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Incheol's TECH BLOG
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      • 스프링 클라우드 컨피그 갱신 되지 않는 이슈(feat. 서비스 디스커버리)
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      • 람다를 활용한 클라우드 와치 알림 받기
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      • 우리는 성장 할수 있을까? (w. 함께 자라기)
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    • SEMINAR
      • 2022 INFCON 후기
        • [104호] 사이드 프로젝트 만세! - 기술만큼 중요했던 제품과 팀 성장기
        • [102호] 팀을 넘어서 전사적 협업 환경 구축하기
        • [103호] 코드 리뷰의 또 다른 접근 방법: Pull Requests vs. Stacked Changes
        • [105호] 실전! 멀티 모듈 프로젝트 구조와 설계
        • [105호] 지금 당장 DevOps를 해야 하는 이유
        • [102호] (레거시 시스템) 개편의 기술 - 배달 플랫폼에서 겪은 N번의 개편 경험기
        • [102호] 서버비 0원, 클라우드 큐 도입으로 해냈습니다!
  • STUDY
    • 오브젝트
      • 1장 객체, 설계
      • 2장 객체지향 프로그래밍
      • 3장 역할, 책임, 협력
      • 4장 설계 품질과 트레이드 오프
      • 5장 책임 할당하기
      • 6장 메시지와 인터페이스
      • 7징 객체 분해
      • 8장 의존성 관리하기
      • 9장 유연한 설계
      • 10장 상속과 코드 재사용
      • 11장 합성과 유연한 설계
      • 12장 다형성
      • 13장 서브클래싱과 서브타이핑
      • 14장 일관성 있는 협력
      • 15장 디자인 패턴과 프레임워크
      • 마무리
    • 객체지향의 사실과 오해
      • 1장 협력하는 객체들의 공동체
      • 2장 이상한 나라의 객체
      • 3장 타입과 추상화
      • 4장 역할, 책임, 협력
    • JAVA ORM JPA
      • 1장 JPA 소개
      • 2장 JPA 시작
      • 3장 영속성 관리
      • 4장 엔티티 매핑
      • 5장 연관관계 매핑 기초
      • 6장 다양한 연관관계 매핑
      • 7장 고급 매핑
      • 8장 프록시와 연관관계 관리
      • 9장 값 타입
      • 10장 객체지향 쿼리 언어
      • 11장 웹 애플리케이션 제작
      • 12장 스프링 데이터 JPA
      • 13장 웹 애플리케이션과 영속성 관리
      • 14장 컬렉션과 부가 기능
      • 15장 고급 주제와 성능 최적화
      • 16장 트랜잭션과 락, 2차 캐시
    • 토비의 스프링 (3.1)
      • 스프링의 이해와 원리
        • 1장 오브젝트와 의존관계
        • 2장 테스트
        • 3장 템플릿
        • 4장 예외
        • 5장 서비스 추상화
        • 6장 AOP
        • 8장 스프링이란 무엇인가?
      • 스프링의 기술과 선택
        • 5장 AOP와 LTW
        • 6장 테스트 컨텍스트 프레임워크
    • 클린코드
      • 1장 깨끗한 코드
      • 2장 의미 있는 이름
      • 3장 함수
      • 4장 주석
      • 5장 형식 맞추기
      • 6장 객체와 자료 구조
      • 9장 단위 테스트
    • 자바 트러블슈팅(with scouter)
      • CHAP 01. 자바 기반의 시스템에서 발생할 수 있는 문제들
      • CHAP 02. scouter 살펴보기
      • CHAP 03. scouter 설정하기(서버 및 에이전트)
      • CHAP 04. scouter 클라이언트에서 제공하는 기능들
      • CHAP 05. scouter XLog
      • CHAP 06. scouter 서버/에이전트 플러그인
      • CHAP 07. scouter 사용 시 유용한 팁
      • CHAP 08. 스레드 때문에(스레드에서) 발생하는 문제들
      • CHAP 09. 스레드 단면 잘라 놓기
      • CHAP 10. 잘라 놓은 스레드 단면 분석하기
      • CHAP 11. 스레드 문제
