DEV 68

헥사고날 아키텍처 시리즈 4. 패키지 구조

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..

헥사고날 아키텍처 시리즈 3. 헥사고날 아키텍처 시작하기

핵사고날 아키텍처 중심으로 향하는 의존성 방향 핵사고날 아키텍처는 의존성 역전 원칙을 적용해서 애플리케이션 계층으로 의존성이 생기도록 구성합니다. 계층형 아키텍처에서 웹 → 도메인 → 영속성으로 의존성이 존재했다면, 핵사고날 아키텍처에서는 웹 → 도메인 ← 영속성 방향의 의존성을 가집니다. 의존성 방향이 도메인 계층을 향하면 웹과 영속성 계층의 기술에 의존하지 않고 비즈니스 로직을 작성할 수 있습니다. SpringBoot, JPA라는 한국형 국룰 조합을 사용한다고 하더라도 이러한 의존성 방향을 가져갈 이유가 있습니다. 하나의 애플리케이션이 더 작은 애플리케이션들로 나누어지는 경우에도 이러한 의존성의 방향이 도움을 줍니다. 도메인이 웹, 영속성 계층에 상관없이 독립적으로 작성되어 있기 때문에 비즈니스 요구..

헥사고날 아키텍처 시리즈 2. 계층형 아키텍처 극복하기

계층형 아키텍처 극복하기 단일 책임 원칙과 의존성 역전 원칙 단일 책임 원칙은 하나의 컴포넌트는 오로지 한 가지 일을 해야하고, 그것을 올바르게 수행해야 한다는 뜻으로 알려져 있습니다. 그런데 단일 책임 원칙의 실제 정의는 “컴포넌트를 변경하는 이유는 오직 하나뿐이어야 한다.” 입니다. 단일 책임 원칙을 좀 더 깊게 이해하기 위해서 단계적으로 들어가보겠습니다. 우선 웹 - 도메인 - 영속성의 구조를 가지는 게층형 아키텍처에서 서비스 규모가 매우 커진 상황을 가정합니다. 도메인이라는 거대한 층은 엄청나게 많은 비즈니스 로직들을 담고 있습니다. 도메인이라는 하나의 계층에서 각자의 역할을 하는 컴포넌트를 정의하고 컴포넌트 A에서 컴포넌트 B,C,D 를 사용하는 것은 당연합니다. A에서 B,C,D를 사용하는 것..

헥사고날 아키텍처 시리즈 1. 계층형 아키텍처의 문제점

계층형 아키텍처의 문제점 계층형 아키텍처 그림 웹 - 도메인 - 영속성 데이터베이스 중심의 설계를 유도한다 계층형 아키텍처에서 웹 계층을 도메인 계층에 의존하고, 도메인 계층은 영속성 계층에 의존합니다. 결국 자연스럽게 데이터베이스에 의존하게 됩니다. 데이터베이스 중심의 개발은 사용자의 행위보다는 상태에 더 집중하게 만듭니다. ‘계정이 잠기면 이런 저런 행위를 하지 못한다.(행위)’ 보다 ‘계정의 상태가 LOCKED 일 때에는 이런 저런 행위를 하지 못한다.’ 라는 생각을 하면서 개발을 하게 됩니다. LOCKED라는 계정의 상태가 데이터베이스에 저장되어 있음을 인지하고 떠올리면서 개발해야하는 것의 차이를 말하고 싶었습니다. ORM을 사용할 때, 도메인 계층에서 영속성을 고려하게 된다 JPA와 같은 ORM..

소프트웨어 장인 정신 - 커뮤니케이션 1

들어가며 ‘소프트웨어 장인 정신’에 대한 글을 적어 보려고 합니다. 가장 먼저 주제를 좁혀보겠습니다. ‘소프트웨어 장인이라면 이런 이런 습관을 가지고 있어야 한다’는 글은 아닙니다. 대신에 ‘소프트웨어 장인이 되어가는 과정에서 경력 3년을 가진 개발자 장환석의 정신 상태’라는 표현이 좋겠습니다. 소프트웨어 장인 정신이라는 대주제에 아래, 첫 번째 글은 ‘커뮤니케이션’에 대해서 두 번째 글은 ‘기술’에 대해서 작성할 생각입니다. 커뮤니케이션에 대해서 먼저 이야기하는 이유는 ‘조직의 커뮤니케이션 구조가 소프트웨어의 구조에 영향을 미친다’는 말에 크게 공감하기 때문입니다. 경력 10년의 개발자가 되었을 때에는 한 조직을 ‘제대로’ 리딩할 수 있는 사람이 되고싶다는 생각을 합니다. 3년의 시간동안 보고 배웠던 ..

