도시는 수도 관리 팀, 전력 관리 팀, 교통 관리 팀, 건축물 관리 팀 등 각 분야를 관리하는 팀이 있기 때문에 잘 돌아간다.
또한 적절한 추상화와 모듈화로 인해 큰 그림을 이해하지 못해도 개인과 개인이 관리하는 '구성요소'는 효율적으로 돌아간다.
깨끗한 코드를 구현하면 낮은 추상화 수준에서 관심사를 분리하기 쉬워진다. 그러므로 높은 추상화 수준인 시스템 수준에서도 깨끗함을 유지하는 방법을 살펴보자.
시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라
제작은 사용과 아주 다르다.
소프트웨어 시스템은 애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 연결하는 준비 과정과 준비 과정 이후에 이어지는 런타임 로직을 분리해야 한다.
시작 단계는 모든 애플리케이션이 풀어야 할 관심사이지만 대다수 애플리케이션은 시작 단계라는 관심사를 분리하지 않는다. 또한 준비 과정 코드를 주먹구구식으로 구현할 뿐만 아니라 런타임 로직과 마구 뒤섞는다.
초기화 지연 혹은 계산 지연 기법은 실제로 필요할 때까지 객체를 생성하지 않으므로 불필요한 부하가 걸리지 않아 애플리케이션을 시작하는 시간이 빨라지며 어떤 경우에도 null 포인터를 반환하지 않는다는 장점이 있다. 하지만 MyServiceImpl과 생성자 인수에 명시적으로 의존하며 테스트를 할 때 테스트 전용 객체를 할당해야한다. 또한 일반 런타임 로직에 객체 생성 로직을 섞어 놓았기 때문에 단일 책임 원칙도 깨게 된다는 단점이 있다. 무엇보다 MyServiceImpl이 모든 상황에 적합한 객체인지 모른다.
// bad
public Service getService() {
// 초기화 지연 (계산 지연) 기법
if (service == null)
service = new MyServiceImpl(...); // 모든 상황에 적합한 기본값일까?
rreturn service;
}
초기화 지연 기법을 한 번 사용한다면 심각한 문제가 아니지만 많은 애플리케이션이 이같은 설정 기법을 수시로 사용한다. 그래서 전반적으로 애플리케이션 곳곳에 흩어져 모듈성은 저조하며 대개 중복이 심각하다.
체계적이고 탄탄한 시스템을 만들고 싶다면 좀스럽고 손쉬운 기법으로 모듈성을 깨서는 절대로 안 된다. 그러므로 설정 논리와 일반 실행 논리를 분리해 모듈성을 높이고 주요 의존성 해결을 위한 전반적이며 일관적인 방식이 필요하다.
시스템 생성과 시스템 사용을 분리하는 한 가지 방법인 Main 분리는 생성과 관련한 코드는 모두 main이나 main이 호출하는 모듈로 옮기고, 나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정한다. 그렇게 되면 main 함수에서 시스템에 필요한 객체를 생성한 후 이를 애플리케이션에 넘기게 되고 애플리케이션은 그저 객체를 사용할 뿐이므로 제어 흐름을 따라가기 쉬우며 애플리케이션은 main이나 객체가 생성되는 과정은 전혀 모르도록 분리된다.
객체가 생성되는 시점을 애플리케이션이 결정해야 할 경우에는 ABSTRACT FACTORY 패턴을 사용하면 객체를 생성하는 시점은 애플리케이션이 결정하지만 객체를 생성하는 코드는 애플리케이션이 전혀 모르도록 분리된다.
사용과 제작을 분리하는 강력한 메커니즘인 의존성 주입은 제어 역전 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘이다. 제어 역전에서는 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 전담 객체인 main이나 특수 컨테이너에게 전적으로 떠넘기므로 새로운 객체는 넘겨받은 책임만 맡게 되어 단일 책임 원칙을 지키게 된다.
진정한 의존성 주입은 요청이 들어올 때마다 필요한 객체의 인스턴스를 만든 후 생성자 인수나 설정자 메소드를 사용해 의존성을 설정할 수 있다.
초기화 지연의 장점을 포기하기 싫다면 유사한 최적화 기법이며 계산 지연과 비슷하게 최적화에 사용하는 팩토리를 호출하거나 프록시를 생성하는 방법으로 사용하도록 한다.
확장
처음부터 올바르게 시스템을 만들 수 있다는 믿음은 미신이다.
대신에 오늘 주어진 사용자 스토리에 맞춰 시스템을 구현하고 내일은 새로운 스토리에 맞춰 시스템을 조정하고 확장하면 된다.
테스트 주도 개발, 리팩터링, 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다.
소프트웨어 시스템은 관심사를 적절히 분리해 관리한다면 점진적으로 발전할 수 있다. 만약 관심사를 적절히 분리하지 못할 경우 불필요한 장벽이 생겨 유기적인 성장이 어렵다.
