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새로운 툴을 대하는 자세
Sep 27th, 2010 by Wegra Lee

회사 생활을 하면서 나는 참 많은 툴들을 팀에 전파하려 노력하였고 또 전파한 편이다. 테스트 자동화, 분산 컴파일, 테스트 커버리지 측정, 프로파일링, 정적 코드 분석, 컨티뉴어스 빌드, 애플리케이션 라이프 사이클 관리 등 그 분야도 소프트웨어 개발 전반에 걸쳐있다.

매번 새로운 툴을 도입하려 할 때마다 사람들의 반응은 제각각이다. 툴이 제공하는 기능 리스트(무엇을 할 수 있다)만 보는 사람, 자신에게 당장 필요한 핵심 기능 몇 가지에만 관심을 갖는 사람, 이전에 사용해본 유사한 툴과 똑같은 취급하는 사람 등 많은 부류가 있다. 하지만 아쉬운 점은 정작 그 툴의 진정한 가치에 관심을 보이는 사람은 찾기 힘들다는 점이었다.

좋은 툴들엔 그 툴이 현재의 모습을 갖추기까지 거친 수많은 시행 착오로부터 얻어진 노하우와 설계자의 철학이 담겨 있다. 고객들로부터 받은 엄청난 양의 피드백 역시 툴의 기능과 동작 방식에 지대한 영향을 미친다.

툴을 제대로 익힌다는 것은 이러한 경험과 노하우를 함께 습득한다는 의미를 갖는다.

툴 제작자들은 고객이 별다른 교육 없이도 최대한 쉽게 사용하게 만들기 위해 많은 노력을 기울이지만, 여기엔 분명한 한계가 있다. 아무것도 없는 야구공 하나도 잘 던지라면 제대로 쥐는법부터 시작해 많은 학습과 연습이 필요하다. 하물며 복잡한 소프트웨어 개발을 위해 수많은 사람들이 함께 사용해야할 툴이라면 오죽하랴.

툴을 제대로 활용할 줄 모르는 사람에게는 어떤 툴을 제공하건 생산성에 큰 변화가 없다. 이들은 대부분 기본적인 기능만 사용하게 되는데, 기본 기능만 놓고 본다면 이름 있는 유사 툴들 사이에 큰 차이를 찾아보긴 어렵기 때문이다. 병목 현상이 발생하던 부분에서 성능이 대폭 개선되는 경우(분산 컴파일, 저장소 프락시 등)나, 개발자가 할 일을 대신해주는 경우(자동 빌드, 정적 코드 분석)와 같이 한정된 상황에서만 그나마 효과를 얻게 된다.

여기까지는 양호한 편이다. 심한 경우 툴이 만들어진 의도와 다르게 활용되는 경우도 많다. 툴의 설계자는 일반적인 사람들의 잘못된 습관을 바로잡기 위해 기능과 인터페이스를 설계했는데, 바로 그 잘못된 습관대로 일을 진행하면서 오히려 툴이 잘 맞지 않는다고 불만을 토로하기도 한다. 방법을 바꾸면 더 큰 효과를 얻을 수 있음에도, 왜 툴이 내 마음과 맞지 않는지는 깊게 생각하지 않는다.

이전보다 훨씬 다양하고 강력한 기능을 갖춘 툴을 보여줘도, 기존에 사용해본 유사 툴의 틀에 갖혀 장점을 보지 못하는 경우도 많다. ‘이 툴은 이런 거야’라고 일찌감치 단정짓고 더 이상 파고들려 하지 않는다.

이러한 태도를 버리지 못한다면 새로운 툴 도입이란 똑같은 일을 하기 위한 방법을 하나 더 익히는 것 이상도 이하도 아니게 된다. 결국 아무리 좋은 툴이 새로 나오더라도 도입에 보수적이게 되는 원인 중 하나가 된다.

팀원 전체가 그렇지는 못하다면, 개인적으로라도 툴에 녹아있는 사상을 공부하고, 제대로된 활용법을 익히려 노력해보자.

과거의 유사 툴이나 시장의 경쟁 툴들과 어떻게 다른지, 왜 다른지 파헤쳐보라. 같은 일이라도 다양한 접근법이 존재함을 배우고, 각각의 장단점을 깨달아 내가 처한 상황에서 최선의 방법을 찾을 수 있는 눈을 갖게 될 것이다.

내가 생각한 것과 다르게 동작한다면 왜 그렇게 만들었졌지 알아보라. 내가 하던 방식에서 많은 문제점을 발견하고 더 나은 방식을 배우는 계기가 될 것이다.

설계자가 그 툴을 만든 목적과 배경은 무엇인지, 어디에 주안점을 두었는지 알아보라. 내가 속한 팀, 나의 환경이 그들이 해결하고자 하던 문제를 그대로 앉고 있는가? 그렇다면 툴 도입이 해당 문제에 대한 확실한 해결책이 되도록 노력해보자. 문제를 인식/공유하고 툴 도입의 목적을 명확히 하자. 그리고 툴을 제대로 활용하고 있는지, 문제는 잘 개선되고 있는지 정기적으로 평가해보자.

툴 제작자가 권장하는 활용 방법(Best Practice)은 절대 빼먹어서는 안된다. 가이드라인을 잘 숙지하고 최대한 맞춰보려 노력해보자. 충분히 익숙해진다면 내가 생각하는 방식이 곧 툴이 동작하는 방식이 된다. 머리 따로 몸 따로 움직이던 시절을 떠올리며 여유 가득한 미소를 짓게될 것이다.

이러한 과정을 거치면서 툴 도입 효과가 극대화됨은 물론, 자신의 역량도 함께 성장한다. 제대로 활용할 줄 아는 툴이 많은 것은 좋은 개발자가 갖춰야할 덕목 중 하나이기도 하다.

IT 스터디.. 이렇게 진행해 보는 것은?
Jun 19th, 2010 by Wegra Lee

나는 작년에 마음에 맞는 사람 몇 명과 제법 참신하고 효과적인 스터디를 만들어 운영해보았다. 그 경험은 값진 기억이 되었고, 추후 여건이 다시 갖추어지면 유사한 형태로 재도전해보고 싶다. 여기 그 방식에 대해 간략히 소개해볼 터이니, 관심 있는 사람은 직접 주변인들과 시도해보길 권해본다.

내가 만들었던 스터디는 조금 특이했다.

가장 큰 특징은 참여자들이 준비해올 것이 없었다는 점. 스터디 자료로는 Google Tech Talk, iTunes U(niversity), Podcast, 인터넷상의 각종 기술 세미나, 최신 툴 데모 동영상, 유명인 인터뷰 동영상 등이었다. 세어보진 않았지만, 대략 백여 개의 흥미로운 자료들을 모을 수 있었다.

1시간 정도 동영상을 함께 보고, 30분 정도 토론한다. 부족한 정보는 그때그때 인터넷에서 검색해볼 수 있고, 더 깊은 지식을 원하거나 직접 해보고 싶은 것들은 action item으로 빼서 스터디 외 시간에 진행하기도 한다. 흥미로운 결과가 나오면 정리해서 스터디 팀 외의 사람들과도 공유했고, 실제 현업에 도움이 되는 일을 찾아 진행하기도 했다.

또한, 서로의 task plan(멤버 각자가 현업에서 실제 쓰는)을 리뷰하면서 planning 기술을 늘려가기도 하고, 코드 리뷰로부터 나온 유용한 패턴들을 공유하는 자리로도 활용했다.