      • CHAP 12. 메모리 때문에 발생할 수 있는 문제들
      • CHAP 13. 메모리 단면 잘라 놓기
      • CHAP 14. 잘라 놓은 메모리 단면 분석하기
      • CHAP 15. 메모리 문제(Case Study)
      • CHAP 24. scouter로 리소스 모니터링하기
      • CHAP 25. 장애 진단은 이렇게 한다
      • 부록 A. Fatal error log 분석
      • 부록 B. 자바 인스트럭션
    • 테스트 주도 개발 시작하기
      • CHAP 02. TDD 시작
      • CHAP 03. 테스트 코드 작성 순서
      • CHAP 04. TDD/기능 명세/설계
      • CHAP 05. JUnit 5 기초
      • CHAP 06. 테스트 코드의 구성
      • CHAP 07. 대역
      • CHAP 08. 테스트 가능한 설계
      • CHAP 09. 테스트 범위와 종류
      • CHAP 10. 테스트 코드와 유지보수
      • 부록 A. Junit 5 추가 내용
      • 부록 C. Mockito 기초 사용법
      • 부록 D. AssertJ 소개
    • KOTLIN IN ACTION
      • 1장 코틀린이란 무엇이며, 왜 필요한가?
      • 2장 코틀린 기초
      • 3장 함수 정의와 호출
      • 4장 클래스, 객체, 인터페이스
      • 5장 람다로 프로그래밍
      • 6장 코틀린 타입 시스템
      • 7장 연산자 오버로딩과 기타 관례
      • 8장 고차 함수: 파라미터와 반환 값으로 람다 사용
      • 9장 제네릭스
      • 10장 애노테이션과 리플렉션
      • 부록 A. 코틀린 프로젝트 빌드
      • 부록 B. 코틀린 코드 문서화
      • 부록 D. 코틀린 1.1과 1.2, 1.3 소개
    • KOTLIN 공식 레퍼런스
      • BASIC
      • Classes and Objects
        • Classes and Inheritance
        • Properties and Fields
    • 코틀린 동시성 프로그래밍
      • 1장 Hello, Concurrent World!
      • 2장 코루틴 인 액션
      • 3장 라이프 사이클과 에러 핸들링
      • 4장 일시 중단 함수와 코루틴 컨텍스트
      • 5장 이터레이터, 시퀀스 그리고 프로듀서
      • 7장 스레드 한정, 액터 그리고 뮤텍스
    • EFFECTIVE JAVA 3/e
      • 객체 생성과 파괴
        • 아이템1 생성자 대신 정적 팩터리 메서드를 고려하라
        • 아이템2 생성자에 매개변수가 많다면 빌더를 고려하라
        • 아이템3 private 생성자나 열거 타입으로 싱글턴임을 보증하라
        • 아이템4 인스턴스화를 막으려거든 private 생성자를 사용하라
        • 아이템5 자원을 직접 명시하지 말고 의존 객체 주입을 사용하라
        • 아이템6 불필요한 객체 생성을 피하라
        • 아이템7 다 쓴 객체 참조를 해제하라
        • 아이템8 finalizer와 cleaner 사용을 피하라
        • 아이템9 try-finally보다는 try-with-resources를 사용하라
      • 모든 객체의 공통 메서드
        • 아이템10 equals는 일반 규약을 지켜 재정의하라
        • 아이템11 equals를 재정의 하려거든 hashCode도 재정의 하라
        • 아이템12 toString을 항상 재정의하라
        • 아이템13 clone 재정의는 주의해서 진행해라
        • 아이템14 Comparable을 구현할지 고려하라
      • 클래스와 인터페이스
        • 아이템15 클래스와 멤버의 접근 권한을 최소화하라
        • 아이템16 public 클래스에서는 public 필드가 아닌 접근자 메서드를 사용하라
        • 아이템17 변경 가능성을 최소화하라
        • 아이템18 상속보다는 컴포지션을 사용하라
        • 아이템19 상속을 고려해 설계하고 문서화하라. 그러지 않았다면 상속을 금지하라
        • 아이템20 추상 클래스보다는 인터페이스를 우선하라
        • 아이템21 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계하라
        • 아이템22 인터페이스 타입을 정의하는 용도로만 사용하라
        • 아이템23 태그 달린 클래스보다는 클래스 계층구조를 활용하라
        • 아이템24 멤버 클래스는 되도록 static으로 만들라
        • 아이템25 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 담으라