영속성과 같은 관심사는 애플리케이션의 자연스러운 객체 경계를 넘나드는 경향이 있으므로 모든 객체가 전반적으로 동일한 방식을 이용하게 만들어야 한다.
원론적으로는 모듈화되고 캡슐화된 방식으로 영속성 방식을 구상할 수 있지만 현실적으로는 영속성 방식을 구현한 코드가 온갖 객체로 흩어지게 되며 이를 횡단 관심사라고 한다.
관점 지향 프로그래밍(AOP)은 횡단 관심사에 대처해 모듈성을 확보하는 일반적인 방법론으로 관점은 '특정 관심사를 지원하려면 시스템에서 특정 지점들이 동작하는 방식을 일관성 있게 바꿔야 한다'라고 명시한다.
그러므로 프로그래머가 영속적으로 저장할 객체와 속성을 선언한 후 영속성 책임을 영속성 프레임워크에 위임하게 되면 AOP 프레임워크가 대상 코드에 영향을 미치지 않는 상태로 동작 방식을 변경하게 된다.
자바 프록시
자바에서 사용하는 관점 혹은 관점과 유사한 메커니즘 중 하나로는 자바 프록시가 있다.
자바 프록시는 개별 객체나 클래스에서 메서드 호출을 감싸는 경우와 같이 단순한 상황에 적합하다.
JDK에서 제공하는 동적 프록시는 인터페이스만 지원하므로 클래스 프록시를 사용하려면 CGLIP, ASM, Javassist 등과 같은 바이트 코드 처리 라이브러리가 필요하다.
// bad
// Bank.java
// 은행 추상화
// 프록시로 감쌀 인터페이스 Bank
public interface Bank {
Collection<Account> getAccounts();
void setAccounts(Collection<Accout> accounts);
}
// BankImpl.java
// 추상화를 위한 POJO(Plain Old Java Object) 구현
// 비즈니스 논리를 구현한 POJO BankImpl
public class BankImple implements Bank {
private List<Account> accounts;
public Collection<Account> getAccount() {
return accounts;
}
public void setAccounts(Collection<Account> accounts) {
this.accounts = new ArrayList<Account>();
for (Account account: accounts) {
this.accounts.add(account);
}
}
}
// BankProxyHandler.java
// 프록시 API가 필요한 InvocationHandler
// InvocationHandler는 프록시에 호출되는 Bank 메서드를 구현하는데 사용됨
// 자바 리플렉션 API를 사용해 제네릭스 메서드를 상응하는 BankImple 메서드로 매핑함
public class BankProxyHandler implements InvocationHandler {
private Bank bank;
public BankProxyHandler (Bank bank) {
this.bank = bank;
}
// InvocationHandler 인터페이스에서 정의된 메소드
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
String methodName = method.getName();
if (methodName.equals("getAccounts")) {
bank.setAccounts(getAccountsFromDatabase());
return bank.getAccounts();
} else if (methodName.equals("setAccounts")) {
bank.setAccounts((Collection<Account>) args[0]);
setAccountsToDatabase(bank.getAccounts());
return null;
} else {
...
}
}
// 세부사항은 여기에 이어진다.
protected Collection<Account> getAccountsFromDatabase() { ... }
protected void setAccountsToDatabase(Collection<Account> accounts) { ... }
}
// 다른 곳에 위치한 코드
Bank bank = (Bank) Proxy.newProxyInstance(Bank.class.getClassLoader(), new Class[] {Bank.class}, new BankProxyHandler(new BankImpl()));
하지만 프록시를 사용하면 코드가 많아 깨끗한 코드를 작성하기 어렵고 시스템 단위로 실행 지점을 명시하는 메커니즘도 제공하지 않는다.
순수 자바 AOP 프레임워크
다행스럽게도 대부분의 프록시 코드는 도구로 자동화할 수 있다.
순수 자바 관점을 구사하는 스프링 AOP, JBoss AOP 등과 같은 여러 자바 프레임워크는 내부적으로 프록시를 사용한다.
스프링은 비즈니스 논리를 POJO로 구현하여 순수하게 도메인에 초점을 맞추므로 테스트가 개념적으로 더 쉽고 간단하다. 상대적으로 단순하기 때문에 사용자 스토리를 올바르게 구현하기 쉬우며 미래 스토리에 맞춰 코드를 개선하기 편하다.
프로그래머는 설정 파일이나 API를 사용해 필수적인 애플리케이션 기반 구조인 영속성, 트랜잭션, 보안, 캐시, 장애조치 등과 같은 횡단 관심사를 포함하여 구현하며 이때 프레임워크는 사용자가 모르게 프록시나 바이트코드 라이브러리를 사용해 이를 구현한다. 이런 선언들은 요청에 따라 주요 객체를 생성하고 서로 연결하는 등 DI 컨테이너의 구체적인 동작을 제어한다.