별다른 준비 없이도 참여만 하면 지식과 지혜를 얻어갈 수 있는 모임이었고, 이런 특성이 스터디를 지속하는 데 큰 도움이 되었다고 믿는다.

매달 마지막 모임 때는 회고(retrospective)를 진행했다. 회고에서는 지난 한 달 동안 공부한 내용을 되짚어보고, 다음 한 달간 공부할 커리큘럼을 짠다. 스터디 진행 방식에 있어 개선이 필요한 부분을 논의해서 적용해본다. 주기적으로 동기를 부여하고, 부족한 부분을 지속 보강하여 모임의 생명력을 유지하고 발전시키는 수단이 되었다고 자평해본다.

이 모임은 매일 아침 7:30에 모여 9시까지 약 4달간 유지되었고, 일부 열성 멤버는 토요일에 모여 별도의 스터디(iPhone application programming)를 진행하기도 했다. 그러다가 내가 다른 목표가 생겨 탈퇴하면서, 아쉽게도 현재는 운영되지 않는 상태다.

운영하면서 어려웠던 점들도 정리해보았다.

- 참여자 대부분이 서로 다른 팀의 맴버였고, 같은 팀 안에서도 개개인이 독립적으로 일하는 문화 때문에 시너지를 일으키는 데 한계를 많이 느꼈다.

- 업무상 건물 간 이동이 잦은 멤버는 왔다갔다하는 불편을 겪기도 했다.

- 정식 업무가 아니라, 이른 아침 시간을 선택.. 참여하고 싶어도 나오지 못하는 사람도 있었다. 멀리 사는 사람, 아침잠 많은 사람 등. 소수 인원으로 운영하다 보니 두 명만 빠져도 스터디 진행에 영향을 미쳤다.

- 팀이 (반 강제적으로) 늦게 퇴근하는 문화로 바뀌면서 아침 스터디에 대한 부담이 점차 커졌다.

내가 이 스터디를 주창한 가장 큰 이유는 평소 동료 개발자들이 세상 돌아가는 정보에 너무 무관심하다고 느꼈기 때문이만, 진행하면 할수록 나 역시도 다른 멤버로부터 많은 정보와 깨우침을 얻게 된 값진 경험이었다.

개발자 역량 평가 방식 비교
Nov 3rd, 2009 by Wegra Lee

개발자 역량을 평가하는 방식은 여러 가지가 있겠지만, 그 중 대조적인 두 가지의 방식에 대해 써볼까 한다.

해결 능력/팀 융화력 평가 vs. 지식 평가

마이크로소프트나 구글과 같은 회사는 면접 과정에서 난해한 문제를 내어 그 해결 과정을 직접 지켜보는 것으로 유명하다. 이들이 알아보고자 하는 것은 단순히 문제의 정답을 알고 있는가가 아니다. 주어진 상황을 정확히 이해하는가에서 시작하여 그 답을 찾기 위한 해결 과정 전반을 평가한다. 따라서 정답을 맞추지 못하더라도 높은 평가를 받고 합격되는 경우도 많다. 사람의 문제 응용/해결 능력은 시간이 지나도 쉽게 변하지 않는 특성이므로 이런 과정을 통해 뽑은 사람은 어떠한 일을 맡겨도 잘 해쳐나갈 가능성이 높다.

더불어 합격이 된다면 함께 일할 팀원들이 직접 면접에 참여하는 경우도 많다. 이는 그 팀에 잘 융화될 수 있는 사람인가를 팀원들이 직접 보고 판단하는 것이다. 좋은 팀들은 팀만의 문화가 있기 마련이다. 스포츠, 게임, 여행 등 취미를 공유한다거나, 특정 개발 방법론을 선호한다거나, 단순히 유머와 재치가 있는 사람을 원할 수도 있다.

이상과 대조적으로 지식을 평가하는 방식이 있다. 예를 들어 일부 기업은 주기적으로 전 사원들을 모아놓고 광범위한 지식을 평가하는 시험을 치른다. 몇 시간에 걸쳐 수십, 수백 개의 문제를 풀게 되는데, 대부분의 문제는 단순 지식 확인용이고, 응용 문제도 최대 몇 분 내에 답을 구할 수 있는 것들이다. 대학수학능력 시험과 유사하다고 보면 된다. 이 평가에서 높은 점수를 받은 사람은 다양한 분야에 걸쳐 폭넓은 기초 지식을 가지고 있다고 볼 수 있다.

지식 평가 방식의 맹점

지식 평가 방식도 일면 의미가 있으나, IT 업체에서 비중있게 활용하기에는 심각한 문제를 앉고 있다.

  • IT 분야는 인류 역사상 가장 빠르게 변화하는 분야중 하나이다. 즉, 특정 시점에 가지고 있는 지식은 그 유효 기간이 짧아, 좋은 평가를 받은 사람이 1년 후, 3년 후에도 같은 우월성을 보일 지는 장담하기 어렵다.
  • 지식이 많은 것과 실무에서의 문제 해결 능력 간의 연관성도 그리 크지 않다. 풍부한 어휘를 알고 있다고 해서 논리 정연한 글을 잘 작성하는 것은 아니며, 수학/과학 경시대회 참가자를 전과목 평균을 보고 선발하지는 않는다. 필기 점수가 좋은 사람과 텀 프로젝트를 잘 하는 사람은 다르며, 혼자서 잘하는 사람과 여럿이 함께 일하는 방법을 아는 사람은 다르다. 실무에서는 광범위한 지식보다는 전문화된 지식과 경험, 직관, 추진력, 커뮤니케이션 능력 등이 훨씬 더 유의미하다.
  • 현업에서는 수개월에서 심하면 수년간 특정 분야만 다루는 경향이 많으므로 력자일 수록 불리하다. 오히려 학업을 마치고 갓 입사한 사람이나 학계로 돌아가거나 이직을 준비중인 사람들이 높은 점수를 받기 유리하다. 평가만을 위해 현업과 관련 없는 지식들을 주기적으로 되세기게 하는 것은 기업 입장에서도 그리 현실적인 이득은 없다.
  • 지식은 필요하면 언제든 쉽게 찾을 수 있다. 지금이 어떤 세상인가?
  • 비용도 무시할 수 없다. 직원 1,000 명, 시험 시간 반나절인 상황을 단순 계산해보자. 한 사람을 1년간 고용하는데 1억 정도가 든다고 보면 (연봉, 보너스, 사무실 임대, 설비 유지, 복지 등 대기업 기준으로 현실적인 액수이다), 반 나절에 해당하는 비용은 20만원이 넘는다(1년중 working day 는 250일에 훨씬 못 미친다). 따라서 시험 1회당 2억원 이상의 비용을 소비한다는 결론이다. 문제 출제, 관리, 시험 전후로의 업무 집중도 하락, 기회 비용 등 정량적으로 계산하기 어려운 비용은 포함시키지도 않았다.

결론

지식 평가 방식이 절대적인 영향력을 미치는 경우는 아직 보지 못했다. 하지만 부분적으로나마 이런 평가를 수행하고 있다는 것 자체가 소프트웨어 개발 업무의 속성을 기업이 제대로 이해하지 못하고 있다는 반증이 아닐까.

한 번은 외국 개발자에게 국내 기업의 지식 평가 문화에 대한 짧은 견해를 들을 기회가 있었는데, 참으로 이해하기 힘들다는 반응이었다. 회사가 나를 뽑았다는 것은 나의 역량을 신뢰한다는 것이 아니냐는 말을 하였다. 나의 역량을 평가할 자격이 있는 사람은 나와 동고동락하며 함께 일하고 있는 동료들이지, 획일적인 시험의 결과만을 받아보는 사람들은 절대 아니다. 직작컨데, 어렸을 때부터 습득된 잘못된 교육 문화와 관료주의의 폐단인듯한 이 문화는 하루빨리 사라졌으면 한다.


