코드메모장

1. 문제 (과제, 프로젝트를 진행하면서 부딪혔던 기술적인문제)

• 테스트 코드 작성은 익숙한 상태이나, TDD 방법론에 맞게 개발을 진행한 경험이 없어 초반에 어려움을 겪었습니다.
• 코틀린 코드에 아직 익숙하지 않아 코틀린스러운 코드를 작성하는데 어려움을 겪었습니다.

2. 시도

• 항해99 플러스에서 제공한 open Q&A를 참여하였습니다.
• Git Commit을 최대한 분리하여 작성하면서 TDD 방법론에 맞도록 구현 시도 했습니다.
• 스파르타 코딩클럽에서 제공해준 코틀린강의를 우선적으로 학습하였습니다.

3. 해결

• 코틀린 코드를 작성하기 위해 ChatGPT를 사용하며 우선적으로 문제를 해결하였습니다.

4. 알게된 것

• EndToEnd 테스트, 통합 테스트, 유닛 테스트의 차이점
  • EtoE 테스트
    • 사용자가 요청을 보내고 응답을 받는 전체적인 테스트 (api 테스트)
  • 통합 테스트
    • 하나의 컴포넌트가 다른 하나 이상의 컴포넌트를 참조 및 호출하여 정상적으로 동작하는지에 대한 테스트
  • 유닛 테스트
    • 하나의 컴포넌트가 다른 컴포넌트를 참조하지 않고 가짜 객체(Mock or Stub)를 활용하여 정상적으로 동작하는지에 대한 테스트
• Test Double 개념에 대한 이해
  • 테스트를 진행하기 어려운 경우 이를 대신해 테스트를 진행할 수 있도록 만들어주는 객체
    • Dummy: 아무 기능도 하지 않는 객체로, 보통 메서드 호출이 필요하지만 실제로 그 결과가 테스트에 중요하지 않은 경우에 사용됩니다.
    • Fake: 실제 동작을 흉내내는 객체로, 보통 간단한 구현을 통해 실제 객체를 대체합니다. 예를 들어, 인메모리 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
    • Stub: 사전 정의된 응답을 반환하는 객체로, 특정 메서드 호출에 대해 고정된 결과를 제공하여 테스트의 예측성을 높입니다.
    • Spy: 호출된 메서드와 전달된 인자를 기록하는 객체로, 호출 여부나 호출된 횟수 등을 검증하는 데 사용됩니다.
    • Mock: 사전 정의된 기대값과 행동을 갖는 객체로, 특정 메서드 호출이 특정 조건을 만족하는지 검증하고, 그에 따라 예외를 던지거나 다른 동작을 수행할 수 있습니다.

Keep : 현재 만족하고 계속 유지할 부분

• 프로젝트를 진행하면서 앞으로 TDD 방법론을 지키면서 작업을 진행 할 예정입니다.
  • 테스트 코드를 작성함으로써 각 함수들의 기능이 정상적으로 잘 돌아가고있다는 확신이 들며 편안하게 리펙토링을 할 수 있어 좋았습니다.

Problem : 개선이 필요하다고 생각하는 문제점

• 개발을 들어가기 이전 테스트 테스트 케이스들을 먼저 작성 후 작업을 진행해야 하지만, 그렇게 진행하지 못한부분이 조금 아쉽고 개선해야하는 점으로 생각합니다.

Try : 문제점을 해결하기 위해 시도해야 할 것

• 개발을 진행하기 이전에 어떻게 작업을 진행할지 노션 혹은 다른 문서에 작성을 우선적으로 진행하도록 시도해 볼 예정입니다.

과제 제출 링크

• https://github.com/Loafly/hhp_week_01

항해 플러스 참여 계기

23년 12월 회사를 그만둔 후 외주 작업 및 처음 코딩을 배우는 사람들에게 도움을 주며(기술매니저 및 강의 진행) 나름 자기계발을 진행하면서 생활을 하고 있었습니다. 하지만 이러한 생활이 생각보다 점점 길어짐에 따라 현업자가 아닌 기간이 증가로 인한 이직에 대한 걱정과 기술적으로 빠르게 변화되어지고 있지만 나는 현재 멈춰있다는 생각이 들었으며 이대로 유지하면 안된다는 생각으로 변화를 주기 위한 마음을 가지고 항해 플러스를 참여하였습니다.

