스프링 데이터 JPA 예제와 트레이드 오프
스프링 데이터 JPA 예제 포스트에서 스프링 데이터 JPA를 사용했던 방법을 다시 보자.
ItemService가 ItemRepository에 의존하고 그러한 코드를 수정하지 않고 스프링 데이터 JPA를 사용하기 위해 JpaRepository가 아닌 ItemRepository를 상속받는 중간 Repository를 하나 두어 만들었었다.
- 구조를 맞추기 위해 중간에 어댑터가 들어가면서 전체 구조가 너무 복잡해지고 사용하는 클래스도 많아지는 단점이 생겼다.
- 실제 이 코드를 구현해야 하는 개발자 입장에서 보면 중간에 어댑터도 만들고 실제 코드까지 만들어야 한다.
- 유지보수 관점에서는 ItemService를 변경하지 않고, ItemRepository의 구현체만 변경해 사용하여 좋다. DI, OCP원칙을 지킬 수 있다.
- 하지만 구조가 복잡해지면서 어댑터 코드와 실제 코드까지 함께 유지보수 해야하는 어려움도 발생한다.
구조를 맞추는데 집중하다가 불필요한 부분이 생겨버린 것이다.
구조를 깨고 ItemService 코드를 일부 수정하여 직접 스프링 데이터 JPA를 사용하는 방법도 있다. 이 방법은 DI, OCP 원칙을 깨는 대신 복잡한 어댑터를 제거하고 구조를 단순하게 가져가는 장점을 취하는 것이다.
트레이드 오프
이런 것이 바로 트레이드 오프이다.
- DI, OCP를 지키기 위해 어댑터를 도입하고 더 많은 코드를 유지한다.
- 어댑터를 제거하고 구조를 단순하게 가져가지만 DI, OCP를 포기하고 ItemService 코드를 변경하여 직접 사용하도록 한다.
여기서 발생하는 트레이드 오프는 구조의 안정성 vs 단순한 구조와 개발의 편리성 사이의 선택이다.
정답은 없다. 어떤 상황에서는 구조의 안정성이 매우 중요할 수 있고, 어떤 상황에서는 단순한 것이 나을 수도 있다.
개발을 할 때는 항상 자원이 무한하지 않다. 그리고 어설픈 추상화는 오히려 독이 되는 경우도 많다. 무엇보다 추상화에도 비용(코드를 짜는 노력, 인건비 등등..)이 발생한다. 인터페이스도 비용이 든다. 이러한 추상화 비용을 넘어설 만큼 효과가 있을 때 추상화를 도입하는 것이 실용적이다.
현재 상황에 맞는 선택을 하는 개발자가 좋은 개발자이다.
우선 단순하게 해결하고 무언가 계속 추가로 도입이 됐을 때 리팩토링을 해서 추상화를 도입하는 것도 하나의 방법이다.
실용적인 구조
QueryDSL의 예제 코드는 스프링 데이터 JPA를 사용하지 않고 JPA만 사용하여 Querydsl을 사용했다.
스프링 데이터 JPA의 기능을 최대한 살리면서 Querydsl도 편리하게 사용할 수 있는 구조를 만들어본다.
복잡한 쿼리 분리
이렇게 분리하면 기본 CRUD와 단순 조회는 스프링 데이터 JPA가 담당하고 복잡한 조회 쿼리는 Querydsl이 담당하게 된다.
물론 이렇게 하면 ItemService는 기존 코드를 사용할 수 없다. 코드를 변경해야 한다는 단점은 가져가야 한다.
Repository
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public interface ItemRepositoryV2 extends JpaRepository<Item, Long> {
}
기본 CRUD 기능을 위한 스프링 데이터 JPA 리포지토리를 만든다.
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@Repository
public class ItemQueryRepositoryV2 {
private final JPAQueryFactory query;
public ItemQueryRepositoryV2(EntityManager em) {
this.query = new JPAQueryFactory(em);
}
public List<Item> findAll(ItemSearchCond cond) {
return query.select(item)
.from(item)
.where(
likeItemName(cond.getItemName()),
maxPrice(cond.getMaxPrice())
)
.fetch();
}
private Predicate maxPrice(Integer maxPrice) {
if (maxPrice != null) {
return item.price.loe(maxPrice);
}
return null;
}
private BooleanExpression likeItemName(String itemName) {
if (StringUtils.hasText(itemName)) {
return item.itemName.like("%" + itemName + "%");
}
return null;
}
}
Querydsl을 사용하기 위한 리포지토리를 따로 만든다.