References

  1. Programming Interviews Exposed – Secrets to Landing Your Next Job (번역서: 프로그래밍 면접 이렇게 준비한다)
Developer Capacities – Exception Safety
Nov 2nd, 2009 by Wegra Lee

이번엔 exception safety 에 대해 간략히 정리해보겠다.

좋은  플랫폼/라이브러리/모듈 등을 만드는데 꼭 고려해야할 요소들 중, exception safety 는 그 인지도가 특히 낮다고 할 수 있다. 정상적인 상황에서는 부각되지 않고, 한 번 문제가 발생하면 원인을 찾기 어렵다는 점은 thread safety 와도 비슷하다. 이러한 특성 때문에 견고한 플랫폼을 만들고자 하는 사람들은 반드시 염두해 두어야 한다.

상대적으로 가벼운 프로젝트에서라도 틈틈히 적용하여 체화시켜두면 나중에 시행착오를 줄일 수 있다. 항시 완벽하게 만들려는 것은 노력 대비 얻는 것이 적을 수도 있으니, 코드 리뷰를 하면서 종종 exception safety 관점에서 들여다보는 방식을 권해본다.

다행히도 이 주제는 이미 Wikipedia 에 잘 정리되어 있으므로[1], 한글 번역 + 약간의 부연 설명 수준에서 마무리하겠다.


Exception safety

특정 코드 블럭 안에서 실행중 실패(failure)가 발생해도 잘못된 작용을 일으키지 않는다면, 우리는 그 코드 블럭을 exception-safe 하다고 한다. 잘못된 작용의 예로는 메모리 누수, 변질된(garbled) 데이터/상태 저장, 잘못된 결과 반환 등이 있다. Exception safe 코드는 예외가 발생한 상황에서도 그 코드상에서의 불변성(invariant [2])을 만족시켜야 한다. 그럼 exception safety 를 레벨에 따라 몇 개로 나눠보자.

  1. Failure transparency (no throw guarantee): 예외 상황에서도 요청된 기능이 반드시 성공하고, 그 외 모든 요구사항(성능, 메모리  사용량 등)도 만족시킴을 보장한다. 발생한 예외도 위로 전파시키지 않고 투명하게 처리된다. (가장 이상적인 exception safety)
  2. Commit or rollback semantics (strong exception safety, no-change guarantee): 기능은 실패할 수 있으나, 그로 인한 어떠한 부작용(side effect)도 발생하지 않는다. 모든 데이터/상태는 원래의 값을 보존한다.
  3. Basic exception safety: 기능 수행 도중 일부 과정에서 부작용을 유발시킬 수 있다. 단 불변성(invariant)은 그대로 유지된다. 관련 데이터들 중 일부가 변경되었을 수는 있어도, 단위 데이터 각각은 유효한 값이어야 한다. 즉 invalid sate 에 빠지거나 스팩상 허용되지 않는 잘못된 데이터를 가지고 있어서는 안된다.
  4. Minimal exception safety (no-leak guarantee): 기능 실패의 결과 유효하지 않은 데이터를 가질 수도 있으나, 최소한 크래쉬, 자원 누수는 발생하지 않는다.
  5. No exception safety: 어떠한 것도 보장하지 않는다. (최악의 exception safety)

예를 들어, C++의 std::vector 나 Java 의 ArrayList 와 같은 벡터를 생각해보자. 아이템 x 를 벡터 v 에 넣으면, 벡터 v 는 x 가 내부 객체 리스트에 추가되고, 총 객체 수를 의미하는 count 값을 1 만큼 증가시켜야 한다. 또한 확보해놓은 메모리가 충분치 않다면 새로 메모리를 할당하는 작업도 필요하다. 이 메모리 할당 작업은 실패할 수 있고, 그렇다면 예외가 던져질 것이다. 마지막 이유로 벡터를 failure transparency 레벨로 구현하기란 굉장히 어렵거나 혹은 불가능할 수도 있다. 다행히 strong exception safety 정도를 제공하는 것은 그다지 어렵지 않은데, 동작에 실패하더라도 v 를 이전과 동일한 상태로만 유지하면 된다. 만약 basic exception safety 만 보장하도록 만들어진 벡터라면, v 는 x 를 포함할 수도, 아닐 수도 있다. 단, 어느 경우건 포함 여부와 count 값 사이는 일관된 상태를 유지한다. 반면 minimal exception safety 만 보장하는 벡터에서는 예외가 발생하면 v 는 잘못된 상태에 놓일 수 있다. 예를 들면, x 가 v 에 포함되지 못했음에도 count 는 증가된 상태로 남을 수도 있다. 마지막으로 no exception safe 백터는 프로그램을 크래쉬 시킬 수도 있다. 메모리 할당에 실패했음에도, 이를 확인하지 않고 잘못된 메모리 주소에 데이터를 쓰는 경우가 이에 해당한다.

일반적으로  ’최소한’ basic exception safety 는 보장해 주어야 한다. Failure transparency 가 이상적이긴 하나 구현하긴 만만치 않다. 어플리테이션에 대한 완벽한 정보게 제공되지 않는다면 라이브러리가 이를 보장하기란 대부분 불가능하다.


첨언..

아무런 생각 없이 구현했다면 no exception safety 라 말하는 것이 안전하다. 비록 API 에 따라서는 더 높은 safety 를 보장하는 경우도 많이 있더라도, 전체의 safety 는 가장 낮을 레벨에 좌우될 수 밖에 없다. 물론 모든 API 를 리뷰하여 최소 safety 가 어디인지를 파악한다면, 그 이상의 safety 를 보장한다고 말할 수 있다.

메모리 관리와 null pointer 체크 정도를 신경썼다면 minimal exception safety 정도라 이야기할 수 있다. 또한 대부분의 정적 분석 툴들[3]은 resource leak 과 잘못된 메모리 접근 문제를 검출해 주므로, minimal exception safety 보장하는데 많은 도움이 된다.

Basic exception safety 수준까지 끌어 올리려면 메모리와 포인터뿐 아니라 인스턴스의 속성(property, field, or private member variable)의 변화까지 신경써야 한다. 한 함수 내에서 두 개 이상의 속성을 다루고, 뒷의 속성 조작 중 예외가 발생하더라도 invariant 조건이 만족되도록 신경써야 한다.

Commit or rollback semantics 는 어느 단계에서 예외가 발생했더라도 원상태 그대로 복구시킬 수 있어야 한다. 즉, 문제가 된 동작을 애초부터 시도하지 않은 것과 동일한 결과를 낳아야 한다. 종종 invariant 를 신경쓰는 것보다 수월하게 구현할 수도 있지만, file 이나 database 를 건드리거나 네트워크로 서버에 요청을 보내는 등의 동작이 포함된다면 결코 쉬운 작업이 아니다. 더욱이 multi thread 환경이라면 동기화까지 고려되어야 한다.

아주 특별한 경우가 아니면 Failure transparency 보장을 요하는 경우는 없으니, 자신이 mission critical 분야에 종사하고 있다고 생각하지 않는다면 잊어도 좋다.

추천 전략

대부분의 프로젝트에서는 아래 정도의 전략이면 충분히 만족스러운 결과를 얻을 수 있을 것이라 믿는다.

