행운개발자의 기술블로그

헥사고날 아키텍처를 적용해보면서 제가 직접 고민하고 깨닫고 실수했던 사항들입니다. 직접 프로젝트를 하면서 생각나는 부분들이 있으면 채워두겠습니다. 구조 관점 멀티 모듈에서 모듈은 배포 단위로 구성하는 것이 좋습니다. 프로젝트가 모듈 A,B,C로 나누어져있고 모듈 C가 모듈 A,B를 의존하고 있는 상황이라면 하나의 모듈 안에 패키지 구조로 세부 도메인 A,B,C를 나누는 것을 고려해보아야합니다. 세부 도메인을 별도의 모듈로 나누는 시점은 배포를 따로 해야하는 타이밍일 수 있습니다. 애플리케이션 계층 트랜잭션 처리는 애플리케이션 계층에서 이루어저야한다. @Transactional을 사용한다면 AOP의 특징을 반영한 아래의 주의 사항을 참고하자 // TODO @Transactional 사용시 주의사항 트랜잭션..

트랜잭션의 격리 수준 DIRTY READ NON-REPEATABLE READ PHANTOM READ 1. READ UNCOMMITTED O O O 2. READ COMMITTED O O 3. REPREATABLE READ O 4. SERIALIZABLE 1. READ UNCOMMITTED 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있습니다. 여러개의 트랜잭선이 동시에 수행되고 있을 때, 다른 트랜잭션에서 수정하고 아직 커밋하지 않은 데이터를 조회할 수 있습니다. 이를 DIRTY READ라고 합니다. 트랜잭선 A에서 수정하고 커밋하지 않은 데이터가 트랜잭션 B에서 DIRTY READ된 뒤에 커밋되지 않고 롤백된다면 데이터 정합성에 문제가 발생할 수 있습니다. 2. READ COMMITTED 커밋된 데이터만..

트랜잭션과 락 트랜잭션과 락이 비슷한 개념으로 헷갈릴 수 있지만 목적에서 분명한 차이가 있습니다. 트랜잭션은 데이터의 정합성을 보장해주는 기능이고 락은 동시성을 제어하기 위한 기능입니다. 트랜잭션은 작업의 완정성을 보장해줍니다. 논리적인 작업 셋을 모두 처리하거나 모두 처리되지 않도록 처리해줍니다. 락은 동시성을 제어하기 위한 기능입니다. 만약 하나의 회원 정보에 여러 커넥션이 동시에 접근했을 때 락이 없으면 데이터를 동시에 변경하게 됩니다. 락은 여러 커넥션이 동시에 동일한 자원을 요청할 때 한 시점에는 하나의 커넥션만 변경할 수 있도록 보장해주는 역할을 합니다. 더 나아가서, 트랜잭션의 격리 수준은 여러 트랜잭션 사이에서 작업 결과를 어떻게 공유하고 차단할 것인가를 결정하는 레벨입니다. 트랜잭션의 범..

데이터베이스 종류에 따른 인터페이스 통합 애플리케이션에서 데이터베이스를 사용할 때, 커넥션 연결 → 쿼리 전달 → 응답 반환의 흐름을 사용한다. 그런데 데이터베이스마다 커넥션을 연결하는 방법이 다르다. 이를 통일하기 위해서 JDBC 표준 인터페이스가 만들어졌다 (DriverManager) 일반 커넥션과 커넥션 풀의 도입 데이터베이스 커넥션을 사용할 때 커넥션 풀을 사용한다 직접 커넥션을 연결할 수도 있고, 커넥션 풀을 사용할 수도 있다. 커넥션을 조회하는 방법을 추상화한게 DataSource이다 DriverMangerDataSource HikariDataSource 트랜잭션의 도입 DataSource에서 가져온 커넥션에 대해서 JDBC 코드를 반복해서 작성해야 한다 자동커밋과 수동 커밋에 대한 옵션을 직..

정의 OSIV란 데이터베이스 커넥션 시작 시점부터 API 응답이 끝날 때까지 영속성 컨텍스트와 데이터베이스 커넥션을 유지하는 것을 말합니다. Service 계층을 벗어난 범위에서 지연 로딩이 가능하려면 영속성 컨텍스트가 살아있어야 하고 영속성 컨텍스트는 데이버베이스 커넥션이 유지되어야 가능합니다. OSIV를 사용하면 View Template과 API 컨트롤러에서 지연로딩이 가능해집니다. 설정 springboot에서 OSIV설정의 기본 값은 true 입니다. spring.jpa.open-in-view:true Open Session In View : 하이버네이트 Open EntityManager In View : JPA OSIV를 켤 때 ****주의사항 OSIV를 켜두면 너무 오랜 시간 데이터베이스 커넥션..