      • 제네릭
        • 아이템26 로 타입은 사용하지 말라
        • 아이템27 비검사 경고를 제거하라
        • 아이템28 배열보다는 리스트를 사용하라
        • 아이템29 이왕이면 제네릭 타입으로 만들라
        • 아이템30 이왕이면 제네릭 메서드로 만들라
        • 아이템31 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높이라
        • 아이템32 제네릭과 가변인수를 함께 쓸 때는 신중하라
        • 아이템33 타입 안전 이종 컨테이너를 고려하라
      • 열거 타입과 애너테이션
        • 아이템34 int 상수 대신 열거 타입을 사용하라
        • 아이템35 ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용하라
        • 아이템36 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라
        • 아이템37 ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라
        • 아이템38 확장할 수 있는 열거 타입이 필요하면 인터페이스를 사용하라
        • 아이템 39 명명 패턴보다 애너테이션을 사용하라
        • 아이템40 @Override 애너테이션을 일관되게 사용하라
        • 아이템41 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용하라
      • 람다와 스트림
        • 아이템46 스트림에는 부작용 없는 함수를 사용하라
        • 아이템47 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다
        • 아이템48 스트림 병렬화는 주의해서 적용하라
      • 메서드
        • 아이템49 매개변수가 유효한지 검사하라
        • 아이템50 적시에 방어적 본사본을 만들라
        • 아이템53 가변인수는 신중히 사용하라
        • 아이템 54 null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환하라
        • 아이템56 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
      • 일반적인 프로그래밍 원칙
        • 아이템56 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
        • 아이템57 지역변수의 범위를 최소화하라
        • 아이템 60 정확한 답이 필요하다면 float와 double은 피하라
      • 예외
        • 아이템 73 추상화 수준에 맞는 예외를 던지라
        • 아이템 74 메서드가 던지는 모든 예외를 문서화하라
      • 동시성
        • 아이템78 공유 중인 가변 데이터는 동기화해 사용하라
        • 아이템79 과도한 동기화는 피하라
        • 아이템 80 스레드보다는 실행자, 태스크, 스트림을 애용하라
      • 직렬화
        • 아이템 87 커스텀 직렬화 형태를 고려해보라
    • Functional Programming in Java
      • Chap 01. 헬로, 람다 표현식
      • Chap 02. 컬렉션의 사용
      • Chap 03. String, Comparator, 그리고 filter
      • Chap 04. 람다 표현식을 이용한 설계
      • CHAP 05. 리소스를 사용한 작업
      • CHAP 06. 레이지
      • CHAP 07. 재귀 호출 최적화
      • CHAP 08. 람다 표현식의 조합
      • CHAP 09. 모든 것을 함께 사용해보자
      • 부록 1. 함수형 인터페이스의 집합
      • 부록 2. 신택스 오버뷰
    • 코틀린 쿡북
      • 2장 코틀린 기초
      • 3장 코틀린 객체지향 프로그래밍
      • 4장 함수형 프로그래밍
      • 5장 컬렉션
      • 6장 시퀀스
      • 7장 영역 함수
      • 9장 테스트
      • 10장 입력/출력
      • 11장 그 밖의 코틀린 기능
    • DDD START!
      • 1장 도메인 모델 시작
      • 2장 아키텍처 개요
      • 3장 애그리거트
      • 4장 리포지터리와 모델구현(JPA 중심)
      • 5장 리포지터리의 조회 기능(JPA 중심)
      • 6장 응용 서비스와 표현 영역
      • 7장 도메인 서비스
      • 8장 애그리거트 트랜잭션 관리