  1. 전체 API 의 basic exception safety 를 기본 목표로 한다.
  2. 핵심이 되는 모듈과 주요 데이터를 다루는 모듈을 미리 식별하여 최대한 commit or rollback semantics 을 보장하도록 노력하되, 집착할 필요는 없다. 단, 보장 레벨이 달라질 경우 문서나 코드 상에 annotation 주석을 달아두자[4].
  3. 정적 분석 툴을 적극 도입하여 human error 를 빨리 잡아내고, 최소한의 방어책으로 활용한다.

References

  1. Exception safety (Wikipedia)
  2. Invariant (Wikipedia)
  3. List of tools for static code analysis (Wikipedia)
  4. Developer Capacities – Comment or not comment (Bug Inside)
Recommended Steps for Refactoring
Oct 29th, 2009 by Wegra Lee

최근 다른 사람이 작성한 소스를 리뷰하면서 리팩토링할 일이 있었다. 깊이 있는 리팩토링까지는 해보지 못했으나, 남의 코드 리팩토링은 오랫만이라 간단히 노하우를 정리해본다.

정체를 알 수 없는 임의의 소스 덩어리를 받게 된다면, 대략 아래와 같은 순서로 리팩토링하는 것이 효율적이다.

1. Make duplications

리팩토링의 첫 단계에서는 중복 코드를 생산해낸다. 헐~! 이게 뭔 소린가? 중복 코드를 만드는 데는 조건이 있다. 로직의 상당 부분이 동일 혹은 유사해야 한다.

코드를 살펴보면, 결국 똑같은 혹은 유사한 일을 하면서 따로 노는 모습을 심심치 않게 발견할 수 있다. 각 파트별 담당 개발자가 선호하는 방식이 달라서일 수도 있고, 같은 개발자더라도 나중에 더 나은 API를 찾거나 더 간소한 알고리즘이 떠올랐을 수도 있다. 혹은 전에 짰던 부분과 흡사하다는 걸 떠올리지 못한체 처음부터 다시 짤 경우도 같은 결과가 나타난다.

코드가 척 보기에도 너무 다르다면 눈썰미가 본좌급이거나 운이 좋아야 발견할 수 있다. 따라서 누구나 기계적으로 할 수 있는 방법을 알아보자. 바로 이미 유사한 코드를 찾아서, 동일한 로직으로 만들 수 있는지 보는 것이다. 시장에는 중복 코드를 찾아주는 툴들이 이미 많이 나와있다. 이들 중 더 발전된 것은 유사 코드를 찾아주기도 한다. Java 라면 PMD 나 CheckStyle 같은 툴을 기본으로 사용하고 있으리라 믿는다. 이들 툴의 여러 기능중 duplicated code 검출 기능도 있으니 이를 활용하자. C/C++ 의 경우 언어 한계상 지원 툴이 상당히 빈약한데.. 다행히 위의 PMD 가 C++ 역시 지원해준다. 사용법은 여기를 참조하기 바라며.. 본인도 이를 이용해 작업을 진행하였다. 버그는 좀 보이지만, 간단히 사용하기에는 부족하지 않다.

결과: 같은 일을 처리하는 코드는 모두 동일하게 작성되었다.

2. Remove duplications

다음 단계가 바로 1단계에서 만들어 놓은 (혹은 그 전부터 존재하던) 중복 코드 제거이다. 코드가 중복되어 있다면 리팩토링도 중복으로 해야하고, 각각의 리팩토링 과정을 완전히 동일하게 하기는 상당히 말처럼 쉽지 않다. 중복 코드를 개별적으로 수정하면, 중복된 코드라는 것 자체를 인지하기 어려워진다. 각 코드 블럭의 리팩토링 순간 사이에 시간적 격차가 있으므로, 같은 로직을 보더라도 다르게 리팩토링할 가능성이 생긴다(기계가 아닌 사람인지라). 논리적으로 똑같이 하려해도 human error 가 발생할 여지도 다분하다.

중복 코드 식별 역시 ‘다행히도’ 사람이 하기엔 너무나 벅찬 일이다. 그래서 툴이 필요한데, 1단계에서 사용한 툴들이 바로 그들이다.

결과: 모든 코드는 unique 하다.

(곧 별도의 글을 통해 중복 코드 제거를 위한 몇 가지 패턴은 선보이도록 하겠다.)

3. Remove unused code (variable, code block, method, class, etc)

사용되지 않는 코드는 분석 중 논리 흐름을 방해하며, 자칫 의미 없는 코드를 리팩토링하며 시간을 낭비하게 된다.

대부분 범용 언어는 툴이 잘 지원해주고 있으나, 검출 범위와 사용성은 편차가 좀 있는 편이니 자신의 환경에 접목 가능한 툴들을 한 번 쯤 조사해보는 것을 추천한다.

결과: 모든 코드는 의미를 갖는다.

4. Reformat and rename

코드의 기초 가독성을 높이는 작업이다. 맞춤법에 맞게 코드를 수정하고(reformating), 의미가 명확히 통하는 용어를 사용하게 한다(renaming). Renaming 의 대상은 변수명, (내부) 메서드/클래스명 등이다.

결과: 코드는 의미가 명확한 단위 요소로 구성된다.

5. Refine logic (including extract/inline method)

코드의 논리 흐름을 가다듬는 단계이다. 작문에 비유해보자. 쉬운 용어들을 사용하더라도 산만하거나 애매모호한 글에선 핵심을 찾기 어렵다. 반면 논리 정연한 글은 하고자 하는 바를 쉽게 이해할 수 있다. 따라서 그 논리에 결점이 있다면 바로 파악하여 수정할 수 있고, 논리를 수정하거나, 설명을 보강하는데도 용이하다.

이 과정에서는  이어진 긴 문장을 의미가 분명한 적절한 단위로 나누거나, 큰 문단을 통채로 하나의 추상적 문장으로 교체(extract method)하고, if/else/switch 등으로 복잡해진 흐름을 같은 의미의 더 간결한 논리로 수정하는 등의 작업이 이루어진다. 최종 목표는 주석 없이도 글을 읽듯이 코드를 술술 읽을 수 있도록 하는 것이다.

결과: 코드를 자연스럽게 읽을 수 있다.

Refactoring Home Page 에 가면 수많은 리팩토링 기법들을 찾을 수 있다. 관리자인 Martin Fowler 도 양해를 구하고 있듯이, 설명과 관리에 그리 많은 신경을 쓰고 있진 않지만, 틈틈히 살펴보면 제법 도움이 될 것이다. 내 나름의 기법과 함께 위의 각 단계에서 많이 쓰임직한 것들을 묶어서 정리해보는 것도 재미있을 듯하니, 나중에 시간이 나면 한 번 시도해봐야겠다.

Developer Capacities – Comment or not comment
Oct 7th, 2009 by Wegra Lee

(특히) 팀으로써 소프트웨어를 개발하다보면 주석을 잘 달라는 이야기를 자주 듣는다. 하지만 반대로 주석이 필요없는 코드를 짜라는 이야기 역시 심심치 않게 들려온다. 얼핏 생각하기엔 서로 모순되는 주장 같기도 한 두 가이드들에 대해  정확히 이해해보고, 또 좋은 주석을 달기 위한 팁과 고려 사항들까지 일부 정리해보도록 하겠다.

주석의 역사

이야기를 시작하기 전에 주석에는 어떤 종류가 있는지부터 명확히 해야 하는데, 주석의 역사에서 시작하는 것이 자연스러울듯 하다.

