복잡성은 죽음이다. 개발자에게서 생기를 앗아가며, 제품을 계획하고 제작하고 테스트하기 어렵게 만든다.
도시를 세운다면?
여러분이 도시를 세운다면? 온갖 세세한 사항을 혼자서 직접 관리할 수 있을까?
불가능하다.
이미 세워진 도시라도 한 사람의 힘으론 무리다.
도시들이 잘 돌아가는 이유는 수도 관리팀, 전력관리팀, … 각 분야를 관리하는 팀이 있기 때문이다. 도시의 큰 그림을 그리는 사람도 있으며, 작은 사항에 집중하는 사람도 있다
도시가 돌아가는 또 다른 이유!!
적절한 추상화와 모듈화 때문이다. 그래서 큰 그림을 이해하지 못할지라도 개인과 개인이 관리하는 구성요소는 효율적으로 돌아간다.
소프트웨어 팀도 도시처럼 구성한다.
깨끗한 코드를 구현하면 낮은 추상화 수준에서 관심사를 분리하기 쉬워진다.
이 장에서는 높은 추상화 수준, 즉 시스템 수준에서도 깨끗함을 유지하는 방법을 살펴본다.
시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라
제작(construction)과 사용(use)은 아주 다르다
호텔을 짓기 위해 작업복과 안전모를 쓴 사람들이 열심히 일을 한다. 내부 인테리어까지 예쁘게 꾸미고 나면 이제 호텔에 있는 사람들은 잘차려진 복장을 입은 사람들이다.
소프트웨어 시스템은 애플리케이션 객체를 제작하고 의존성을 서로 연결하는 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.
Main 분리
시스템 생성과 시스템 사용을 분리하는 한 가지 방법 소개
생성과 관련한 코드는 모두 main이나 main이 호출하는 모듈로 옮긴다.
나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정한다.
main함수에서 시스템에 필요한 객체를 생성한 후 이를 애플리케이션에 넘긴다. 애플리케이션은 그저 객체를 사용할 뿐이다.
애플리케이션은 main이나 객체가 생성되는 과정을 전혀 모른다. 그저 적절히 생성됐다고 가정한다.
의존성 주입
사용과 제작을 분리하는 강력한 메커니즘 하나가 의존성 주입이다. (Dependency Injection)
의존성 주입은 제어의 역전(Inversion of Control) 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 의존성 자체를 인스턴스로 만드는 책임을 지지 않는다.
대신에 이런 책임을 다른 '전담' 메커니즘에 넘겨야만 한다.
그렇게 함스로써 제어를 역전한다.
초기 설정은 시스템 전체에서 필요하므로 대개 '책임질' 메커니즘으로 main 루틴이나 특수 컨테이너를 사용한다.
DI컨테이너는 대개 요청이 들어올 때마다 필요한 객체의 인스턴스를 만든 후 생성자 인수나 설정자 메서드를 사용해 의존성을 설정한다.
실제로 생성되는 객체 유형은 설정 파일에서 지정하거나 특수 생성 모듈에서 코드로 명시한다
스프링 프레임워크는 가장 널리 알려진 자바 DI 컨테이너를 제공한다.
객체 사이 의존성은 XML 파일에 정의한다.
그리고 자바 코드에서는 이름으로 특정한 객체를 요청한다.
그러나 초기화 지연으로 얻는 장점은 포기해야하는 걸까?
이 기법은 DI를사용하더라도 때론 여전히 유용하다.
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(Open-Closed Principle 원칙을 기억하자)
군락-> 마을-> 도시이렇게 점차 규모 확장되며 그게 맞게 도로 같은 인프라도 확장해야하지만 꽉막힌 도로를 보면서 왜 처음부터 도로를 6차선으로 뚫지 않았나라고 생각한적 있는가?
반대로 생각해보자. 마을 규모에서 반드시 도시로 성장할 것이라 생각하고 처음부터 6차선 도로를 뚫을 것인가?
'처음부터 올바르게' 시스템을 만들 수 있다는 믿음은 미신이다.
당장 오늘 주어진 사용자 스토리에 맞춰 시스템을 구현해야 한다.
내일은 새로운 스토리에 맞춰 시스템을 조정하고 확장하면 된다.
이것을 반복적이고 점진적인 애자일 방식의 핵심이다.
테스트 주도 개발(Test-driven Development, TDD),리팩터링, 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다
하지만 시스템 수준에서는 어떨까? 시스템 아키텍처는 사전 계획이 필요하지 않을까?
단순한 아키텍처를 복잡한 아키텍처로 조금씩 키울 수 없다는 현실은 정확하다.
소프트웨어 시스템은 물리적인 시스템과 다르다.
관심사를 적절히 분리해 관리한다면 소프트웨어 아키텍처는 점진적으로 발전할 수 있다.
소프트웨어 시스템은 '수명이 짧다'는 본질로 인해 아키텍처의 점진적인 발전이 가능하다.