      • 9장 도메인 모델과 BOUNDED CONTEXT
      • 10장 이벤트
      • 11장 CQRS
    • JAVA 8 IN ACTION
      • 2장 동작 파라미터화 코드 전달하기
      • 3장 람다 표현식
      • 4장 스트림 소개
      • 5장 스트림 활용
      • 6장 스트림으로 데이터 수집
      • 7장 병렬 데이터 처리와 성능
      • 8장 리팩토링, 테스팅, 디버깅
      • 9장 디폴트 메서드
      • 10장 null 대신 Optional
      • 11장 CompletableFuture: 조합할 수 있는 비동기 프로그래밍
      • 12장 새로운 날짜와 시간 API
      • 13장 함수형 관점으로 생각하기
      • 14장 함수형 프로그래밍 기법
    • 객체지향과 디자인패턴
      • 객체 지향
      • 다형성과 추상 타입
      • 재사용: 상속보단 조립
      • 설계 원칙: SOLID
      • DI와 서비스 로케이터
      • 주요 디자인 패턴
        • 전략패턴
        • 템플릿 메서드 패턴
        • 상태 패턴
        • 데코레이터 패턴
        • 프록시 패턴
        • 어댑터 패턴
        • 옵저버 패턴
        • 파사드 패턴
        • 추상 팩토리 패턴
        • 컴포지트 패턴
    • NODE.JS
      • 1회차
      • 2회차
      • 3회차
      • 4회차
      • 6회차
      • 7회차
      • 8회차
      • 9회차
      • 10회차
      • 11회차
      • 12회차
      • mongoose
      • AWS란?
    • SRPING IN ACTION (5th)
      • Chap1. 스프링 시작하기
      • Chap 2. 웹 애플리케이션 개발하기
      • Chap 3. 데이터로 작업하기
      • Chap 4. 스프링 시큐리티
      • Chap 5. 구성 속성 사용하기
      • Chap 6. REST 서비스 생성하기
      • Chap 7. REST 서비스 사용하기
      • CHAP 8 비동기 메시지 전송하기
      • Chap 9. 스프링 통합하기
      • CHAP 10. 리액터 개요
      • CHAP 13. 서비스 탐구하기
      • CHAP 15. 실패와 지연 처리하기
      • CHAP 16. 스프링 부트 액추에이터 사용하기
    • 스프링부트 코딩 공작소
      • 스프링 부트를 왜 사용 해야 할까?
      • 첫 번째 스프링 부트 애플리케이션 개발하기
      • 구성을 사용자화 하기
      • 스프링부트 테스트하기
      • 액추에이터로 내부 들여다보기
    • ANGULAR 4
      • CHAPTER 1. A gentle introduction to ECMASCRIPT 6
      • CHAPTER 2. Diving into TypeScript
      • CHAPTER 3. The wonderful land of Web Components
      • CHAPTER 4. From zero to something
      • CHAPTER 5. The templating syntax
      • CHAPTER 6. Dependency injection
      • CHAPTER 7. Pipes
      • CHAPTER 8. Reactive Programming
      • CHAPTER 9. Building components and directives
      • CHAPTER 10. Styling components and encapsulation
      • CHAPTER 11. Services
      • CHAPTER 12. Testing your app
      • CHAPTER 13. Forms
      • CHAPTER 14. Send and receive data with Http
      • CHAPTER 15. Router
      • CHAPTER 16. Zones and the Angular magic
      • CHAPTER 17. This is the end
    • HTTP 완벽 가이드
      • 게이트웨이 vs 프록시
      • HTTP Header
      • REST API
      • HTTP Method 종류
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  • ID를 이용한 참조와 조회 성능
  • 애그리거트 간 집합 연관
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  1. STUDY
  2. DDD START!

