👨‍👩‍👧‍👦 Project

"테스트 코드는 선택이 아닌 필수다" 이전 다른 프로젝트에서는 테스트 코드가 없어서 포스트맨으로 API 테스트할 때는 잘 되다가 예기치 못한 오류가 나곤 했었다. 코드를 리팩터링 하거나 로직을 수정할 경우에 발생하는 휴먼 에러 또는 예기치 못한 에러를 여러 케이스로 작성해 놓은 테스트 코드 덕분에 방어할 수 있었다. 생각보다 리팩터링을 할 때 실수가 생기는 자주 생겼는데, 코드 수정 후에 테스트 코드를 실행시켜 보는 습관을 들여놓음으로써 어느 부분에서 장애가 났는지를 빠르게 확인할 수 있었다. 기존에 잘 동작하던 테스트 코드가 갑자기 실패한다는 것은 내가 방금 수정한 부분이 잘못됐다는 것이기 때문이다. 이번 프로젝트를 진행하면서 단위 테스트에 대한 모호했던 생각들이 정리되었고, 통합 테스트 코드를 통해 ..

✢ 프로젝트에서 헥사고날 아키텍처를 적용하기로 했고, MSA 방식으로 각자 분리된 담당 서비스를 개발한다. 아무리 분리된 서비스라고 해도 처음에는 패키지 구조나 네이밍 컨벤션을 정해놓는 게 추후에 서로 코드리뷰할 때 편하고 여러 장점이 있는 것 같아서 미리 설계하였다. 1. 헥사고날 아키텍처 구조 에 대한 것은 이전 포스팅을 확인해주세요. 2023.07.06 - [👨‍👩‍👧‍👦 Project/📩 DevTalk] - 헥사고날(Hexagonal) 아키텍처를 공부해 보자 (with Layered, Clean Architecture) 2. 내가 생각한 패키지 구조 src.groupname ㄴ global ㄴ config ㄴ util ㄴ error ㄴ exception ㄴ handler ㄴ {애그리거트 이름} ㄴ..

✢ 데브톡 프로젝트에서 헥사고날 아키텍처를 적용해 보자고 제안해 보기 위해 공부하였고 내용을 정리하였다. 적용해보고자 하는 이유는 데브톡은 MSA로써 Port&Adapter 아키텍처인 헥사고날 아키텍처를 사용하는 게 의존성을 관리하기 좋을 것 같았기 때문이다. (1) 전통적인 레이어드 아키텍처의 문제 1. 데이터베이스 주도 설계를 유도한다. 전통적인 계층형 아키텍처의 토대는 데이터베이스이다. 웹 계층은 도메인 계층에 의존하고, 도메인 계층은 영속성 계층에 의존하기 때문에 자연스럽게 DB에 의존하게 된다. 우리가 보통 개발하는 애플리케이션의 목적은 비지니스를 관장하는 규칙이나 정책을 반영한 모델을 만들어서 사용자가 편리하게 사용할 수 있게 하는 것이다. 이때 우리는 State가 아니라 Behavior를 중..

1. 테스트에 대해서 공부하게 된 계기 기존에는 테스트를 API 구현 완료 후 Postman으로 구동 확인 위주로 하였다. 테스트코드를 작성하는 방법도 몰랐고 중요성도 크게 몰랐었다. 하지만 이번에는 실제 서비스 해야하는 애플리케이션이고 서비스후에도 계속 수정사항이 발생할 것이기 때문에 테스트코드를 작성해놓지 않는다면 정말 힘들어질 것 같다는 생각이 들었다. 하지만 단위 테스트는 어떻게 하는 것인지? 단위 테스트와 통합 테스트의 차이가 무엇인지? 전혀 몰랐다. 따라서 단위 테스트 라는 책을 읽고 예시 상황을 정리해보며 생각을 정리해봤다. 2. 단위 테스트란? 정의 모듈이나 애플리케이션 내부에 있는 작은 코드 조각이 예상과 똑같이 동작하는지 검증하는 반복적인 행위 속성 - 프로그램의 작은 코드 조각 단위를..

1. 문제 상황 기존 코드 흐름 @Getter public enum ErrorCode { DUPLICATED_LONGIND("0101", 이미 사용중인 아이디(학번) 입니다.)"), ... public DuplicatedLoginIdException extends RuntimeException { public DuplicatedLoginIdException() { } } # SignupService public void signup(LoginReq req) { ... throw new DuplicatedLoginIdException(); } @RestControllerAdvice public class ControllerAdvice { @ResponseStatus(HttpsStatus.CONFLICT) ..

1. 문제 상황 사용자 수가 많지 않지만 배포하려는 물리 서버 컴퓨터의 성능이 그닥 좋지 않기에 혹시나 잘못되면 어떡하나라는 걱정이 계속 있었고 CPU, 메모리, Thread Pool을 계속 모니터링 할 수 있는 방법이 없을까? 라고 생각하여 찾아보다가 Spring Actuator, Micrometer, Prometheus, Grafana와 같은 키워드를 알게되어 공부하고 구축하게 되었다. 2. 문제 해결 ✏️ Spring Actuator Production을 운영환경에 배포할 때 Metric(지표), Trace(추적), Auditing(감사), 모니터링과 같은 필요한 기능을 매우 편리하게 사용할 수 있도록 해주는 라이브러리이다. Micrometer, Prometheus, Grafana를 매우 쉽게 연동..