10주간의 목표

• 내가 원하는 회사 들어갈 수 있는 실력 만들기 및 이직 성공하기
• 사소한 것들이더라도 기술블로그 작성하기
• 과제 100% 통과 하기
• 10주가 지나도 후회하지 않도록 시간 투자하기

최종 목표 배지

당연히 최종 목표 배지는 블랙 배지입니다. 현재 쉬는상태이기때문에 다른 분들보다 시간적으로 여유가 있으며 더욱 집중할 수 있는 시간이 많기에 과제를 통과하지 못하는 경우는 있어서는 안되며 100% 과제를 통과하는것을 목표로 진행할 것 입니다.

3.1 애그리거트

• 백 개 이상의 테이블을 한 장의 ERD에 모두 표시하면 개별 테이블 간의 관계를 파악하느라 큰 틀에서 데이터구조를 이해하는 데 어려움을 겪게 되는 것처럼, 도메인 객체 모델이 복잡해지면 개별 구성요소 위주로 모델을 이해하게 되고 전반적인 구조나 큰 수준에서 도메인 간의 관계를 파악하기 어려워진다.

• 애그리거트는 모델을 이해하는데 도움을 줄 뿐만 아니라 일관성을 관리하는 기준도 된다.
• 애그리거트는 관련된 모델을 하나로 모았기 때문에 한 애그리거트에 속한 객체는 유사하거나 동일한 라이프 사이클을 갖는다.
  • 예시
    • 주문 애그리거트
      • Order(root), Orderer, OrderLine, ShippingInfo
    • 위 애그리거트 상황에서, Order를 생성할 경우 ShippingInfo를 필수로 생성되어야 한다.
• 애그리거트는 경계를 갖는다. 애그리거트는 독립된 객체 군이며 각 애그리거트는 자기 자신을 관리할 뿐 다른 애그리거트를 관리하지 않는다.
• ’A가 B를 갖는다’로 설계할 수 있는 요구사항이더라도, 하나의 애그리거트로 묶으면 안되는 경우가 존재한다.
  • 예시) 상품과 리뷰의 관계
    • 상품과 리뷰의 경우 리뷰가 변경되더라도 상품이 변경되지 않아도 되며, 반대또한 마찬가지 이므로 독립적인 관계이다.

3.2 애그리거트 루트

• 애그리거트에 속한 모든 객체가 일관된 상태를 유지하려면 애그리거트 전체를 관리할 주체가 필요한데, 이 책임을 지는 주체가 바로 애그리거트 루트 엔티티이다.

일관된 상태란?

• 총 금액인 totalAmounts를 갖고 있는 Order 엔티티
• 개별 구매 상품의 개수인 quantity와 금액인 price를 갖고 있는 OrderLine 밸류

위 상황인 경우 구매할 상품의 개수를 변경하게 되면 OrderLine의 quantity를 변경하고 더불어 Order의 totalAmounts도 변경해야한다. 이러한 상태를 일관된 상태 라고 한다.

3.2.1 도메인 규칙과 일관성

• 불필요한 중복을 피하고 애그리거트 루트를 통해서만 도메인 로직을 구현하게 만들려면 도메인 모델에 대해 다음의 두 가지를 습관적으로 적용해야 한다.
  • 단순히 필드를 변경하는 set메서드를 공개(public) 범위로 만들지 않는다.
  • 밸류 타입은 불변으로 구현한다.

public class Order {
	private ShippingInfo shippingInfo;
	
	public void changeShippingInfo(ShippingInfo newShippingInfo) {
		verifyNotYetShipped();
		setShippingInfo(newShippingInfo);
	}
	
	// set 메서드는 접근 허용 범위가 private이다.
	private void setShippingInfo(ShippingInfo newShippingInfo) {
		this.shippingInfo = newShippingInfo;
		
		// 불변이므로 아래와같은 코드를 사용할 수 없게 된다.
		// this.shippingInfo.setAddress(newShippingInfo.getAddress());
	}
}

3.2.2 애그리거트 루트의 기능 구현

• 애그리거트 루트는 애그리거트 내부의 다른 객체를 조합해서 기능을 완성한다.
• 애그리거트 루트가 구성요소의 상태만 참조하는 것이 아닌 기능 실행을 위임 하기도 한다.