놀랍게도(?) 태초의 소프트웨어 코드에는 주석이란 개념이 아얘 없었다. 그도 그럴 것이 종이카드에 0011000 구멍 뚫어서 프로그램하던 시절에 주석을 삽입한다는 것은 사치일뿐 아니라 기술적인 도적이었다. ^^ 이 시절 펜으로 종이 위에 이것저것 적어놓던 것이 주석의 시작이라고 보면 된다. (사실 이 부분은 직접 경험해보진 않아서 추측성임)

컴파일러(사실 전처리기)가 주석을 인식하기 시작한 것은 당연히 소스 코드를 디지털화시킨 이후이다. 이마저도 처음엔 지금과 같은 형태는 아니었다. 초창기 언어들은 주로 line by line 으로 해석되었기 때문에 주석 역시 single-line 형태가 먼저 등장했다. 복잡한 인터페이스 설명이나 알고리즘 설명 같은 것보다는 영역/블록 구분과 간단한 커맨트 중심이어서 그리 불편하지 않았다. 그 후 등장한 multi-line 주석은 편집 편의성 증대를 위한 욕구 해결 정도여서 전혀 신선하지도 혁신적이지도 않았다.

Java가 등장하면서 (최초인지는 모름) API 문서 생성 ‘표준’ 툴(Javadoc)을 SDK 가 내장하기 시작하였고, 이는 주석의 개념을 한 단개 발전(not 혁신)시키는 계기가 되었다. Javadoc 의 특징이라면 ‘스펙 기술용 주석‘과 ‘구현 설명용 주석‘을 명백히 구분하기 시작한 것이다. 물론 그 전부터 주석을 구분해 사용하고는 있었지만, 언어의 표준적인 방식으로 도입했다는 것이 큰 의미가 있다.

이를 계기로 주석에 대한 인식은 한층 개선하였고, 그 후 등장하는 대부분의 언어들도 같은 어프로치를 취하게 되었다. 하지만 아직까지 컴파일러는 스펙/구현 가리지 않고 모든 주석을 무시하였고, 스펙을 얻어내려면 별도의 툴을 돌려야만 하였다. 이는 ‘스펙 기술’ 이라는 오늘날에 있어 아주 중대한 개념을 ‘주석’ 이라는 사소한 범주에 함께 묶는 한계에서 아직 벗어나지 못했음을 의미한다.

이에 대한 개선은 최근 Noop 언어 프로젝트를 통해 가시화되고 있다. Noop 의 여러 특징 중 ‘Executable documentation that’s never out-of-date’ 는 주석을 프로그래밍 언어 스펙에 포함시키고 컴파일러가 컴파일 워닝/에러와 같은 수준에서 직접 핸들링한다는 의미이다. 형식적으로는 거의 변화가 없지만, 주석의 위상은 거의 코드 수준까지 격상되게 된다.

나아가 annotation 이라는 개념이 추가된다. Annotation 을 주석으로 한데 묶는데는 의 아해할 사람들이 있을 수 있겠으나, 수행 코드가 아니라는 점에서 주석의 범주에 속한다. 더구나 annotation 의 한글 해석 자체가 ‘주석( 달기)’이다. ^^ (Noop 에서 annotation 을 어떻게 처리할 지는 명시적인 언급은 없다.)

주석의 중요성이 점차 커지는 것은 소프트웨어 산업의 변화 과정을 봤을 때 아주 자연스러운 결과이다. 개인이 다룰 수 있던 작은 소프트웨어에서, 이제는 수백 수천명이 수년에 걸쳐 만들고, 완전히 없어지기까지 또 수년이 더 필요한 수준까지 변화하였기 때문에, 공간과 시간을 초월한 개발자간의 커뮤니케이션이 그만큼 중요해진 것이다.

주석의 분류

이쯤에서 현재 우리가 주석이라 부를 수 있는 것들에는 어떠한 것들이 있는지 다시 정리해보자.

  • 문서화 주석 – API 명세(specification) 기술을 주목적으로 하며, 해당 소프트웨어를 black box 로 바라보는 제3의 개발자와의 커뮤니케이션을 담당한다.
  • Annotation 주석 – 코드를 처리하는 툴들에게 특정 지시를 내리는 주석으로, 이를 인식할 수 있는 툴에게만 의미가 있다. 툴의 목적에 따라 다양한 용도로 응용될 수 있다.
    또한 팀원간에 정해진 약속으로 사용하기도 좋다. 대표적인 사례로는 @todo @fixme 같은 것이 있다.
  • 구현 주석 – 내부 구현에 대한 주석으로 여타의 툴들에서는 완전히 무시된다. 이해하기 어려운 코드에 대한 설명, 추가로 해야할 일, 코드 수정 시 주의점 등, 코드 레벨에서 직접 봐야하는 개발자들 간의 디테일하고, 종종 자질구레한 커뮤니케이션을 담당한다.

이처럼 현재까지는 크게 3 가지의 대표적인 주석이 있으며, 소프트웨어 산업이 변화하면서 앞으로도 기존 주석이 변화/갈라지거나 새로운 형태의 주석이 추가될 것이다.

상세한 주석 vs. 주석이 필요 없는 코드

“상세한 주석이 좋다.” – 주로 문서화 주석에 해당하는 지침이다. 제공하는 소프트웨어 모듈의 동작 명세는 가능한 모든 케이스에 대해 명확하게 설명해 주는 것이 좋다.

“주석이 필요 없도록 코딩하라.” – 주로 구현 주석에 해당하는 지침이다. 구현 주석이 있다는 것은 코드만으론 의미 전달이 불충분하다는 반증이므로, 가능한 코드를 명확히 작성하여 구현 주석 없이 읽고 이해할 수 있게 하는 것이 좋다.

보통은 위와 같이 받아들이면 되지만, 반대의 경우도 얼마든지 있다.

문서화 주석이 최소화 되도록 코딩하라.” – 이는 문서화 주석을 생략하라는 의미보다, ‘문서화 주석에서 군더더기 설명이 필요 없도록 API 를 명확하게 만들라’ 정도로 이해해야 한다. 문서 없이 API 만 봤을 때 오해의 소지가 있다거나, 다양한 예외 상황이 존재하거나, 한 API 를 너무 다목적으로 사용할 수 있다거나, pre/post 조건을 주렁주렁 달고 있는 API 들은 이 가이드를 제대로 지키지 못한 예들이다.

“상세한 구현 주석이 좋다” – 어쩔 수 없이 구현 주석이 필요할 시에는 명확하고 상세한 설명을 달라는 의미이다. 최적화를 위해 어쩔 수 없이 복잡한 코드를 작성했다거나, 컨트롤 밖에 있는 외부 종속성 때문에 비효율적인 구조를 가져갈 수 밖에 없었다거나, 일정 등의 이유로 임시 코드를 넣어놨거나 일부 기능을 구현해놓지 않은 상황에서는 상세한 주석을 달아주어야 한다. (이 주석을 보게될 사람이 자신뿐이라는 가정은 절대 하지 말라.)