3장 애그리거트

최범균의 DDD START! 3장을 요약한 내용입니다.

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도메인 개념 간의 관계를 파악하기 어렵다는 것은 곧 코드를 변경하고 확장하는 것이 어려워진다는 것을 의미한다. 상위 수준에서 모델이 어떻게 엮여 있는지 알아야 전체 모델을 망가뜨리지 않으면서 추가 요구사항을 모델에 반영할 수 있는데 세부적인 모델만 이해한 상태로는 코드를 수정하기가 두렵기 때문에 코드 변경을 최대한 회피하는 쪽으로 요구사항을 협의하게 된다.

그림 3.2 개별 객체 수준에서 모델을 바라보면 상위 수준에서 관계를 파악하기 어렵다

복잡한 도메인을 이해하고 관리하기 쉬운 단위로 만들려면 상위 수준에서 모델을 조율할 수 있는 방법이 필요한데, 그 방법이 바로 애그리거트이다. 수많은 객체를 애그리거트로 묶어서 바라보면 좀 더 상위 수준에서 도메인 모델 간의 관계를 파악할 수 있다.

그림 3.3 애그리거트는 복잡한 모델을 관리하는 기준을 제공한다.

애그리거트는 복잡한 도메인을 단순한 구조로 만들어준다. 복잡도가 낮아지는 만큼 도메인 기능을 확장하고 변경하는 데 필요한 노력(개발 시간)도 줄어든다. 애그리거트는 관련된 모델을 하나로 모은 것이기 때문에 한 애그리거트에 속한 객체는 유사하거나 동일한 라이프사이클을 갖는다.

한 애그리거트에 속한 객체는 다른 애그리거트에 속하지 않는다. 애그리거트는 독립된 객체 군이며, 각 애그리거트는 자기 자신을 관리할 뿐 다른 애그리거트를 관리하지 않는다.

경계를 설정할 때 기본이 되는 것은 도메인 규칙과 요구사항이다. 도메인 규칙에 따라 함께 생성되는 구성요소는 한 애그리거트에 속할 가능성이 높다. 또는 사용자 요구사항에 따라 주문 상품 개수와 배송지를 함께 변경하기도 한다. 이렇게 함께 변경되는 빈도가 높은 객체는 한 애그리거트에 속할 가능성이 높다.

조심해야할 것은 'A가 B를 갖는다'로 해석할 수 있는 요구사항이 있다고 하더라도 이것은 반드시 A와 B가 한 애그리거트에 속한다는 것을 의미하는 것은 아니다. 좋은 예가 상품과 리뷰다. 상품 상세 페이지에 들어가면 상품 상세 정보와 함께 리뷰 내용을 보여줘야 한다는 요구사항이 있다면 Product 엔티티와 Review 엔티티가 한 애그리거트에 속한다고 생각할 수 있다. 하지만 Product와 Review는 함께 생성되지 않고 함께 변경되지도 않는다. 게다가 Product를 변경하는 주체가 상품 담당자라면 Review를 생성하고 변경하는 주체는 고객이다.

그림 3.4 Product가 Review를 갖는 것으로 생각할 수 있다. 하지만, 상품과 리뷰는 함께 생성되거나 변경되지 않고 변경 주체도 다르기 때문에 서로 다른 애그리거트에 속한다.

처음 도메인 모델을 만들기 시작하면 큰 애그리거트로 보이는 것들이 많지만 도메인에 대한 경험이 생기고 도메인 규칙을 제대로 이해할수록 실제 애그리거트의 크기는 줄어들게 된다. (필자는 다수의 경험을 빗대어 보아 대부분의 애그리거트가 한 개의 엔티티 객체만 갖는 경우가 많으며 두 개 이상의 엔티티로 구성되는건 드물었다고 한다)

애그리거트 루트

애그리거트는 여러 객체로 구성되기 때문에 한 객체만 상태가 정상이어서는 안된다. 도메인 규칙을 지키려면 애그리거트에 속한 모든 객체가 정상 상태를 가져야 한다.

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

그림 3.5 주문 애그리거트의 루트는 Order이다

도메인 규칙과 일관성

애그리거트 루트의 핵심 역할은 애그리거트의 일관성이 깨지지 않도록 하는 것이다. 이를 위해 애그리거트 루트는 애그리거트가 제공해야 할 도메인 기능을 구현한다. 애그리거트 루트가 제공하는 메서드는 도메인 규칙에 따라 애그리거트에 속한 객체의 일관성이 깨지지 않도록 구현해야 한다.

애그리거트 루트가 아닌 다른 객체가 애그리거트에 속한 객체를 직접 변경하면 안된다. 이는 애그리거트 루트가 강제하는 규칙을 적용할 수 없어 모델의 일관성을 깨는 원인이 된다.

ShippingInfo si = order.getShippingInfo();
si.setAddress(newAddress);

이는 주문 상태에 상관없이 배송지 주소를 변경할 수 있는데 이는 업무 규칙을 무시하고 DB 테이블에서 직접 데이터를 수정하는 것과 같은 결과를 만든다. 즉, 논리적인 데이터 일관성이 깨지게 되는 것이다.