DEV/INSIGHT 2024.03.14

Spring Security Authentication 아키텍처

Servlet Authentication Architecture Authentication과 AuthenticationManager Servlet Authentication Architecture에 대해서는 공식 도큐먼트의 마지막에 있는 그림을 먼저 보고 시작해야 이해가 잘 됩니다. Servlet Authentication Architecture의 시작은 Spring Security Architecture에서 보았던 SecurityFilterChain에서부터 시작합니다. SecurityFilterChain 안에 AbstractAuthenticationProcessingFilter가 포함되어 있고, 많이 사용하는 UsernamePasswordAuthenticationFilter는 이 추상 클래스를 상속받은..

DEV/Spring Security 2024.01.30

Spring Security 아키텍처

Filter Spring Security는 Sevlet Filter에서 동작함 Servlet Filter를 먼저 확인해야 함 Client → FilterChain FilterChain = Filter + Servlet 요청을 받으면 서블릿 컨테이너에서 Filter, Servlet을 포함하고 있는 FilterChain을 생성 위 그림에서 Servlet은 DispatcherServlet HttpServletRequest의 URI에 의해서 처리됨 Filter의 역할 다음 차례의 Filter, Serlvet이 동작하는 것을 막고 HttpServletResponse에 응답을 씀 HttpServletRequest, HttpServletResponse를 변경하여 다음 차례의 FilterChain에서 변경된 사항을 사..

DEV/Spring Security 2024.01.30

Servlet부터 MVC의 도입까지

Web Server, WAS의 차이점(nginx? apache? tomecat?, CDN?) Web Server와 WAS의 개념부터 시작해야합니다. Web Server : HTTP 기반, 정적 파일 제공 (HTML, CSS, JS, Image, Video) ex) NGINX, Apache WAS : HTTP 기반, Web Server 기능 포함, 동적 HTML, HTTP JSON API, 코드를 실행해서 애플리케이션 로직 수행 서블릿, JSP, 스프링 MVC 같은 것들이 WAS에서 동작한다 자바에서는 서블릿 컨테이너 기능을 제공하면 WAS라고 부른다 ex) tomcat, jetty, undertow 위와 같이 구분할 수 있지만, 명확한 구분이 존재하지는 않습니다. Web Server에서 애플리케이션 로직..

DEV/Spring MVC 2024.01.29

jevn 설정 (JDK 버전 변경하기)

1. jenv 설치 brew install jenv 2. jdk 설치 brew tap AdoptOpenJDK/openjdk brew install --cask adoptopenjdk8 brew install --cask adoptopenjdk11 아래와 같은 에러가 발생하는 경우에는 hwanseok@hwanseoks-MacBook-Pro ~ % brew install --cask adoptopenjdk8 Error: Cask adoptopenjdk8 exists in multiple taps: homebrew/cask-versions/adoptopenjdk8 adoptopenjdk/openjdk/adoptopenjdk8 아래의untap을 해준 뒤 다시 install을 하면 된다 brew untap ado..

DEV/JAVA 2024.01.26

모니터링 데이터에는 LLM를 어떻게 붙여야할까?

1. 들어가며 알파고와 이세돌의 경기가 있었던 날이 2016년 3월이니, 벌써 거의 8년 전의 일입니다. 작년 2023년에는 GPT-4가 세상에 나왔습니다. 1년마다 정말 큰 변화를 맞이하고 있습니다. 모니터링 데이터 속에서 하루 하루를 살아가다보니 LLM의 흐름을 모니터링 데이터의 관점에서 생각해보게 되었습니다. 텍스트 데이터만 입력으로 받는 LLM을 모니터링 데이터에 어떻게 적용할 수 있을까요? 2. Elastic은 어떻게 했을까? 2.1. Vector DB 조금만 알아보기 Elastic Search는 내부적으로 Vector DB를 사용합니다. Elastic Master Class에서는 “Lucene을 세계 최고의 Vector DB로 만들겠다”고 선언하기도 했습니다. 그러면 이 Vector DB는 무..

DEV/INSIGHT 2024.01.02