Bank 도메인 객체는 자료 접근자 객체(DAO)로 프록시되었으며, 자료 접근자 객체는 JDBC 드라이버 자료 소스로 프록시되었다. 그러므로 클라이언트는 Bank 객체에서 getAccounts()를 호출한다고 믿지만 실제로는 프록시로 인해 Bank POJO의 기본 동작을 확장한 중첩 DECORATOR 객체 집합의 가장 외곽과 통신하게 되는 것이다.
// good
// 스프링 설정 파일 app.xml
<beans>
...
<bean id="appDataSource"
class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource"
destroy-method="close"
p:driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"
p:url="jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"
p:username="me"/>
<bean id="bankDataAccessObject"
class="com.example.banking.persistence.BankDataAccessObject"
p:dataSource-ref="appDataSource"/> // Bank DAO는 JDBC 드라이버 자료 소스로 프록시
<bean id="bank"
class="com.example.banking.model.Bank"
p:dataAccessObject-ref="bankDataAccessObject"/> // Bank는 Bank DAO로 프록시
...
</beans>
// 애플리케이션에서 DI 컨테이너에게 시스템 내 최상위 객체 요청
XmlBeanFactory bf = new XmlBeanFactory(new ClassPathResource("app.xml", getClass()));
Bank bank = (Bank) bf.getBean("bank");
이후 스프링 프레임워크는 XML 설정 파일과 자바 5 어노테이션 기능을 사용해 횡단 관심사를 선언적으로 지원하는 스프링 모델을 따르게 되었다.
그러므로 이전애 Bank 주소, 은행이 소유하는 계좌에 대한 정보가 흩어지던 횡단 관심사를 @Embeddable 어노테이션에 넣어 모든 정보가 인라인으로 포함되어 코드 자체가 깔끔하고 깨끗하다.
AspectJ 관점
관심사를 관점으로 분리하는 가장 강력한 도구는 AspectJ 언어로 모듈화 구성으로 지원하는 자바 언어 확장이다.
스프링 AOP와 JBoss AOP가 제공하는 순수 자바 방식으로는 관점이 필요한 상황 80-90%에 충분하지만 AspectJ 도구를 사용하고 새 언어 문법과 사용법을 익힌다면 관점을 분리하는 강력하고 풍부한 도구 집합을 사용할 수 있다.
최근에 나온 AspectJ 어노테이션 폼은 순수한 자바 코드에 자바 5 어노테이션을 사용해 관점을 정의하므로 AspectJ에 미숙한 팀들이 어노테이션 기반 관점을 쉽게 사용하도록 다양한 기능을 제공한다.
테스트 주도 시스템 아키텍처 구축
애플리케이션 도메인 논리를 POJO로 작성한다면 코드 수준에서 아키텍처 관심사를 분리할 수 있어 생산성이 높아지므로 진정한 테스트 주도 아키텍처 구축이 가능해져 위력이 막강하다.
이로인해 그때그때 새로운 기술을 채택해 단순한 아키텍처를 복잡한 아키텍처로 키워나갈 수 있다.
그러므로 프로젝트를 시작할 때는 일반적인 범위, 목표, 일정은 물론이고 결과로 내놓을 시스템의 일반적인 구조를 생각하지만 변하는 환경에 대처해 진로를 변경할 능력도 반드시 유지해야 한다.
의사 결정을 최적화하라
모듈을 나누고 관심사를 분리하면 지엽적인 관리와 결정이 가능하다.
이를 가장 적합한 사람에게 책임을 맡기면 가장 좋지만 때때로 가능한 마지막 순간까지 결정을 미루는 방법이 최선이기도 한다.
성급한 결정은 불충분한 지식으로 내린 결정이다. 그러므로 고객 피드백을 더 모으고, 프로젝트를 더 고민하고, 구현 방안을 더 탐험하여 최대한 정보를 모아 최선의 결정을 내리자.
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 아주 과장되게 포장된 표준에 집착하는 바람에 고객 가치가 뒷전으로 밀려난 사례가 많다. 때로는 표준을 만드는 시간이 너무 오래 걸려 업계가 기다리지 못하거나 어떤 표준은 원래 표준을 제정한 목적을 잊어버리기도 한다.
시스템은 도메인 특화 언어가 필요하다
도메인 특화 언어(DSL)는 간단한 스크립트 언어나 표준 언어로 구현한 API를 가리킨다.
좋은 DSL은 도메인 개념과 그 개념을 구현한 코드 사이에 존재하는 의사소통 간극을 줄여준다.
또한 도메인 전문가가 사용하는 언어로 도메인 논리를 구현하면 도메인을 잘못 구현할 가능성도 줄어든다.
효과적으로 사용한다면 DSL은 추상화 수준을 코드 관용구나 다지안 패턴 이상으로 끌어올린다.