불필요한 중복을 피하고 애그리거트 루트를 통해서만 도메인 로직을 구현하게 만들려면 도메인 모델에 대해 다음의 두 가지를 습관적으로 적용해야 한다.

  • 단순히 필드를 변경하는 set 메서드를 공개(public) 범위로 만들지 않는다.

  • 밸류 타입은 불변으로 구현한다.

공개 set 메서드는 중요 도메인의 의미나 의도를 표현하지 못하고 도메인 로직이 도메인 객체가 아닌 응용 영역이나 표현 영역으로 분산되게 만드는 원인이 된다.

밸류 객체의 값을 변경할 수 없으면 애그리거트 루트에서 밸류 객체를 구해도 값을 변경할 수 없기 때문에 애그리거트 외부에서 밸류 객체의 상태를 변경할 수 없게 된다.

ShippingInfo si = order.getShippingInfo();
si.setAddress(newAddress); // ShippingInfo 밸류 객체가 불변이면, 이 코드는 컴파일 에러가 날것이다.

밸류 객체가 불변이면 밸류 객체의 값을 변경하는 방법은 새로운 밸류 객체를 할당하는 것뿐이다. 즉, 다음과 같이 애그리거트 루트가 제공하는 메서드에 새로운 밸류 객체를 전달해서 값을 변경하는 방법밖에 없다.

트랜잭션 범위

트랜잭션 범위는 작을수록 좋다. 세 개의 테이블을 수정하면 잠금 대상이 더 많아진다는 의미다. 잠금 대상이 많아진다는 것은 그만큼 동시에 처리할 수 있는 트랜잭션 개수가 줄어든다는 것을 뜻하고 이는 전체적인 성능을 떨어뜨린다.

동일하게 한 트랜잭션에서는 한 개의 애그리거트만 수정해야 한다. 한 트랜잭션에서 두 개 이상의 애그리거트를 수정하면 트랜잭션 충돌이 발생할 가능성이 더 높아지기 때문에 한번에 수정하는 애그리거트 개수가 많아질수록 전체 처리량이 떨어지게 된다.

만약 부득이하게 한 트랜잭션으로 두 개 이상의 애그리거트를 수정해야 한다면 응용 서비스에서 두 애그리거트를 수정하도록 구현해야 한다.

public class ChangeOrderService {
	@Transactional
	public void changeShippingInfo(OrderId id, 
		ShippingInfo newShippingInfo, 
		boolean useNewShippingAddrAsMemberAddr) {
		
		Order order = orderRepository.findbyId(id);
		if (order == null) throw new OrderNotFoundException();
		order.shipTo(newShippingInfo);
		if (useNewshippingAddrAsMemberAddr) {
			order.getOrderer()
				.getCustomer().changeAddress(newShippingInfo.getAddress());
		}
	}
	...
}

도메인 이벤트를 사용하면 한 트랜잭션에서 한 개의 애그리거트를 수정하면서도 동기나 비동기로 다른 애그리거트의 상태를 변경할 수 있는데 이는 10장에서 살펴보겠다.

한 트랜잭션에서 한 개의 애그리거트를 변경하는 것을 권장하지만 다음의 경우에는 두 개 이상의 애그리거트를 변경하는 것을 고려할 수 있다.

  • 팀 표준 : 조직의 표준에 따라 사용자 유스케이스와 관련된 응용 서비스의 기능을 한 트랜잭션으로 실행해야 하는 경우

  • 기술 제약 : 한 트랜잭션에서 두 개 이상의 애그리거트를 수정하는 대신 도메인 이벤트와 비동기를 사용하는 방식을 사용하는데, 기술적으로 이벤트 방식을 도입할 수 없는 경우 한 트랜잭션에서 다수의 애그리거트를 수정해서 일관성을 처리해야 한다.

