“복잡성은 죽음이다. 개발자에게서 생기를 앗아가며, 제품을 계획하고 제작하고 테스트하기 어렵게 만든다.” -레이 오지, 마이크로소프트 최고 기술 책임자
도시를 세운다면?
새로운 도시를 세우거나 이미 세워진 도시일 때 한 사람의 힘으로 관리하는 것은 무리다.
그럼에도 불구하고 도시는 잘 돌아간다. → 수도관리팀, 전력관리팀, 교통관리팀 등 각 분야를 관리하는 팀이 있기 때문이다. 도시에는 큰 그림을 그리는 사람들도 있으며 작은 사항에 집중하는 사람도 있다.
도시가 돌아가는 또 다른 이유는 적절한 추상화 모듈화 때문이다. 큰 그림을 이해하지 못해도 개인과 개인이 관리하는 구성요소는 효율적으로 돌아간다.
소프트웨어도 도시처럼 구성한다. 그런데 막상 팀이 제작하는 시스템은 비슷한 수준으로 관리를 분리하거나 추상화를 이뤄내지 못한다. 깨끗한 코드를 구현하면 낮은 추상화 수준에서 관심사를 분리하기 쉬워진다.
시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라
“제작” 은 “사용” 과 아주 다르다.
소프트웨어 시스템은 (애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 연결하는) 준비 과정과 (준비 과정 이후에 이어지는) 런타임 로직을 분리해야 한다.
“관심사 분리” 는 우리 분야에서 가장 오래되고 가장 중요한 설계 기법 중 하나다. 하지만 불행히도 대다수 애플리케이션은 시작 단계라는 관심사를 분리하지 않는다. 준비 과정 코드를 주먹구구식으로 구현할 뿐만 아니라 런타임 로직과 마구 두섞는다.
아래 코드가 전형적인 예다
public Service getService() {
if (service == null) {
service = new MyServiceImpl(); // 모든 상황에 적합한 기본값일까?
}
return service;
}
위 코드의 장점은, 객체가 실제로 필요할 때까지 객체를 생성하지 않으므로 불필요한 부하가 걸리지 않는다. 어떤 경우에도 null 을 반환하지 않는다.
하지만 getService 메서드가 MyServiceImpl 과 생성자 인수에 명시적으로 의존한다. 런타임 로직에서 MyServiceImpl 런타임 로직에서 MyServiceImpl 객체를 전혀 사용하지 않더라도 의존성을 해결하지 않으면 컴파일이 안 된다.
테스트도 문제다. MyServiceImpl 이 무거운 객체라면 단위 테스트에서 getService 메서드를 호출하기 전에 적절한 전용 객체를 service 필드에 할당해야 한다. 또한 일반 런타임 로직에 객체 생성 로직을 섞어놓은 탓에 모든 실행 경로도 테스트해야 한다.
무엇보다 MyServiceImpl 이 모든 상황에 적합한 객체인지는 모른다는 사실이다. (주석도 그렇게 달려 있다)
초기화 지연 기법을 한 번 정도 사용한다면 별로 심각한 문제는 아니다. 하지만 많은 애플리케이션이 이처럼 좀스러운 설정 기겁을 수시로 사용한다. 그래서 전반적인 설정 방식이 애플리케이션 곳곳에 흩어져 있다. 모듈성은 저조하며 대개 중복이 심하다.
Main 분리
시스템 생성과 시스템 사용을 분리하는 한 가지 방법으로, 생성과 관련한 코드는 모두 main 이나 main 이 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.
애플리케이션은 main 이나 객체가 생성되는 과정을 전혀 모른다. 단지 모든 객체가 적절히 생성되었다고 가정한다.
팩토리
때로는 객체가 생성되는 시점을 애플리케이션이 결정할 필요도 생긴다. 예를 들어 , 주문 처리 시스템에서 애플리케이션은 LineItem 인스턴스를 생성해 Order 에 추가한다. 이 때 ABSTRACT FACTORY 패턴 을 사용한다. 그러면 LineItem 을 생성하는 시점은 애플리케이션이 결정하지만 LineItem 을 생성하는 코드는 애플리케이션이 모른다.