좋은 주석 작성을 위한 팁

좋은 주석 작성 팁까지 집대성 해놓으면 최고의 글이 되겠지만.. 이 글의 범주에서는 제외하도록 하겠다. (다른 누군가 집대성 해주시거나, 이미 잘 되어 있는 좋은 링크들을 보내주시면 해피할텐데 ㅎ)

  • 문서화 주석 작성에 대한 가이드는 표준화 단체에서 공개하고 있는 것이 많이 있다. 적어도 문서화가 잘 된 유명 플랫폼/라이브러리 등은 찾을 수 있다. 자신의 도메인과 가장 유사한 가이드를 찾아 적용해보는 것은 좋은 시작이 될 것이다. (e.g. Requirements for Writing Java API Specifications)
  • Annotation 주석 활용 – 같은 목적의 주석들에 동일 키워드를 사용하는 방법으로, annotation 이 정식으로 지원되지 않더라도 전혀 문제는 없다. 가장 추상화된 @todo (더 해야할 일) 부터 시작해서 @fixme (명백한 결함), @review (리뷰 커맨트), @pending (미결사항), @thread (스레드 안정성 보장 필요), @dependon (특정 기능/이슈 종속적 – 해당 기능/이슈 해결 후 일괄 검토 요구) 등 상황에 따라 적절히 응용하면 최소한의 주석으로 커뮤니케이션 효과를 극대화시킬 수 있다.
  • Aspect 를 고려한 코드 영역 구분 – 코드를 작성하다 보면 로그 작성, 접근 권한 체크, 멀티 스레딩을 위한 락 처리, 에러 처리, 부하 조정, 캐시 사용 등등 비즈니스 로직과 직접적으로 관련되지 않은 로직들로 코드가 지저분해지기 쉽다. 이 문제를 다루기 위해 Aspect Oriented 언어를 사용하는 방법도 있지만, 여건이 되지 않는 경우엔 어쩔 수 없이 모든 로직을 한데 몰아 두어야 한다. 이럴 때에는 아쉬운데로 부가적인 로직 처리 블럭과 비즈니스 로직 블럭을 구분해주는 안을 적용해볼 수 있다. 동일 룰이 코드 전반에 일괄적으로 적용되어 있다면, 코드를 보는 사람들은 목적에 맞는 코드 블럭만 정확히 찾아 검토할 수 있다.
    영역 구분을 위한 구현 주석이 필요할 수도 있지만, 그 외 구현 주석의 필요성을 감소시켜주는 효과가 있다.
  • 예외 처리 코드 주의 – 한 눈에 들어올 간단한 로직도 과도한 예외 처리가 가미되면 금새 난해한 코드로 둔갑한다. (필요악이라 할 수 있는 예외에 대한 다양하고 심도있는 관점은 C++ Exceptions: Pros and Cons 을 참조하기 바란다.) 가장 선행되어야 하는 노력은 물론 ‘불필요한 예외가 발생하지 않도록 설계’하는 것이고, 꼭 필요한 예외에 대해서 일반 로직과 명확히 구분되는 형태로 처리해주는 것이 좋다. 예를 들어 예외 발생 여부 확인을 위해 전용 매크로를 정의해 ‘if’ 절을 사용을 피하는 것도 한 방법이다. ‘if’ 절은 일반 로직에서도 등장하기 때문에 로직을 따라가다 rollback 하여 다시 시작하게 만든다.
  • 읽을 수 있는 코드 작성 – 당연하지만 너무 일반적인 가이드이다. 수많은 종속 팁들이 있을 수 있지만 너무 길어질듯 하여 생략한다. (Developer Capacities – Writing Program 참조)

결론

주석을 주석으로만 취급하는 시대는 끝났다(끝내야 한다^^). 하지만 아직도 대부분의 개발자들 주석에 대한 인식은 가볍기만 하고, 진정한 가치와 중요성을  제대로 교육/훈련시키는 모습은 찾아보기 쉽지 않다.

이제부터라도 주석과 관련한 명확한 개념 정리와, 용도별 좋은 주석 작성을 위한 가이드를 정리해 소프트웨어 입문 초기부터 익히고 생활화할 수 있도록 지도해야 한다. 지금과 같은 소셜 개발 시대에서 훌륭한 개발자가 되려면 시공간을 넘나드는 4차원적인 커뮤니케이션 능력도 갖춰야 한다.

Leader vs. Manager
Oct 5th, 2009 by Wegra Lee

내가 생각하는 리더와 관리자의 차이이다.

리더

  1. 팀원들을 올바른 길로 이끌어 과제를 성공하게 만든다.
  2. 팀원들이 겪고 있는 난제를 파악하여 해결해준다.
  3. 모든 일에 솔선수범하여 팀원들이 자신을 보고 배울수 있게 한다.
  4. 일하는 방식, 일 분배 등에 있어 항시 팀원의 역량 향상을 고려한다.
  5. 가능한 일정과 그 이유를 개발자에게 묻고, 더 빨리/효율적으로 끝낼 수 있는 방법이 있을지 함께 상의한다.

관리자

  1. 과제를 성공시키기 위해 팀원들을 조직/관리한다.
  2. 팀원들에게 일을 분배하고 해결토록 한다.
  3. 관리자가 하는 일과 팀원이 하는 일을 구분짓는다.
  4. 필요한 일에 가장 적합한 역량을 보유한 팀원에게 해당 일을 맡긴다.
    (개인의 역량 향상은 개인의 몫이다.)
  5. 촉박한 일정을 주고 기간내에 끝내라고 압박한다.

또 무엇이 있을까.. 생각날 때마다 천천히 업데이트 해야겠다.

하루 빨리 관리자가 줄고 리더가 많아진 세상에서 개발자들이 일할 수 있는 세상이 왔으면 좋겠다. 그를 위해선 현재의 개발자들이 관리자가 아닌 리더로써의 자신을 만들어가겠다는 마음 가짐을 잊지 말고 성취를 위한 노력을 게을리 하지 말아야 한다.

Developer Capacities – I Debug Well
Sep 30th, 2009 by Wegra Lee

디버깅을 잘 한다.

나는 과거 종종 그런 얘기를 들은 적도 있고, 또 스스로도 제법 잘 한다고 생각한다. (최근 몇 년간은 직접적인 개발과는 거리가 좀 있는 업무들을 주로 수행해 왔다.)

그런데 ‘디버깅을 잘한다’는 말에는 어떤 의미가 포함되어 있을까.

아무 개념 없이 엉터리로 짠 남의 코드에서 산발적으로 발생하는  미지의 문제를 소스 코드만 추적해서 잘아낼 수 있으면 디버깅을 잘 하는 것일까? 분명 이런 능력은 대단한 것겠지만.. 현실적으로는 ‘운이 좋았다’ 이상을 기대하긴 어렵다. 주변에서도 능력 있는 개발자가 다른 프로젝트 합류 후 ‘내가 할 수 있는 일이 없다’고 푸념하고 경우를 몇 번 보았다. 이유는 몇 년 동안 들여다보던 사람이 아니면 도저히 손 댈 엄두가 안나는 코드를 사용하고 있기 때문이었다. 종속된 모듈과 프로젝트가 많고 덩치도 만만치 않아 새로 깔끔히 만들 수도 없다는 것이다. 동작하는 코드를 새로 만들 시간을 달라는 요청은 관리자들에게 쉽게 묵살당한다.

결국 아무리 능력 좋은 개발자도 대상 소프트웨어의 상태/환경에 따라 발휘되는 능력은 극심한 편차를 보이기 마련이다. 좀 더 정리하여 이야기하면, 커버할 수 있는 임계점 이하까지는 쉽게쉽게 문제를 찾아내지만, 그 한계를 넘어서면 거의 컨트롤이 불가하여 평범한 개발자와 별 차이를 보이지 못하게 된다. 이는 인간이 머릿속에 한 번에 담고 분석/추적할 수 있는 정보량이 그리 많지 않기 때문이다.

중요한 것은 디버깅 대상을 단순 명료하게 유지하는 능력이다. 또는 복잡한 대상을 단순하게 변형하는 능력이다. 구체적인 방법들을 떠올려보자.