객체 중심의 개발의 문제점 애플리케이션이 성장하면서 그 내부의 복잡도는 점점 커집니다. 개발자들이 도메인 영역을 객체지향 중심적으로 잘 구성한다고 하더라도, 복잡한 객체가 될수록 객체의 행위를 데이터베이스에 저장하는 과정도 함께 복잡해집니다. 객체지향은 행동을 중심에 두고, 관계형 데이터베이스는 데이터를 중심에 두기 때문에 이 둘 사이의 불일치가 존재합니다. 유연하고 확장 가능하도록 객체지향 설계를 향해 나아갈수록 데이터 중심의 데이터베이스와 거리가 멀어집니다. 추상화, 캡슐화, 정보은닉, 상속, 다형성 등 애플리케이션 개발에서 사용되는 다양한 장치들이 데이터베이스에는 정확하게 매핑되는 개념이 없기 때문입니다. 객체를 관계형 데이터베이스에 저장하고 조회하는 과정에서 개발자는 무수히 많은 코드를 작성하고 ..

헥사고날 아키텍처의 테스트 테스트는 비용이 적고, 유지보수가 쉽고, 빨리 실행되어야 합니다. 그래서 테스트 피라미트가 등장했습니다. 단위 테스트 - 통합 테스트 - 시스템 테스트가 순서대로 있습니다. 단위 테스트는 가장 밑에서 가장 넓은 영역을 차지합니다. 시스템 테스트는 가장 비용이 높은 테스트로서 커버리지의 목표가 통합 테스트와 유닛 테스트보다 좁아야 합니다. 모든 영역의 테스트에서 커버리지를 높게 잡으면 새로운 기능을 만드는 것보다 테스트를 만드는데 더 시간을 쓰게 됩니다. 유닛/통합/시스템 테스트는 각각 클래스/연결된 여러 컴포넌트/모든 컴포넌트를 검증합니다. 단위 테스트 단위 테스트를 수행할 때에는 의존성이 있는 컴포넌트의 동작을 mocking 합니다. 그리고 테스트 대상이 모킹하고 있는 의존 ..

헥사고날 아키텍처의 영속성 계층 영속성 계층 Adapter의 동작 방식 일반적인 의존성 역전을 사용한다면 Service 계층에서 Repository 인터페이스를 호출하고 실질적으로는 RepositoryImpl이 동작합니다. Service -호출→ Repository -구현→ RepositoryImpl 이러한 의존성 역전을 한 번 더 꼬은 것이 Adapter입니다. Adapter는 애플리케이션 계층의 port 인터페이스를 상속한 Repository가 사용되는 곳입니다. Service -호출→ Port -구현→ Adapter -호출→ Repository -구현→ RepositoryImpl package io.lucky.user.persistence.adapter; import io.lucky.user.app..

헥사고날 아키텍처의 애플리케이션 계층 애플리케이션의 UseCase 웹 계층에 들어온 요청은 UseCase 인터페이스를 통해서 Service 계층에 전달되고 Port를 통해서 모델의 상태를 변환하고 출력을 반환한다. UseCase를 애플리케이션을 사용하는 하나의 흐름이라는 관점에서 이 과정을 정리해보면 4단계로 구성된다. 입력을 받기 (web) 검증하고 비즈니스 로직 수행하기 (usecase + service) 모델 상태를 조작하기 (port) 출력을 반환하기 (web) 검증의 과정은 입력받은 값 자체에 대한 검증이 필요하기도 하고, 비즈니스 상의 검증 로직도 필요하다. usecase를 구현한 service가 비즈니스 상의 검증 로직만을 담당하도록 책임을 부여한다면, 입력 유효성 검증은 어디에서 수행되어야..

간소화된 헥사고날 아키텍처 패키지 구조 헥사고날 아키텍처로 검색하면 많이 보이는 그림이 있습니다. 그리고 만들면서 배우는 클린 아키텍처라는 책에서는 패키지 구조를 어떻게 설계해야하는지에 대한 구체적인 방안을 제공하고 있습니다. 하지만 아직 제 경험으로는 이러한 그림과 패키지 구조 전체를 전체로 다 활용할 수 있을만큼의 경험이 부족한 것 같습니다. 거의 50%는 왜 있는지 모르겠고 불필요해보였습니다. 그래서 제가 필요성을 느끼는 부분만 남겨서 보았습니다. io.lucky.user web controller dto request response application usecase query service port domain persistence adapter mapper repository Main.jav..