의존성 주입
사용과 제작을 분리하는 강력한 메커니즘 하나가 의존성 주입이다. 의존성 주입은 제어 역전 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘이다. 제어 역전에서는 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 객체에게 전적으로 떠넘긴다. 새로운 객체는 넘겨 받은 책임만 맡으므로 단일 책임 원칙을 지키게 된다. 의존성 관리 맥락에서 객체는 의존성 자체를 인스턴스로 만드는 책임은 지지지 않는다. 대신 이런 책임을 다른 전담 메커니즘에 넘겨야 한다. 그렇게 함으로써 제어를 역전한다. 초기 설정은 시스템 전체에서 필요하므로 대개 책임질 메커니즘으로 main 루틴이나 특수 컨테이너를 사용한다.
클래스가 의존성을 해결하려 시도하지 않는다. 클래스는 완전히 수동적이다. 대신 의존성을 주입하는 방법으로 설정자 메서드나 생성자 인수를 제공한다. DI 컨테이너는 필요한 객체의 인스턴스를 만든 후 생성자 인수나 설정자 메서드를 사용해 의존성을 설정한다. 실제로 생성되는 객체 유형은 설정 파일에 지정하거나 특수 생성 모듈에서 코드를 명시한다.
스프링 프레임워크는 가장 널리 알려진 자바 DI 컨테이너를 제공한다.
초기화 지연으로 얻는 장점을 포기 해야하는 걸까? 이 기법은 DI를 사용하더라도 때론 여전히 유용하다. 먼저 대다수 DI 컨테이너는 필요할 때까지 객체를 생성하지 않고, 대부분은 계산 지연이나 비슷한 최적화에 쓸 수 있도록 팩토리를 호출하거나 프록시를 생성하는 방법을 제공한다. 즉, 계산 기법이나 이와 유사한 최적화 기법에서 이런 메커니즘을 사용할 수 있다.
확장
군락은 마을로, 마을은 도시로 성장한다. 처음에는 좁거나 사실상 없던 길이 포장되며 넓어지고 작은 건물과 공터는 큰 건물로 채워진다. 처음에는 없던 서비스도 나중에는 생겨난다.
그렇지만 성장에는 고통이 따른다. 확장 공사로 꽉 막힌 도로에서 왜 처음부터 넓게 만들지 않았는지라는 의문을 갖는다. 하지만 처음부터 넓은 도로로 만들면 비용을 정당화 할 수 없다.
처음부터 올바른 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 확장히 쉽게 만든다.
하지만 시스템 수준에서는 어떨까? 시스템 아키텍처는 사전 계획이 필요하지 않을까? 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.
소프트웨어 시스템은 “수명이 짧다” 는 본질로 인해 아키테[ㄱ처의 점진적인 발전이 가능하다.
횡단(cross-cutting) 관심사
영속성 같은 관심사는 애플리케이션의 자연스러운 객체 경계를 넘나드는 경향이 있다. 모든 객체가 전반적으로 동일한 방식을 이용하게 만들어야 한다. 예를 들어 특정 DBMS나 독자적인 파일을 사용하고, 테이블과 열은 같은 명명 관계를 따르며, 트랜잭션 의미가 일관적이면 더욱 바람ㅈ기하다.
원론적으로는 모듈화되고 캡슐화된 방식으로 영속성 방식을 구성할 수 있다. 하지만 현실적으로는 영속성 방식을 구현한 코드가 온갖 객체로 흩어진다. 여기서 횡단 관심사라는 용어가 나온다. 영속성 프레임워크 또한 모듈화할 수 있다. 도메인 논리도 모듈화 할 수 있다. 문제는 이 두 영역이 세밀한 단위로 겹친다는 점이다. AOP 는 횡단 관심사에 대처해 모듈성을 확보하는 일반적인 방법론이다.
AOP 에서 관점이라는 모듈 구성 개념은 특정 관심스를 지원하려면 시스템에서 특정 지점들이 동작하는 방식을 일관성있게 바꿔야한다 라고 명시한다.
