클린코드 11장 시스템

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

도시를 세운다면? #

한사람의 힘으로는 무리다. 도시에 큰 그림을 그리는 사람이 있으면 작은 사항에 집중하는 사람들도 있다.
도시가 돌아가는 이유는 적절한 추상화와 모듈화 때문이다.
큰 그림을 이해하지 못할지라도 개인과 개인이 관리하는 구성요소는 효율적으로 돌아간다.
소프트웨어도 도시처럼 구성한다.
- 그런데 막상 팀이 제작하는 시스템은 비슷한 수준으로 관심사를 분리하거나 추상화를 이뤄내지 못한다.

시스템 제작과 시스템 사용을 분리하라 #

제작과 사용은 아주 다르다.
소프트웨어 시스템은 준비 과정과 런타임 로직을 분리해야 한다.
시작 단계는 모든 애플리케이션이 풀어야 할 관심사다.
- 불행히도 대다수 애플리케이션은 시작 단계라는 관심사를 분리하지 않는다.
- 준비 과정 코드를 주먹구구식으로 구현할 뿐만 아니라 런타임 로직과 마구 뒤섞는다.

const getSercvice = () => {
	if (service === null) {
		service = new MyService(...);
	}

	return service
}

위 코드는 Lazy Initialization 이라는 기법이다.
장점
- 실제로 필요할 때 까지 객체를 생성하지 않으므로 불필요한 부하가 걸리지 않고, 그만큼 애플리케이션을 시작하는 시간이 빨라진다.
단점
- 하지만 이 함수는 MyService 생성자 인수에 명시적으로 의존한다.
- 런타임 로직에서 MyService 객체를 전혀 사용하지 않더라도 의존성을 해결하지 않으면 컴파일이 안된다.
- 테스트도 문제다.
- Myservice가 무거운 객체라면 단위테스트에서 getService를 호출하기 전에 테스트용 목 객체를 할당해야 한다.
- 또한 일반 런타인 로직에서 객체 생성 로직을 섞어놓은 탓에 모든 실행 경로를 테스트해야 한다.
- 무엇보다 MyService가 모든 상황에 적합한 객체인지 모른다는 사실이 가장 큰 우려다.
초기화 지연 기법을 한 번 정도 사용한다면 별로 심각한 문제는 아니다.
하지만 많은 애플리케이션이 이처럼 좀스러운 설정 기법을 수시로 사용한다.
그래서 전반적인 설정 방식이 애플리케이션 곳곳에 흩어진다. 모듈성은 저조하며 대개 중복이 심각하다.
체계적이고 탄탄한 시스템을 만들고 싶다면 흔히 쓰는 좀스럽고 손쉬운 기법으로 모듈성을 깨서는 절대 안 된다.
객체를 생성하거나 의존성을 연결할때도 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 방법으로, 생성과 관련한 코드는 모두 main이나 main이 호출하는 모듈로 옮기고, 나머지 시스템은 모든 객체가 생성되었고 모든 의존성이 연결되었다고 가정한다.
이 방법은 제어 흐름을 따라가기 쉽다.
- main 함수에서 시스템에 필요한 객체를 생성한 후 이를 애플리케이션에 넘긴다.
- 애플리케이션은 그저 객체를 사용할 뿐이다.
- 즉, 애플리케이션은 메인이나 객체가 생성되는 과정을 전혀 모른다.
- 단지 모든 객체가 적절히 생성되었다고 가정한다.

팩토리 #

물론 때로는 객체가 생성되는 시점을 애플리케이션이 결정할 필요도 생긴다.
추상 팩토리 패턴 사용.
- https://refactoring.guru/ko/design-patterns/abstract-factory
- 객체 세트를 생성하는 패턴
- 추상 팩토리는 생성 역할을 하는 팩토리 클래스의 공통 인터페이스를 정의함

의존성 주입 #

사용과 제작을 분리하는 강력한 메커니즘 하나가 의존성 주입이다.
제어 역전 기법을 의존성 관리에 적용한 매커니즘
새로운 객체는 넘겨받은 책임만 맡으므로 단일 책임 원칙을 지키게 된다.
의존성 관리 맥락에서 객체는 의존성 자체를 인스턴스로 만드는 책임은 지지 않는다.
대신에 이런 책임을 다른 전담 매커니즘에 넘겨야만 한다. 그렇게 제어를 역전시킨다.
초기 설정은 시스템 전체에서 필요하므로 대개 ‘책임질’ 매커니즘으로 ‘main’ 루틴이나 특수 컨테이너를 사용한다.
의존성 주입에서 클래스는 스스로 의존성을 해결하지 않는다. 완전히 수동적이다.
대신에 의존성을 주입하는 방법으로 설정자 메서드나 생성자 인수를 제공한다.

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, 리팩터링, 깨끗한 코드는 코드수준에서 시스템을 조정하고 확장하기 쉽게 만든다.
하지만 시스템수준에서는?
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.

횡단 관심사 #

영속성과 같은 관심사는 애플리케이션의 자연스러운 객체 경계를 넘나드는 경향이 있다.
모든 객체가 전반적으로 동일한 방식을 이용하게 만들어야 한다.
현실적으로 영속성 방식을 구현한 코드가 온갖 객체로 흩어진다. 여기서 횡단 관심사라는 용어가 나온다.
AOP는 횡단 관심사에 대처해 모듈성을 확보하는 일반적인 방법론이다.
AOP에서 관점이라는 모듈 구성 개념은 “특정 관심사를 지원하려면 시스템에서 특정 지점들이 동작하는 방식을 일관성 잇게 바꿔야 한다"라고 명시한다.
명시는 간결한 선언이나 프로그래밍 매커니즘으로 수행한다.

테스트 주도 시스템 아키텍처 구축 #

관점으로 관심사를 분리하는 방식은 그 위력이 막강하다.
코드 수준에서 아키텍처 관심사를 분리할 수 있다면, 진정한 테스트 주도 아키텍처 구축이 가능해진다.
건축가는 BDUF(구현을 시작하기 전에 앞으로 벌어질 모든 사항을 설계하는 기법) 방식을 취한다.
물리적 구조는 일단 짓기 시작하면 극적인 변경이 불가능한 탓이다.
소프트웨어 역시 나름대로 형체가 있지만, 소프트웨어 구조가 관점을 효과적으로 분리한다면, 극적인 변화가 경제적으로 가능하다.
다시말해, 아주 단순하면서도 멋지게 분리된 아키텍처로 소프트웨어 프로젝트를 진행해 결과물을 재빨리 출시한 후, 기반 구조를 추가하며 조금씩 확장해 나가도 괜찮다는 말이다.

의사결정을 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 좋다.

명백한 가치가 있을 때 표준을 현명하게 사용하라. #

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 워래 표준을 제정한 목적을 잊어버리기도 한다.

결론 #

시스템 역시 깨끗해야 한다.
깨끗하지 못한 아키텍처는 도메인 논리를 흐리며 기민성을 떨어뜨린다.
도메인 논리가 흐려지면 제품품질이 떨어진다.
버그가 숨어들기 쉬워지고, 스토리를 구현하기 어려워지는 탓이다.
기민성이 떨어지면 생산성이 낮아져 TDD가 제공하는 장점이 사라진다.
시스템을 설계하든 개별 모듈을 설계하든, 실제로 돌아가는 가장 단순한 수단을 사용해야 한다는 사실을 명심하자.

의존성 주입, 추상 팩토리, aop 사용하는 이유는 이해함. 다른 얘기들은 아직 별로 와닿진 않는다.