  • UI 구현의 편리 : 운영자의 편리함을 위해 주문 목록 화면에서 여러 주문의 상태를 한 번에 변경하고 싶을 경우

리포지터리와 애그리거트

애그리거트는 개념적으로 하나이므로 리포지터리는 애그리거트 전체를 저장소에 영속화해야 한다. 예를 들어, Order 애그리거트를 저장할 때 애그리거트 루트와 매핑되는 테이블뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 구성요소를 위한 테이블에 데이터를 저장해야 한다.

ID를 이용한 애그리거트 참조

애그리거트 간의 참조는 필드를 통해 쉽게 구현할 수 있다. JPA를 사용하면 @ManyToOne, @OneToOne과 같은 애노테이션을 이용해서 연관된 객체를 로딩하는 기능을 제공하고 있으므로 필드를 이용해서 다른 애그리거트를 쉽게 참조할 수 있다. 하지만 필드를 이용한 애그리거트 참조는 다음의 문제를 야기할 수 있다.

  • 편한 탐색 오용

  • 성능에 대한 고민

  • 확장 어려움

한 애그리거트 내부에서 다른 애그리거트 객체에 접근할 수 있으면 다른 애그리거트의 상태를 쉽게 변경할 수 있게 된다. 다음 코드처럼 구현의 편리함 때문에 다른 애그리거트를 수정하고자 하는 유혹에 빠지기 쉽다.

public class Order {
	private Orderer orderer;

	public void changeShippingInfo( ... ) {
		...
		// Member의 Address를 변경한다. 
		orderer.getCusotmer().changeAddress(newShippingInfo.getAddress());
	}
}

위와 같이 한 애그리거트에서 다른 애그리거트의 상태를 변경하는 것은 애그리거트 간의 의존 결합도를 높여서 결과적으로 애그리거트의 변경을 어렵게 만든다.

두 번째 문제는 애그리거트를 직접 참조하면 성능과 관련된 여러 가지 고민을 해야 한다. JPA를 사용할 경우 참조한 객체를 지연로딩과 즉시로딩의 두 가지 방식으로 로딩할 수 있다.

세 번째 문제는 확장이다. 초기에는 단일 서버에 단일 DBMS로 서비스를 제공하는것이 가능하다. 문제는 사용자가 몰리기 시작하면서 도메인별로 시스템을 분리하기 시작한다. 이 과정에서 하위 도메인마다 서로 다른 DBMS를 사용할 가능성이 높아진다. 이는 더 이상 다른 애그리거츠 루트를 참조하기 위해 JPA와 같은 단일 기술을 사용할 수 없음을 의미한다.

이를 해결할 수 있는 방법이 ID를 이용해서 다른 애그리거트를 참조하는 것이다. 이는 애그리거트의 경계를 명확히 하고 애그리거트 간 물리적인 연결을 제거하기 때문에 모델의 복작도를 낮춰준다. 또한, 애그리거트 간의 의존을 제거하므로 응집도를 높여주는 효과도 있다. 이는 한 애그리거트에서 다른 애그리거트를 수정하는 문제를 원척적으로 방지할 수 있다.

public class Order {
	private Orderer orderer;

	public void changeShippingInfo( ... ) {
		...
		// Member의 Address를 변경한다. 
		Customer customer = customerRepository.findById(order.getOrderer().getCustomerid());
		customer.changeAddress(newShippingInfo.getAddress());
	}
}

또한 애그리거트별로 다른 구현 기술을 사용하는 것도 가능해진다. 또한, 각 도메인을 별도 프로세스로 서비스하도록 구현할 수도 있다.

그림 3.8 아이디로 애그리거트를 참조하면 리포지터리마다 다른 저장소를 사용하도록 구현할 때 확장이 용이하다.

ID를 이용한 참조와 조회 성능

다른 애그리거트를 ID로 참조하면 참조하는 여러 애그리거트를 읽어야 할 때 조회속도가 문제될 수 있다. 애그리거트마다 서로 다른 저장소를 사용하는 경우에는 한 번의 쿼리로 관련 애그리거트를 조회할 수 없다. 이런 경우 조회 성능을 높이기 위해 캐시를 적용하거나 조회 전용 저장소를 따로 구성한다. 이 방법은 코드가 복잡해지는 단점이 있지만 시스템의 처리량을 높일 수 있다는 장점이 있다.