영속성을 예로 들면 프로그래머는 영속적으로 저장할 객체와 속성을 선언한 후 영속성 책임을 영속성 프레임워크에 위임한다. 그러면 AOP 프레임워크는 대상 코드에 영향을 미치지 않는 상태로 동작 방식을 변경한다.
자바 프록시
단순한 상황에 적합하다. 개별 객체나 클래스에서 메서드 호출을 감싸는 경우가 좋은 예다.
하지만 JDK 에서 제공하는 동적 프록시는 인터페이스만 지원한다. 클래스 프록시를 사용하려면 CCLIB, ASM, Javassist 등과 같은 바이트 코드 처리 라이브러리가 필요하다.
순수 자바 AOP 프레임워크
대부분의 프록시 코드는 판박이라 도구로 자동화 할 수 있다. Spring, JBoss AOP와 등과 같은 여러 자바 프레임워크는 내부적으로 프록시를 사용한다.
스프링은 비지니스 논리를 POJO로 구현한다. POJO는 순수하게 도메인에 초점을 맞춘다. POJO는 엔터프라이즈 프레임워크에 의존하지 않는다. 따라서 테스트가 개념적으로 더 쉽고 간단하다.
프로그래머는 설정 파일이나 API를 활용해 필수적인 구조를 구현한다. 여기에는 영속성, 트랜잭션, 보안, 캐시, 장애조치 등과 같은 횡단 관심사 포함된다.
AspectJ 관점
관심사를 관점으로 분리하는 가장 강력한 도구는 AspectJ 언어다. AspectJ는 언어 차원에서 관점을 모듈화 구성으로 지원하는 자바 언어 확장이다. 새 도구를 사용하고 새 언어 문법과 사용법을 익혀야 한다는 단점이 있다.
스프링 프레임워크는 AspectJ에 미숙한 팀들이 어노테이션 기반 관점을 쉽게 사용하도록 다양한 기능을 제공한다.
테스트 주도 시스템 아키텍처 구축
관점으로 (혹은 유사한 개념으로) 관심사를 분리하는 방식으로 그 위력이 막강하다. 애플리케이션 도메인 논리를 POJO로 작성할 수 있다면, 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 괜찮다는 말이다. 그렇다고 아무 방향 없이 프로젝트에 뛰어들어도 좋다는 뜻은 아니다. 프로젝트를 시작할때는 일반적인 범위, 목표, 일정은 물론이고 결과로 내놓을 시스템의 일반적인 구조도 생각해야 한다.
최선의 시스템 구조는 각기 POJO(또는 다른) 객체로 구현되는 모듈화되는 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 최적화하라
모듈을 나누고 관심사를 분리하면 지엽적인 관리와 결정이 가능해진다. 도시든 소프트웨어 프로젝트든, 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 까먹곤한다.
게으르거나 무책임해서가 아니라, 최대한 정보를 모아 최선의 결정을 내리기 위해서이다. 성급한 결정은 불충분한 지식으로 내린 결정이다. 너무 일찍 결정하면 고객 피드백을 모으고 프로젝트를 더 고민하고, 구현 방안을 더 탐험할 기회가 사라진다.
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
EJB2는 단지 표준이라는 이유만으로 많은 팀이 사용했다. 가볍고 간단한 설계로 충분했을 프로젝트에서도 EJB2를 채택했다. 아주 과장되게 포장된 표준에 집착하는 바람에 고객 가치가 뒷전으로 밀려난 사례도 많이 있다.
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
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 꺠끗해야 한다. 깨끗하지 못한 아킽텍처는 도메인 논리를 흐리며 기민성을 떨어뜨린다. 도메인 논리가 흐려지면 제품 품질이 떨어진다. 버그가 숨어들기 쉬워지고, 스토리를 구현하기 어려워진다. 기민성이 떨어지면 생상성이 낮아져 TDD가 제공하는 장점이 사라진다.
모든 추숭화 단계에서 의도는 명확히 표현해야 한다. 그러려면 POJO를 작성하고 관점 혹은 관점과 유샇나 메커니즘을 사용해 각 구현 관심사를 분리해야 한다.
시스템을 설계하든 개별 모듈을 설계하든, 실제로 돌오가는 가장 단순한 수단을 사용해야 한다는 사실을 명심하자.
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