[CleanCode] 시스템

안녕하세요. 오늘은 클린코드 시스템 편으로 돌아왔습니다.
깨끗한 시스템을 만들기 위한 방법에 대하여 정리해 보았는데요.
모쪼록 여러분께 도움이 되길 바랍니다~

클린 시스템이란?

소프트웨어를 구성할 때 소프트웨어 팀도 도시처럼 구성한다.
도시는 혼자서 관리할 수 없다.
도시에는 교통관리팀, 치안관리팀, 건축물관리팀 등이 존재하는 것처럼 시스템도 적절한 추상화와 모듈화가 필요하다.
깨끗한 코드 구현시 낮은 추상화 수준에서 관심사를 분리하기 쉬워진다.
시스템 항목에서는 높은 추상화 수준, 즉 시스템 수준에서도 깨끗함을 유지하는 방법을 살펴본다

시스템 제작과 시스템 사용 분리

제작(construction)은 사용 (use)와 아주 다르다는 것을 명심하자.
소프트웨어 시스템은 준비과정(애플리케이션 객체 제작 및 의존성 연결)과 런타임 로직을 분리해야 한다.
관심사(concern) 분리는 가장 오래되고 가장 중요한 설계 기법 중 하나지만 대다수의 애플리케이션은 시작단계라는 관심사를 분리하지 않는다.
준비 과정에서 주먹구구식으로 코드를 구현할 뿐 아니라 런타임 로직과 마구 뒤섞는데 다음이 그 전형적인 예다.

public Service getService(){
if(service == null){
service = new service(..)
return service
}
}

위와 같은 예는 초기화 지연 (Lazy initialization) 혹은 계산 지연(Lazy Evaluation) 기법이다.
장점은 실제 필요한 상황까지 객체를 생성하지 않으므로 애플리케이션을 시작하는 시간이 빨라진다.
또한 어떤 경우에도 null포인터를 반환하지 않는다.
하지만 getServie 메서드가 생성자 인수에 명시적으로 의존하며 런타임 로직에서 해당 객체를 전혀 사용하지 않더라도 의존성을 해결하지 않으면 컴파일이 안된다.

테스트에서도 문제는 발생한다.
일반 런타임 로직에 객체 생성 로직을 섞어놓은 탓에 모든 실행 경로도 테스트해야 한다. (service == null , service ≠null 인 경로)
해당 기법을 한 번 정도 사용한다면 심각한 문제는 아니지만 이 같은 설정 기법을 수시로 이용한다면?
이런 경우에 모듈성은 저조하며 대개 중복이 심하다.

설정 논리는 일반 논리와 분리해야 모듈성이 높아진다.
체계적이고 탄탄한 시스템을 위해서는 흔히 쓰는 손쉬운 기법으로 모듈성을 깨서는 절대로 안된다.

Main 분리
시스템 생성과 사용을 분리하는 한 가지 방법으로 생성과 관련된 코드는 모두 main이나 main이 호출하는 모듈로 옮기고 나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연걸되었다고 가정한다.
main 함수에서 시스템에 필요한 객체를 생성한 후 이를 애플리케이션에 넘기고 애플리케이션은 그저 객체를 사용할 뿐인 것이다.
애플리케이션은 main이나 객체가 생성되는 과정을 전혀 모르고 단지 모든 객체가 적절히 생성되었다고 가정한다.

팩토리
때로는 객체가 생성되는 시점을 애플리케이션이 결정할 필요도 생긴다.
예를 들어 주문 처리 시스템에서 애플리케이션은 LineItem 인스턴스를 생성해 Order에 추가한다.
이때는 ABSTRACT FACTORY 패턴을 사용한다.
그러면 LineItem을 생성하는 시점은 애플리케이션이 결정하지만 LineItem를 생성하는 코드는 애플리케이션이 모른다.
여기서도 마찬가지로 모든 의존성이 main에서 애플리케이션으로 향한다.

의존성 주입
사용과 제작을 분리하는 강력한 메커니즘 하나가 의존성 주입 DI(Dependency Injection)이다.
의존성 주입은 Inversion of Control (IoC, 제어 역전) 기법을 의존성 관리에 적용한 메커니즘으로 제어 역전에서는 한 객체가 맡은 보조 책임을 새로운 객체에게 전적으로 떠넘긴다.
새로운 객체는 넘겨받은 책임만 맡으므로 SRP을 지키게 된다.
초기 설정은 시스템 전체에서 필요하므로 대게 책임질 메커니즘으로 main 루틴이나 특수 컨테이너를 사용한다.
JNDI 검색은 의존성 주입을 부분적으로 구현한 기능으로 객체는 디렉터리 서버에 이름을 제공하고 그 이름에 일치하는 서비스를 요청한다.