  • 컨벤션을 잘 따른다. 예외 상황을 신경쓸 필요가 없으므로 개발자는 context 에 집중할 수 있게 된다.
  • 읽을 수 있는 코드를 작성한다. 해석하는 것과 읽는 것의 차이를 생각해보자.
  • Refactoring 을 통해 코드를 항시 명쾌하게 유지한다.
  • Testability 를 생각해 디자인한다. 문제가 명확하지 않다면 테스트를 통해 하나하나 문제 쉽게 좁히기 쉽다. 디자인이 잘 되어 있다면 모듈 하나하나를 분리해 독립적으로 검증할 수도 있을 것이다. TDD 같은 실천법을 활용하는 것도 적극 추천한다.

이상은 순수한 소스 코드 & 설계의 관점에서의 디버깅 능력 향상 방법들이었다. 유지보수를 위한 지침과 동일하다고 볼 수 있다. 그럼 다른 관점에서는 또 어떤 방법들이 있을까?

  • 다양한 결함 분석 툴을 활용해 잡을 수 있는 문제들을 미리 잡아 놓는다. 사소한 문제들, 혹은 툴이 잘 잡아주는 결함들을 미리 제거해 두면 잠재한 문제의 범위가 좁혀지고, 그만큼 더 집중할 수 있게 된다. (디버깅은 범죄 수사와 마찬가지로, 문제 범위를 좁히고 그에 집중해 파헤쳐보고, 잘못 집었다 싶으면 되돌아가 다른 가능성에 집중에 파헤쳐보는 스타일로 진행된다.)
  • 평소의 좋은 로깅 습관이 디버깅을 높기도 한다. 더욱 효율적인 로깅을 원한다면 역시 좋은 로깅 솔루션을 도입하는 것이 좋다. 주변에 찾아보면 다양한 로깅 프레임워크들을 쉽게 구할 수 있을 것이다. 이들은 로그를 다양한 목적에 맞게 구분짓고, 상황에 맞게 조작/필터링 등을 쉽게 할 수 있도록 도와준다.
  • 디버깅 툴의 파워 유저가 되자. 이러저러한 모든 것을 만족해도 풀지 못하는 문제가 있을 수 있다. 또는 어쩔 수 없이 좋지 않는 코드를 디버깅해야 하는 경우도 많다. 따라서 디버깅 툴을 확실히 활용할 수 있는 능력은 기본으로 갖춰두어야 한다.
  • 개발툴/언어 외적인 보조 방법을 활용한다. 예를 들어 aspect 언어를 활용할 줄 안다면 디버거로 쉽게 잡아내지 못하는 복잡한 상황까지도 아주 간단히 연출해낼 수 있다.

이상은 소스 코드 외적인 방법이었지만, 개인이 충분히 할 수 있는 것들이다. 그럼 마지막으로 소셜 개발자라면 또 어떠한 방법들을 생각해볼 수 있을지 나열해보겠다.

  • 유사 도메인의 구루, 혹은 전문 커뮤니티 활용한다.
    오늘날 대부분의 프로젝트는 다수의 외부 라이브러리/플랫폼을 활용하기 때문에, 이 능력의 중요성은 과거보다 훨씬 커졌다. 내가 겪는 대부분의 문제는 누군가 이미 겪어서 그 해결책(혹 ‘어쩔 수 없다’일지라도)이 공개되어 있다. 대답을 찾지 못하더라도 질문을 올리면 늦어도 몇 일 내에 만족할만한 답을 찾을 수 있을 것이다.
    테스트 방법이나 설계에 대한 조언도 쉽게 구할 수 있다. 물론 앞서의 경우보다는  훨씬 복잡한 이슈라 자신이 처한 상황을 명확히 기술해주어야 좋은 답을 얻을 가능성이 그만큼 높아진다.
    중요한 부분이 아니라면 소스 코드를 공개해
  • 만든 제품에 대해 피드백을 받을 수 있는 커뮤니티를 만들고, 가능하다면 오픈소스화 한다.
    직접 디버깅 하는 것만이  꼭 능력은 아니다. 더 궁극적인 목적은 결함 없는 제품을 만드는 것이 아닌가? 그러려면 프로젝트가 남의 관심을 받을 만큼 충분히 유용해야하고, 그들의 요구사항을 적극 반영하며 기여자(contributor)들과 지속적으로 좋은 관계를 유지해야 한다.

디버깅 하나 얘기하면서 참 많은 것을 훑었다. 오버라고 생각할 수도 있겠지만, 개발이라는 것이 그리 딱딱 떨어지는 것이 아니고.. 이것이 현실이다. 오히려 위에 나열할 것 외에도 수많은 요소들이 훌륭한 디버거를 만드는 관여될 것이 분명하다.

자!! 그럼 지금까지 나온 좋은 디버거로서의 자질은 정리해보자.

  • 명확하고 논리 정연한 코드 작성 능력
  • 꾸준한 코드 관리
  • Testable 디자인 능력
  • 다양한 분석 툴 활용 능력
  • 좋은 로깅 습관 & 로깅 툴 활용 능력
  • 디버깅 툴 활용 능력
  • 주변 전문가, 커뮤니티, 웹 상의 정리된 지식 활용 능력
  • 외부 기여자를 끌어모아 적극적인 피드백을 이끌어 내는 능력
TDD, Refactoring and Scrum – Part II
Sep 9th, 2009 by Wegra Lee

내가 지금까지 접해본 여러 이론/실천법 들을 통틀어 가장 맘에 드는 것들을 세 가지 고르라면 TDD, Refactoring, Scrum, 이렇게 세 가지를 뽑겠다. (우리 조직에선 이 중 단 하나도 하지 않고 있어서 참으로 답답하고 안타깝다.) 다른 사람들과는 좀 다른 관점일 수 있겠는데, 이들에 애착이 생기는 내 나름의 이유는 간략히 정리해본다.

  • Part I – TDD
  • Part II – Refactoring (this article)
  • Part III – Scrum (not available yet)

Refactoring – Refactoring은 현재의 잘못된 점이나 부족한 부분을 식별하여 더 나은 형태로 개선하는 작업이다. 따라서 Refactoring 은 일종의 회고이며, 그 주된 관점은 설계/코드의 효율성, 가독성, 명확성 등이다. 사람이나 조직이 회고를 통해 교훈을 얻고 성장하듯, 개발자도 Refactoring 을 통해 역량을 키워나간다. 여건이 되지 않으면 혼자서라도 틈틈히 수행해야 하며, 다행히 지도해줄 경험 많은 동료가 함께한다면 그 효과는 배가된다. 팀의 리더라면 팀원간의 이런 교류가 자연스레 일어날 수 있도록 이끌어 주어야 한다.

Refactoring은 개발 기간 내내 리듬을 가지고 정기적으로 수행되어야 한다. 리펙토링 문화가 충분히 자리잡지 못했다면 프로세스에 명시해두는 것이 좋다. 시점은 매 반복 주기(iteration/milestone)가 끝나고 다음 주기가 시작되는 시점이다. 새로운 기능을 넣기 전에 기반을 단단히 다진다거나, 구조적 문제를 조기에 다잡아 추후 대규모 수정을 예방한다는 점도 물론 중요하지만, 사람(개발자)의 역량 성장 측면에서도 반드시 요구되는 프로세스이다.

