서는 모듈성을 깨서는 안된다. 설정 논리는 일반 실행 논리와 분리해야 모듈성이 높아지며, 주요 의존성을 해결하기 위한 일관적인 방식도 사용해야 한다.

Main 분리

시스템의 생성과 사용을 분리하는 방법. 생성 관련 코드는 모두 main이나 main이 호출하는 모듈로 옮기면, main 호출 시 객체가 자동적으로 생성된다. 따라서 나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정한다. 애플리케이션(나머지 시스템)은 그저 객체를 사용하기만 하면 된다.

팩토리

ABSTRACT FACTORY를 활용하면 객체 생성 시점은 애플리케이션이 결정하지만, 객체를 생성하는 코드는 애플리케이션이 알지 못한다. 이 경우도 모든 의존성이 main에서 애플리케이션으로 향하지만, 애플리케이션은 객체가 생성되는 시점을 완벽히 통제한다. 필요한 경우 특정 애플리케이션에서만 사용하는 생성자 인수도 넘길 수 있다.

의존성 주입

의존성 주입은 제어 역전 기법을 의존성 관리에 적용한 매커니즘이다.

• 제어 역전: 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 객체에게 전적으로 떠넘긴다. 새로운 객체는 넘겨받은 책임만 수행하므로 단일 책임 원칙을 지킨다.

의존성 관리 맥락에서 객체는 의존성 자체를 인스턴스로 만드는 책임은 지지 않는 대신, 이 책임을 다른 전담 매커니즘에 넘기는 방식으로 제어를 역전한다.
진정한 의존성 주입은 여기서 더 발전시켜, 클래스가 의존성을 해결하려 시도하지 않는 대신, 설정자 메서드나 생성자 인수를 제공한다.

확장

테스트 주도 개발 (TDD), 리팩토링, 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다. 하지만 시스템은 단순한 아키텍처를 복잡한 아키텍처로 조금씩 키우기는 어렵다. 다만, 소프트웨어 시스템은 물리적인 시스템과 달리, 관심사 별로 적절히 분리해 관리한다면 점진적으로 발전시킬 수 있다.

횡단(cross-cutting) 관심사

영속성과 같은 관심사는 애플리케이션의 자연스러운 객체 경계를 넘나드는 경향이 있다. 원론적으로는 모듈화, 캡슐화 된 방식으로 영속성 방식을 구상할 수 있지만, 현실적으로는 영속성 방식을 구현한 코드가 온갖 객체로 흩어진다. 이 때, 횡단 관심사를 활용하면 도메인 논리도 독자적으로 모듈화 할 수 있다.
AOP는 횡단 관심사에 대처해 모듈성을 확보하는 일반적인 방법론이다.

• 프로그래머가 영속적으로 저장할 객체와 속성 선언
• 영속성 책임을 영속성 프레임워크에 위임
• AOP프레임워크가 대상 코드에 영향을 미치지 않는 상태로 동작방식 변경

아래에서 자바에서 사용하는 관점 혹은 관점과 유사한 매커니즘 세 개를 알아본다.

자바 프록시

개별 객체나 클래스에서 메서드 호출을 감싸는 것처럼 단순한 상황에 적합하다. 다만, JDK에서 제공하는 동적 프록시는 인터페이스만 지원한다. 클래스 프록시 사용을 위해서는 CGLIB, ASM, Javassist등의 바이트 코드 처리 라이브러리가 필요하다.

• 단점
  • 코드의 양이 방대하고 복잡하여 깨끗한 코드를 사용하기 어렵다.
  • 시스템 단위로 실행 지점을 명시하는 매커니즘을 제공하지 않는다.

순수 자바 AOP 프레임워크

대부분의 프록시 코드는 비슷하여 도구로 자동화할 수 있다. 순수 자바 관점을 구현하는 스프링 AOP, JBoss AOP등 여러 자바 프레임워크는 내부적으로 프록시를 사용한다.

• 프로그래머는 설정 파일이나 API를 사용해 필수적인 애플리케이션 기반 구조 구현
  • 영속성, 트랜잭션, 보안, 캐시, 장애조치 등 횡단 관심사 포함
  • 대다수 실제 스프링이나 JBoss 라이브러리 관점 명시
    • 이때 프레임워크가 사용자 모르게 프록시 or 바이트코드 라이브러리 활용해 이를 구현
  • 이러한 선언들이 요청에 따라 주요 객체를 생성하고 서로 연결하는 등 DI 컨테이너의 구체적인 동작 제어

AspectJ 관점

AspectJ는 언어 차원에서 관점을 모듈화 구성으로 지원하는 자바 언어 확장으로, 관심사를 관점으로 분리하는 가장 강력한 도구이다.

• 장점 : 관점을 분리하는 강력하고 풍부한 도구 집합 제공
• 단점 : 새 도구를 사용하고 새 언어 문법과 사용법을 익혀야 한다

테스트 주도 시스템 아키텍처 구축

최선의 시스템 구조는 각기 POJO(Plain Old Java Object: 순수한 객체) 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 최적화 하라

관심사를 모듈로 분리한 POJO 시스템은 기민함을 제공한다. 이러한 기민함 덕에 최신 정보에 기반해 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 도메인을 POJO로 표현할 수 있다.

• 코드처럼 시스템 역시 깨끗해야 한다. 깨끗하지 못한 아키텍처는 버그가 숨어들기 쉬워지고 스토리를 구현하기 어려워져 도메인 논리를 흐리고 제품의 품질을 떨어뜨린다.
• 모든 추상화 단계에서 의도는 명확히 표현해야한다. 그러려면 POJO를 작성하고, 관점 또는 관점과 유사한 매커니즘을 사용해 각 구현 관심사를 분리해야한다.
• 시스템을 설계하든 개별 모듈을 설계하든, 실제로 돌아가는 가장 단순한 수단을 사용해야 한다.