MyService myService = (MyService) (jndiContext.lookup(”nameOfService”))

호출 객체는 반환하는 객체가 적절한 인터페이스를 구현하는 한 실제 반환되는 객체의 유형을 제어하지 않는다.
대신 호출하는 객체는 의존성을 능동적으로 해결한다.
진정한 의존성 주입은 여기서 한걸음 더 나가는데 클래스가 의존성을 해결하려 하지 않으며 클래스는 완전히 수동적이다.
대신에 의존성을 주입하는 방법으로 setter나 생성자 인수를(혹은 둘 다)를 제공한다.
DI 컨테이너는 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 제공하는데 객체 사이 의존성은 xml파일에 정의한다.
그리고 자바 코드에서는 이름으로 특정한 객체를 요청한다.
그럼 초기화 지연으로 얻는 장점은 포기하여야 하는 걸까?
DI 컨테이너는 필요할 때까지는 객체를 생성하지 않고 대부분 계산 지연이나 비슷한 최적화에 쓸 수 있도록 팩토리를 호출하거나 프록시를 생성하는 방법을 제공하므로 계산지연 기법이나 이와 유사한 최적화 기법에서 이런 메커니즘을 사용할 수 있다.

확장

도시가 성장함에 따라 처음에는 좁던 길이 포장되며 점점 넓어진다.
“왜 처음부터 넓게 만들지 않았지?”라고 자문하겠지만 다른 방식으로는 확장이 일어나기 어렵다.
성장할지 모른다는 기대로 자그만 마을에 6차선을 뚫는데 들어가는 비용을 정당화할 수 있을까?
조그만 마을에서 6차선 도로를 반길까?
‘처음부터 올바르게’ 시스템을 만들 수 있다는 믿음은 미신이다.
대신에 우리는 오늘 주어진 사용자 스토리에 맞춰 시스템을 구현해야 한다.
내일은 새로운 스토리에 맞춰 시스템을 조정하고 확장한다.
이것이 반복적이고 점진적인 애자일 방식의 핵심이다.
TDD, 리팩토링 등으로 얻어지는 깨끗한 코드는 코드 수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다.
하지만 시스템 수준에서는 어떨까? 시스템 아키텍처는 사전 계획이 필요하지 않을까?
소프트웨어 시스템은 물리적 시스템과 다르다.
관심사를 적절히 분리해 관리한다면 소프트웨어 아키텍처는 점진적으로 발전할 수 있다.
나중에 보겠지만, 소프트웨어 시스템은’수명이 짧다’는 본질로 인해 아키텍처의 점진적인 발전이 가능하다.

 

테스트 주도 시스템 아키텍처 구성

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.
그때그때 새로운 기술을 채택해 단순한 아키텍처를 복잡한 아키텍처로 키워갈 수도 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 좋은데 우리는 때때로 가능한 마지막 순간까지 결정을 미루는 방법이 최선이라는 사실을 까먹곤 한다.
게으르거나 무책임해서가 아니라 최대한 정보를 모아 최선의 결정을 내리기 위해서다.
성급한 결정은 불충분한 지식으로 내린 결정이며 관심사를 모듈로 분리한 POJO 시스템은 기민함을 제공한다.
이런 기민함 덕택에 최신 정보에 기반해 최선의 시점 최적의 결정을 내리기가 쉬워진다.
또한 결정의 복잡성도 줄어든다.

표준을 현명하게 사용하라

표준을 사용하면 아이디어와 컴포넌트 재사용이 쉽고 좋은 아이디어를 캡슐화하기 쉬우며 컴포넌트를 엮기도 쉽다.
하지만 대로는 표준을 만드는 시간이 너무 오래 걸려 업계가 기다리지 못하기도 하고 어떤 표준은 원래 표준을 제정한 목적을 잊어버리기도 한다.
과장되게 포장된 표준에 집착하여 고객 가치가 뒷전으로 밀려나는 경우도 있다.

시스템은 도메인 특화 언어가 필요하다

DSL(Domain-Specific lANGUAGE)은 간단한 스크립트 언어나 표준 언어로 구현한 API를 말한다.
좋은 DSL은 도메인 개념과 그 개념을 구현한 코드 사이에 존재하는 ‘의사소통 간극’을 줄여준다.
도메인 전문가가 사용하는 언어로 도메인논리를 구현하면 도메인을 잘못 구현할 가능성이 줄어든다.
효과적으로 사용한다면 DSL은 추상화 수준을 코드 관용구나 디자인 패턴 이상으로 끌어올린다.
해서 개발자가 적절한 추상화 수준에서 코드 의도를 표현할 수 있다.

결론

시스템 역시 깨끗해야 한다.
깨끗하지 못한 아키텍처는 도메인 논리를 흐리며 기민성을 떨어뜨린다.
기민성이 떨어지면 생산성이 낮아져 TDD가 제공하는 장점이 사라지며 도메인 논리가 흐려지면 제품 품질이 떨어진다.
모든 추상화 단계에서 의도는 명확히 표현해야 하는데 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.