배우고 경험하고 배우고 경험하고.. 두 과정이 주기적으로 반복되어야 머리로 익힌 것이 체화되고, 그것이 실생활에서 어떤 가치가 있는지 진정한 의미를 깨닫게 된다. 처음에 좋아보였던 것도 생각지 못했던 숨은 이슈나 과소 평가했던 측면 때문에 실제로는 역효과가 더 큰 경우도 많다. 또한 체험 없이 계속해서 머리로만 익히다 보면 모든 것이 쉽고 단순해 보이는 경향이 있다. 이렇게 해서 다음 리펙토링을 수행할 때에는 이전 수행 시보다 향상된 시각으로 구조를 바라볼 수 있게 된다. 설계와 코드를 보는 눈이 향상되고, 시행착오가 줄어들고, 다양한 경험을 통해 확신을 가질 수 있다. 주기적인 Refactoring은 프로젝트가 진행될 수록 Refactoring의 품질과 그것을 수행하는 개발자 역량을 함께 성장시킬 수 있는 멋진 제도적 장치가 될 것이다.

Refactoring 시 주의점

리펙토링 시 가장 신경써야할 부분은 역시 side effect 다. 때문에 전문 툴 활용과 풍부한 테스트 케이스가 준비가 큰 도움을 준다. 툴의 Refactoring 지원 정도는 언어별로 편차가 심하다. Small Talk, Java 언어는 Refactoring 이 지원되지 않는 툴은 오래전에 자취를 감췄을 정도로 대중화되어 있고, C#, Visual Basic 등은 중간 정도.. C/C++ 계열은 아직 많이 부족하며 발전 속도도 더디다.

툴이 해주는 일은 다양한 리펙토링 기법들을 마우스 클릭 몇 번으로 관련된 모든 코드를 자동 변경해주는 편리함과, 이 때 발생할 수 있는 구조적 충돌을 사전 검증하여 side effect 을 최소화시켜주는 효과가 있다. 소프트웨어 규모가 커지면 수십명이 일주일 동안 해야할 변경량을 한 사람이 반나절 만에 처리할 정도로 극적인 효과를 볼 수도 있다.

툴이 구조적인 side effect를 예방해준다면, 테스트 케이스는 기능적인 side effect 를 예방해준다. 테스트 케이스가 충분치 않다면 변경의 잘못된 영향을 먼 훗날에야 발견하게 되고, 무엇이 그 원인이었는지 파악하기 어렵게 된다.

Refactoring 과 TDD
테스트의 대표 주자는 역시 TDD 이다. 현실적으로 거의 불가능하지만, TDD 를 100% 잘 따랐다면 작성된 코드 중 테스트 케이스가 커버하지 못하는 영역은 존재하지 않는다. 따라서 Refactoring 을 가장 안전하게 하기 위한 좋은 지침은 TDD 를 잘 따르는 것이다. 역으로 TDD 의 과정에서 새로운 테스트 케이스(요구사항)가 추가되면, 그 케이스를 만족시키기 위해 기존 코드를 Refactoring 해야한다. 이렇든 이 둘은 거의 바늘과 실 관계이다. 다만 Refactoring 없는 TDD 는 그 효과가 급감하지만, TDD 없이도 테스트 케이스는 작성할 수 있으므로 Refactoring 은 독자적으로도 충분한 가치가 있다.

TDD, Refactoring and Scrum – Part I
Aug 31st, 2009 by Wegra Lee

내가 지금까지 접해본 여러 이론/실천법 들을 통틀어 가장 맘에 드는 것들을 세 가지 고르라면 TDD, Refactoring, Scrum, 이렇게 세 가지를 뽑겠다. (우리 조직에선 이 중 단 하나도 하지 않고 있어서 참으로 답답하고 안타깝다.) 다른 사람들과는 좀 다른 관점일 수 있겠는데, 이들에 애착이 생기는 내 나름의 이유는 간략히 정리해본다.

TDD (Test Driven Development) – 보통 언급은 되지만 크게 부각되지 않는 장점. 종종 설명에서 아예 빠지기도 한지만, 내가 가장 높게 쳐주는 TDD의 장점은 바로 개발자들의 설계 능력의 향상’이다. 테스트는 곧 사용자의 사용 패턴을 시뮬레이션 한 것으로, 쉽게 테스트하기 위한 고민은 바로 쉽게 사용하기 위한 인터페이스를 고민하는 것이다. 이 과정을 몇 개월만 반복하더라도 테스트하기 쉬운 설계(testable design)와 그 반대의 케이스의 대표적인 사례(testable design anti-patterns)들을 한 다발 발견해낼 수 있을 것이다. 디자인 공부한답시고 UML 다이어그램 책이나 디자인 패턴 책을 열심히 파는 것보다, 자신이 개발중인 코드를 보고 테스트를 어떻게 할까를 고민해보는 것이 훨씬 효과만점이라고 자신있게 주장할 수 있다.

업계에선 이 부분이 잘 수행되지 않고 있는데, ‘테스트 == 설계’ 라는 관계가 잘 부각되지 않기 때문으로 보인다. (아쉽게도 팀원의 역량 향상을 등한시하는 매니저도 제법 있다.) 설계는 중요시하면서도 테스트는 등한시 하는 것이다. 개발자에게 설계를 잘 하라면서도 테스트는 외부 인력에 의존하는 경우가 너무 많다. 테스터들도 자신이 설계를 검증해야 한다는 것을 자각하지 못하고 있고, 혹 있다손 치더라도 설계에 대해 이러쿵 저러쿵 하는 것을 개발팀에서 그리 달가워하지 않는 경우도 종종 있다. 그리고 테스트를 너무 늦게 시작해 설계 문제가 드러나도 일정상 수정하지 못하는 안타까운 상황도 흔히 발생한다.

기본적인 테스트(유닛, 인티그레이션)는 가능한 모두 개발자들 스스로 수행하도록 하고, 외부 인력은 신뢰성, 고가용성, 보안, 스레드 안정성 등 전문 분야에 대해서 검증을 수행해 주는 것이 효율적이다. 개발자 테스트 단계에서도 단순 기능 검증이 아닌 테스트 용이성에 큰 비중을 주도록 꼭! 주지시켜야 한다.

이렇게 훈련된 개발자들은 나중에 혹 테스트 케이스를 작성할 시간이 부족하더라도 처음부터 상대적으로 수준 높은 설계를 만들어낸다. 신입사원들에게 별 쓸모 없는 프로세스나 테크닉 교육은 대폭 줄이고 TDD 나 한 두 달 시켜주면 현업에 훨씬 도움이 될 것이다. 대학과 확원에서도 이론과 테크닉에만 치우지지 말고 이런 실질적인 교육과 훈련에 좀 더 투자를 해야 한다.

다시 한 번 강조하는 것은 ‘개발자‘의 역량 향상이다. 그 효과는 영구적이고 사기 증진에도 많은 도움이 된다. 제품의 설계 향상 같은 단기적인 이점은 그에 비해 훨씬 가치가 적다.

TDD 에 관심이 있는 사람이라면 BDD (Behavior Driven Development – Click Here) 도 한 번쯤 꼭 참고해보도록 하자. TDD 의 발전 형태로 볼 수 있는데, 무엇을 어떤 식으로 테스트해야할 지에 대한 좋은 가이드라인을 제시해준다. 개념을 확실히 인지하고 있다면 전용 툴 지원  없이 전통적인 Unit Test Framework 만으로도 BDD 를 활용할 수 있다.

단순 API 테스트라면 boundary value analysis (Click Here) 와 equivalence partitioning (Click Here) 정도는 확실히 알아두자. 이 둘을 조합하면 많은 경우에 있어 기계적으로 test case 들을 뽑아낼 수 있다. SE, SQA, 혹은 전문 테스터로서 역량을 원한다면 이곳 (Click Here) 도 좋은 레퍼런스가 될 것이다.

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