🍭 Chapter 11: 시스템

복잡성은 죽음이다. 개발자에게서 생기를 앗아가며, 제품을 계획하고 제작하고 테스트하기 어렵게 만든다.

🎃 시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라

우선 제작은 사용과 아주 다르다는 사실을 명심한다.

소프트웨어 시스템은 (애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 '연결'하는) 준비 과정과 (준비 과정 이후에 이어지는) 런타임 로직을 분리해야 한다.

시작 단계는 모든 애플리케이션이 풀어야 할 관심사다. 관심사 분리는 우리 분야에서 가장 오래되고 가장 중요한 설계 기법 중 하나다.

불행히도 대다수 애플리케이션은 시작 단계라는 관심사를 분리하지 않는다. 준비 과정 코드를 주먹구구식으로 구현할 뿐만 아니라 런타임 로직과 마구 뒤섞는다. 다음이 전형적인 예다.

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

이것이 초기화 지연 혹은 계산 지연이라는 기법이다. 장점은 여러 가지다. 우선, 실제로 필요할 때까지 객체를 생성하지 않으므로 필요한 부하가 걸리지 않는다. 따라서 애플리케이션을 시작하는 시간이 그만큼 빨라진다. 둘째, 어떤 경우에도 null 포인터를 반환하지 않는다.

하지만 getService 메서드가 MyServiceImpl과 생성자 인수에 명시적으로 의존한다. 런타임 로직에서 MyServiceImpl 객체를 전혀 사용하지 않더라도 의존성을 해결하지 않으면 컴파일이 안 된다.

테스트도 문제다. MyServiceImpl이 무거운 객체라면 단위 테스트에서 getService 메서드를 호출하기 전에 적절한 테스트 전용 객체를 service 필드에 할당해야 한다. 또한 일반 런타임 로직에다 객체 생성 로직을 섞언놓은 탓에 모든 실행 경로도 테스트해야 한다. 책임이 둘이라는 말은 메서드가 작업을 두 가지 이상 수행한다는 의미다. 즉, 작게나마 단일 책임 원칙(SRP)을 깬다는 말이다.

무엇보다 MyServiceImpl이 모든 상황에 적합한 객체인지 모른다는 사실이 가장 큰 우려다.

초기화 지연 기법을 한 번 정도 사용한다면 별로 심각한 문제가 아니다. 하지만 많은 애플리케이션이 이처럼 좀스러운 설정 기법을 수시로 사용한다. 그래서 전반적인 설정 방식이 애플리케이션 곳곳에 흩어져 있다. 모듈성은 저조하며 대개 중복이 심각하다.

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 시스템 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. main과 애플리케이션 사이에 표시된 의존성 화살표의 방향에 주목한다. 모든 화살표가 main 쪽에서 애플리케이션 쪽으로 향한다. 즉, 애플리케이션은 main이나 객체가 생성되는 과정을 전혀 모른다는 뜻이다. 단지 모든 객체가 적절히 생성되었다고 가정한다.

🎈 의존성 주입

사용과 제작을 분리하는 강력한 메커니즘 하나가 의존성 주입(DI)이다. 의존성 주입은 제어 역전(IoC) 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘이다. 제어 역전에서는 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 객체에게 전적으로 떠넘긴다. 새로운 객체는 넘겨받은 책임만 맡으므로 단일 책임 원칙을 지키게 된다. 의존성 관리 맥락에서 객체는 다른 전담 메커니즘에 넘겨야만 한다. 그렇게 함으로써 제어를 역전한다. 초기 설정은 시스템 전체에서 필요하므로 대개 책임질 메커니즘으로 main 루틴이나 특수 컨테이너를 사용한다.

진정한 의존성 주입은 클래스가 의존성을 해결하려 시도하지 않는다. 클래스는 완전히 수동이다. 대신에 의존성을 주입하는 방법으로 설정자 메서드나 생성자 인수를 제공한다.

대다수 DI 컨테이너는 필요할 때까지는 객체를 생성하지 않고, 대부분은 계산 지연이나 비슷한 최적화에 쓸 수 있도록 팩토리를 호출하거나 프록시를 생성하는 방법을 제공한다. 즉, 계산 지연 기법이나 이와 유사한 최적화 기법에서 이런 메커니즘을 사용할 수 있다.

🎃 확장

처음부터 올바르게 시스템을 만들 수 있다는 믿음은 미신이다. 대신에 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(TDD), 리팩터링, 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다.

소프트웨어 시스템은 물리적인 시스템과 다르다. 관심사를 적절히 분리해 관리한다면 소프트웨어 아키텍처는 점진적으로 발전할 수 있다.

p.200 ~ p.209 참고

🎃 테스트 주도 시스템 아키텍처 구축

관점으로 관심사를 분리하는 방식은 그 위력이 막강하다. 애플리케이션 도메인 논리를 POJO로 작성할 수 있다면, 즉 코드 수준에서 아키텍처 관심사를 분리할 수 있다면, 진정한 테스트 주도 아키텍처 구축이 가능해진다.

아주 단순하면서도 멋지게 분리된 아키텍처를 소프트웨어 프로젝트를 진행해 결과물을 재빨리 출시한 후, 기반 구조를 추가하며 조금씩 확장해나가도 괜찮다.

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

모듈을 나누고 관심사를 분리하면 지엽적인 관리와 결정이 가능해진다.

가장 적합한 사람에게 책임을 맡기면 가장 좋다. 우리는 때때로 가능한 마지막 순간까지 결정을 미루는 방법이 최선이라는 사실을 까먹고 한다. 게으르거나 무책임해서가 아니다. 최대한 정보를 모아 최선의 결정을 내리기 위해서다. 성급한 결정은 불충분한 지식으로 내린 결정이다. 너무 일찍 결정하면 고객 피드백을 더 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

표준을 사용하면 아이디어와 컴포넌트를 재사용하기 쉽고, 적절한 경혐을 가진 사람을 구하기 쉬우며, 좋은 아이디어를 캡술화하기 쉽고, 컴포넌트를 엮기 쉽다. 하지만 떄로는 표준을 만드는 시간이 너무 오래 걸려 업계가 기다리지 못한다. 어떤 표준은 원래 표준을 제정한 목적을 잊어버리기도 한다.

🎃 시스템은 도메인 특화 언어가 필요하다.

대다수 도메인과 마찬가지로, 건축 분야 역시 필수적인 정보를 명료하고 정확하게 전달하는 어휘, 관용구, 패턴이 풍부하다. 소프트웨어 분야에서도 최근 들어 DSL(Domain-Specific Language)이 새롭게 조명 받기 시작했다. 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 간극을 줄여준다. 애자일 기법이 팀과 프로젝트 이해관계자 사이에 의사소통 간극을 줄여주듯이 말이다. 도메인 전문가가 사용하는 언어로 도메인 논리를 구현하면 도메인을 잘못 구현할 가능성이 줄어든다.

효과적으로 사용한다면 DSL은 추성화 수준을 코드 관용구나 디자인 패턴 이상으로 끌어올린다. 그래서 개발자가 적절한 추상화 수준에서 코드 의도를 표현할 수 있다.

🎃 결론

시스템 역시 깨끗해야 한다. 깨끗하지 못한 아키텍처는 도메인 논리를 흐리며 기민성을 떨어뜨린다. 도메인 논리가 흐려지면 제품 품질이 떨어진다. 버그가 숨어들기 쉬워지고, 스토리를 구현하기 어려워지는 탓이다. 기민성이 떨어지면 생산성이 낮아져 TDD가 제공하는 장점이 사라진다.

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.