애그리거트 간 집합 연관

애그리거트 간 1:N과 M:N 연관에 대해 살펴보자 개념적으로 존재하는 애그리거트 간의 1:N 연관을 실제 구현에 반영하는것이 요구사항을 충족하는 것과 상관없는 경우가 종종 있다. 특정 카테고리에 있는 상품 목록을 보여주는 요구사항을 생각해보자.

public class Category {
	private Set<Product> products;

	public List<Product> getProducts(int page, int size) {
		List<Product> sortedProducts = sortById(Products);
		return sortedProducts.subList((page - 1) * size, page * size);
	}
}

이 코드를 실제 DBMS와 연동해서 구현하면 Category에 속한 모든 Product를 조회하게 된다. Product 개수가 수백에서 수만 개 정도로 많다면 이 코드를 실행할 때마다 실행 속도가 급격히 느려져 성능에 심각한 문제를 일으킬 것이다. 이는 1:N 연관이더라도 N:1로 연관지어 구하면 해결할 수 있다.

public class ProductListService {
	public Page<Product> getProductOfCategory(Long categoryId, int page, int size) {
		Category category = categoryRepository.findById(categoryId);
		checkCategory(category);
		List<Product> products = productRepository.findByCategoryId(category.getId(), page, size);
		int totalCount = productRepository.countsByCategoryId(category.getId());
		return new Page(page, size, totalCount, products);
	}
}

M:N 연관은 개념적으로 양쪽 애그리거트에 컬렉션으로 연관을 만든다. RDBMS를 이용해서 M:N 연관을 구현하려면 조인 테이블을 사용한다.

그림 3.9 조인 테이블을 이용한 M:N 연관 매핑

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
	private ProductId id;

	@ElementCollection
	@CollectionTable(name = "product_category",
							joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
	private Set<CategoryId> categoryIds;

이 매핑은 카테고리 ID 목록을 보관하기 위해 밸류 타입에 대한 컬렉션 매핑을 이용했다.

애그리거트를 팩토리로 사용하기

온라인 쇼핑몰에서 고객이 여러 차례 신고를 해서 특정 상점이 더 이상 물건을 등록하지 못하도록 차단한 상태라고 해보자.

public class RegisterProductService {
	public ProductId registerNewProduct(NewProductRequest req) {
		Store account = accountRepository.findStoreById(req.getStoreId());
		checkNull(account);
		if (!account.isBlocked()) {
			throw new StoreBlockedException();
		}
		ProductId id = productRepository.nextId();
		Product product = new Product(id, account.getId(), ...);
		productRepository.save(product);
		return id;
	}
}

코드가 나빠 보이지는 않지만 중요한 도메인 로직 처리가 응용 서비스에 노출되었다. Store가 Product를 생성할 수 있는지 여부를 판단하고 Product를 생성하는 것은 논리적으로 하나의 도메인 기능인데 이 도메인 기능을 응용 서비스에서 구현하고 있는 것이다. 이는 Product를 생성하는 기능을 Store 애그리거트에 옮겨보자.

public class Store extends Member {
	public Product createProduct(ProductId id, ... ) {
		if (!account.isBlocked()) {
			throw new StoreBlockedException();
		}
		return new Product(id, account.getId(), ...);
	}
}

Store 애그리거트의 createProduct()는 Product 애그리거트를 생성하는 팩토리 역할을 한다.

public class RegisterProductService {
	public ProductId registerNewProduct(NewProductRequest req) {
		Store account = accountRepository.findStoreById(req.getStoreId());
		checkNull(account);
		ProductId id = productRepository.nextId();
		Product product = account.createProduct(id, account.getId(), ...); // Store에서 직접 생성
		productRepository.save(product);
		return id;
	}
}

이제 Product 생성 가능 여부를 확인하는 도메인 로직을 변경해도 도메인 영역의 Store만 변경하면 되고 응용 서비스는 영향을 받지 않는다. 도메인의 응집도도 높아졌다. 이게 바로 애그리거트를 팩토리로 사용할 때 얻을 수 있는 장점이다.

애그리거트가 갖고 있는 데이터를 이용해서 다른 애그리거트를 생성해야 한다면 애그리거트에 팩토리 메서드를 구현하는 것을 고려해보자.