먼저, 관심사를 적절히 분리하지 못하는 아키텍처 예를 소개한다.
EJB1, EJB2 아키텍처는 관심사를 적절히 분리를 하지 못했다. 따라서 유기적인 성장이 어려웠다.
불필요한 장벽이 생긴 탓이다.
횡단(cross-cutting) 관심사
EJB2 아키텍처는 일부 영역에서 관심사를 거의 완벽하게 분리한다.
예, 원하는 트랜잭션, 보안, 일부 연속적인 동작은 소스코드가 아니라 '배치 기술자'에서 정의한다.
영속성과 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 관례를 따르며, 트랜잭션 의미가 일관적이면 더욱 바람직하다.
원론적으로는 모듈화 되고 캡슐화된 방식으로 영속성 방식을 구상할 수 있다. 영속성 방식을 구현한 코드가 온갖 객체로 흩어진다. 여기서 횡단 관심사라는 용어가 나온다. 영속성 프레임워크 또한 모듈화 할 수 있다. 도메인 논리도 독자적으로 모듈화할 수 있다. 문제는 이 두 영역이 세밀한 단위로 겹친다는 점이다.
EJB아키텍처가 영속성, 보안, 트랜잭션을 처리하는 방식은 관점 지향 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming, AOP)을 예견했다고 본다. AOP는 횡단 관심사에 대처해 모듈성을 확보하는 일반적인 방법론이다.
AOP에서 관점(aspect)이라는 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 선언한 후 영속성 책임을 영속성 프레임워크에 위임한다. AOP 프레임워크는 대상 코드에 영향을 미치지 않는 상태로 동작 방식을 변경한다
자바에서 사용하는 관점 혹은 관점과 유사한 메커니즘 세 개를 살펴보자
자바 프락시
자바 프락시는 단순한 상황에 적합하다.
개별 객체나 클래스에서 메서드 호출을 감싸는 경우가 좋은 예다.
하지만 JDK에서 제공하는 동적 프록시는 인터페이스만 지원한다.
클래스 프락시를 사용하려면 CGLIB, ASM Javassist 등과 같은 바이트 코드 처리 라이브러리가 필요하다. 스프링은 CGLIB가 기본 탑재
import java.lang.reflect.*;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Runnable instance =
(Runnable) Proxy.newProxyInstance(
Runnable.class.getClassLoader()
, new Class[] {Runnable.class}
, new PersonHandler(new Person()) );
instance.run("빠르게");
instance.eat("맛있게");
}
}
class PersonHandler implements InvocationHandler{
Runnable runnable;
@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
String methodName = method.getName();
if(methodName.equals("run")) {
runnable.run((String) args[0]);
}else if (methodName.equals("eat")) {
runnable.eat((String) args[0]);
}
return null;
}
public PersonHandler(Runnable runnable) {
this.runnable = runnable;
}
}
interface Runnable {
void run(String str);
void eat(String str);
}
class Person implements Runnable{
@Override
public void run(String str) {
System.out.println(str + "달린다.");
}
@Override
public void eat(String str) {
System.out.println(str + "먹는다.");
}
}
프락시에는 InvocationHandler를 넘겨줘야 한다.한다.
단순한 예제지만 코드가 상당히 많으며 제법 복잡하다.
바이트 조작 라이브러리를 사용하더라도 만만찮게 어렵다.
코드 양과 크기는 프락시의 두 가지 단점이다.
다시 말해, 프락시를 사용하면사용하면 깨끗한 코드를 작성하기 어렵다
또한 프락시는 AOP 해법에 필요한 시스템 단위로 실행 지점을 명시하는 메커니즘도 제공하지 않는다.
순수 자바 AOP 프레임워크
복잡한 프록시 코드는 대부분 판박이라 다행스럽게도 도구로 자동화할 수 있다
순수 자바 관점을 구현하는 스프링 AOP, JBoss AOP 등과 같은 여러 자바 프레임워크는 내부적으로 프락시를 사용한다. 스프링은 비즈니스 논리를 POJO로 구현한다
POJO는 순수하게 도메인에 초점을 맞춘다. POJO는 엔터프라이즈 프레임워크에 의존하지 않는다. 그리고 단순하다. 따라서 테스트와 유지보수가 쉽다.
프로그래머는 설정 파일이나 API를 사용해 필수적인 애플리케이션 기반 구조를 구현한다.
영속성, 트랜잭션, 보안, 캐시, 장애조치 등과 같은 횡단 괌 심사도 포함된다
많은 경우 실제로는 스프링이나 JBoss라이브러리의 관점을 명시한다.
이때 프레임워크는 사용자가 모르게 프락시나 바이트코드 라이브러리를 사용해 이를 구현한다.
이런 선언들이 요청에 따라 주요 객체를 생성하고 서로 연결하는 등 DI 컨테이너의 구체적인 동작을 제어한다.