3.2.3 트랜잭션 범위

• 애그리거트 내부에서 다른 애그리거트의 상태를 변경하는 기능을 실행하면 안된다 이것은 애그리거트가 자신의 책임 범위를 넘어 다른 애그리거트의 상태까지 관리하는 꼴이 된다. 애그리거트는 최대한 독립적이어야 하는데 한 애그리거트가 다른 애그리거트의 기능에 의존하기 시작하면 애그리거트 간 결합도가 높아지며 결합도가 높아질수록 향후 수정 비용이 증가 한다.
• 한 트랜잭션에서 한 개의 애그리거트를 변경하는 것을 권장하지만, 다음 경우에는 한 트랜잭션에서 두 개 이상의 애그리거트를 변경하는 것을 고려할 수 있다.
  • 팀 표준 : 팀이나 조직의 표준에 따라 서비스 의 기능을 한 트랜잭션으로 실행해야하는 경우
  • 기술 제약 : 기술적으로 이벤트 방식을 도입할 수 없는 경우 한 트랜잭션에서 다수의 애그리거트를 수정해서 일관성을 처리
  • UI 구현의 편리 : 운영자의 편리함을 위해

3.3 리포지터리와 애그리거트

• 애그리거트는 개념상 완전한 한 개의 도메인 모델을 표현 하므로 객체의 영속성을 처리하는 리포지터리는 애그리거트 단위로 존재한다.

하나의 리포지터리로 애그리거트 단위를 컨트롤하려면 어떻게 해야할까??

• FetchType을 Lazy로 관계를 설정? (효율성)
• QueryDsl과 같은 라이브러리로 필요한 필드만 조회?

3.4 ID를 이용한 애그리거트 참조

• 애그리거트 간의 참조는 필드를 통해 쉽게 구현할 수 있다. (그림 3.6 참고)
  • 필드를 이용한 애그리거트 참조는 다음 문제를 야기할 수 있다
    • 편한 탐색 오용
      • 한 애그리거트 내부에서 다른 애그리거트 객체에 접근할 수 있으면, 다른 애그리거트의 상태를 쉽게 변경할 수 있게 된다.
    • 성능에 대한 고민
      • 객체의 지연로딩과 즉시로딩에 대한 고민
    • 확장 어려움
      • 각 도메인마다 서로 다른 DB를 사용하게된다면, 단일 기술을 사용할 수 없다.

• 애그리거트 간 ID를 통해 간접 참조를 하여 구현할 수 있다. (그림 3.7 참고)
  • ID를 이용한 애그리거트 간접 참조는, 위 필드를 이용한 애그리거트 참고의 단점을 일부분 해소할 수 있다.
    • 편함 탐색 오용 → 애그리거트의 경계를 명확히 하여 애그리거트 간 물리적인 연결을 제거하기 때문에 모델의 복잡도를 낮춰준다.
    • 성능에 대한 고민 → 응용 서비스에서 필요한 애그리거트를 로딩하므로 애그리거트 수준에서 지연 로딩을 하는것과 동일한 결과를 만든다.
    • 확장의 어려움 → 애그리거트별로 다른 구현 기술을 사용하는것이 가능하다.

3.4.1 ID를 이용한 참조와 조회 성능

• ID를 이용한 애그리거트 참조는 지연 로딩과 같은 효과를 만드는데 지연 로딩과 관련된 대표적인 문제인 N+1 문제가 발생한다.
  • JPQL, QueryDSL 등 라이브러리를 통한 한방쿼리를 통해 N + 1 문제를 해결할 수 있다
• 애그리거트마다 서로 다른 저장소를 사용하면 한 번의 쿼리로 관련 애그리거트를 조회할 수 없다. 이때는 조회 성능을 높이기 위해 캐시를 적용하거나 조회 전용 저장소를 따로 구성한다.

3.5 애그리거트 간 집합 연관

• 1-N
  • 개념적으로는 애그리거트 간에 1-N 연관이 있더라도 성능문제 때문에 애그리거트 간의 1-N 연관을 실제 구현에 반영하지 않는다.

  //public class Category {
  //	private Set<Product> products; // 1-N 관계
  //}
  
  public class Product {
  	private CategoryId ctegoryId;
  }

• N-M
  • N-M 연관을 구현하려면 조인 테이블을 사용한다.

3.6 애그리거트를 팩토리로 사용하기

• 애그리거트가 갖고 있는 데이터를 이용해서 다른 애그리거트를 생성해야 한다면 애그리거트에 팩토리 메서드를 구현하는것을 고려해야 한다.
• Store 애그리거트가 Product 애그리거트를 생성할 때 많은 정보를 알아야 한다면 Store 애그리거트에서 Product 애그리거트를 직접 생성하지 않고 다른 팩토리에 위임하는 방법도 있다.

public class Store { 
	public Product createProduct(ProductId productId, ProductInfo pi) {
    	if (isBlocked()) {
        	throw new StoreBlockedExeption(); 
        } return ProductFactory.create(newProductId.getId(), pi); 
    } 
 }