AspectJ관점
마지막으로, 관심사를 관점으로 분리하는 가장 강력한 도구는 AspectJ언어다
AspectJ는 언어 차원에서 관점을 모듈화 구성으로 지원하는 자바 언어 확장이다.
앞전에 본 스프링 AOP와 JBoss AOP가 제공하는 순수 자바 방식은 관점이 필요한 상황 중 80-90%에 충분하다. AspectJ는 관점을 분리하는 강력하고 풍부한 도구 집합을 제공하지만, 새 언어 문법과 사용법을 익여야 된다는 단점이 있다.
최근 나온 AspectJ 애너테이션폼은폼은 이런 부담을 어느 정도 완화한다
애너테이션폼은순수한 자바 코드에 자바 5 애너테이션을사용해 관점을 정의한다.
추가로 스프링 프레임워크는 AspectJ에 미숙한 개발자들을 위해 애너테이션 기반 관점을 더 쉽게 다용하도록 다양한 기능을 제공한다.
AspectJ에 대한 상세한 설명은 이 책 범위를 벗어난다. 자세한 내용은 AspectJ, Colyer, Spring을 참조한다.
테스트 주도 시스템 아키택처 구축
관점으로 혹은 유사한 개념으로 관심사를 분리하는 방식은 위력이 막강하다.
애플리케이션 도메인 논리를 POJO로 작성할 수 있다면, 즉 코드 수준에서 아키텍처 관심사를 분리할 수 있다면 진정한 테스트 주도 아키텍처 구축이 가능해진다.
그때그때 새로운 기술을 채택해 단순한 아키텍처를 복잡한 아키텍처로 키워갈 수도 있다.(처음부터 거대한 시스템을 설계할 필요가 없다 아니 안 해도 된다.)
BDUF(Big Design Up Front)를 추구할 필요가 없다. 실제로 BDUF는 해롭기까지 하다.
처음에 쏟아부은 노력을 버리지 않으려는 심리적 저항으로 인해, 그리고 처음에 쏟아부은 노력을 버리지 않으려는 심리적 저항으로 인해, 그리고 처음 선택한 아키텍처가 향후 사고방식에 미치는 영향으로 인해, 변경을 쉽사리 수용하지 못하는 탓이다.
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 강제적으로 가능하다.
다시 말해, 아주 단순하면서도 멋지게 분리된 아키텍처로 소프트웨어 프로젝트를 진행해 결과물을 재빨리 출시한 후, 기반 구조를 추가하며 조금씩 확장해 나가도 괜찮다는 말이다.
세계 최대 웹 사이트들은 고도의 자료 캐싱, 보안, 가상화 등을 이용해 아주 높은 가용성과 성능을 효율적이고도 유연하게 달성했다.
설계가 최대한 분리되어 각 추상화 수준과 범위에서 코드가 적당히 단순하기 때문이다.
그렇다고 아무 방향 없이 프로젝트에 뛰어들어도 좋다는 소리는 아니다.
프로젝트를 시작할 때는 일반적인 범위, 목표, 일정은 물론이고 결과로 내놓을 시스템의 일반적인 구조도 생각해야 한다. 하지만 변하는 환경에 대처해 진로를 변경할 능력도 반드시 유지해야 한다.
초창기 EJB 아키텍처는 기술을 너무 많이 넣느라 관심사를 제대로 분리하지 못했던 유명한 API 중 하나다.
설계가 아주 멋진 API 조차도 정말 필요하지 않으면 과유불급이다.
좋은 API는 걸리적거리지 않아야 한다.
그래야 팀이 창의적인 노력을 사용자 스토리에 집중한다.
그리하지 않으면 아키텍처에 발이 묶여 고객에게 최적의 가치를 효율적으로 제공하지 못한다.
요약
최선의 시스템 구조는 각기 POJO 객체로 구현되는 모듈화 된 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.
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.
너무 일찍 결정하면 고객 피드백을 더 모으고, 프로젝트를 더 고민하고, 구현 방안을 더 탐험할 기회가 사라진다.
관심사를 모듈로 분리한 POJO시스템은 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.
나는 업계에서 여러 형태로 아주 과장되게 포장된 표준에 집착하는 바람에 고객 가치가 뒷전으로 밀려난 사례를 많이 봤다.
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.
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 조명받기 시작했다.
DSL(Domain-Specific Language)은 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.
도메인 전문가가 사용하는 언어로 도메인 논리를 구현하면 도메인을 잘못 구현할 가능성이 줄어든다.
효과적으로 사용한다면 DSL은 추상화 수준을 코드 관용구나 디자인 패턴 이상으로 끌어올린다. 그래서 개발자가 적절한 추상화 수준에서 코드 의도를 표현할 수 있다.
도메인 특화 언어를 사용하면 고차원 정책에서 저 차원 세부사항에 이르기까지 모든 추상화 수준과 모든 도메인을 POJO로 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.