Service
그리고 서비스를 각 메서드에 두 리포지토리를 알맞게 사용하도록 만든다.
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@Service
@RequiredArgsConstructor
@Transactional
public class ItemServiceV2 implements ItemService{
private final ItemRepositoryV2 itemRepository;
private final ItemQueryRepositoryV2 itemQueryRepository;
@Override
public Item save(Item item) {
return itemRepository.save(item);
}
@Override
public void update(Long itemId, ItemUpdateDto updateParam) {
Item updateItem = itemRepository.findById(itemId).orElseThrow();
updateItem.setItemName(updateParam.getItemName());
updateItem.setPrice(updateParam.getPrice());
updateItem.setQuantity(updateParam.getQuantity());
}
@Override
public Optional<Item> findById(Long id) {
return itemRepository.findById(id);
}
@Override
public List<Item> findItems(ItemSearchCond itemSearch) {
return itemQueryRepository.findAll(itemSearch);
}
}
코드가 매우매우 간결해졌다.
Config
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@Configuration
@RequiredArgsConstructor
public class V2Config {
private final EntityManager em;
private final ItemRepositoryV2 itemRepositoryV2
@Bean
public ItemService itemService() {
return new ItemServiceV2(itemRepositoryV2, itemQueryRepositoryV2());
}
@Bean
public ItemQueryRepositoryV2 itemQueryRepositoryV2() {
return new ItemQueryRepositoryV2(em);
}
@Bean
public ItemRepository itemRepository() {
return new JpaItemRepositoryV3(em);
}
}
실제라면 @ComponentScan이나 @Service, @Repository를 사용해 스프링 빈으로 주입시킬 것이다.
참고로 마지막 itemRepository()는 없어도 되지만 Test데이터를 추가하는 부분에서 itemRepository를 사용하기 때문에 남겨둔다.
다양한 데이터 접근 기술의 조합
데이터 접근 기술의 선택
어떤 데이터 접근 기술을 선택하는 것이 좋느냐에 대한 답은 없다.
비즈니스 상황과 현재 프로젝트 구성원의 역량에 따라 결정해야 한다. JdbcTemplate이나 MyBatis 같은 기술들은 SQL을 직접 작성해야 하는 단점은 있지만 기술이 단순하기 때문에 SQL에 익숙한 개발자라면 금방 적응할 수 있다는 장점이 있다.
JPA, 스프링 데이터 JPA, Querydsl같은 기술들은 개발 생산성의 혁신적인 향상을 가져다 주지만, 학습 곡선이 높기 때문에 이러한 부분을 감안해야 한다. 그리고 매우 복잡한 통계 쿼리를 주로 작성하는 경우 잘 맞지 않는다.
추천하는 방식은 JPA, 스프링 데이터 JPA, Querydsl을 기본으로 사용하고 복잡한 쿼리를 써야하는데 해결이 안될 때 JdbcTemplate이나 Mybatis를 함께 사용하는 것을 추천한다.
트랜잭션 매니저 선택
JPA, 스프링 데이터 JPA, Querydsl은 모두 JPA 기술을 사용하는 것이기 때문에 트랜잭션 매니저로 JpaTransactionManager 를 선택하면 된다. 해당 기술을 사용하면 스프링 부트는 자동으로 JpaTransactionManager 를 스프링 빈에 등록한다.
반면 JdbcTemplate , MyBatis 와 같은 기술들은 내부에서 JDBC를 직접 사용하기 때문에 DataSourceTransactionManager 를 사용한다.
따라서 JPA와 JdbcTemplate 두 기술을 함께 사용하면 트랜잭션 매니저가 달라진다. 결국 트랜잭션을 하나로 묶을 수 없는 문제가 발생할 수 있다.
그런데 이 부분은 걱정하지 않아도 된다.
JpaTransactionManager의 다양한 지원
JpaTransactionManager 는 놀랍게도 DataSourceTransactionManager 가 제공하는 기능도 대부분 제공한다. JPA라는 기술도 결국 내부에서는 DataSource와 JDBC 커넥션을 사용하기 때문이다. 따라서 JdbcTemplate , MyBatis 와 함께 사용할 수 있다.
결과적으로 JpaTransactionManager 를 하나만 스프링 빈에 등록하면, JPA, JdbcTemplate, MyBatis 모두를 하나의 트랜잭션으로 묶어서 사용할 수 있다. 물론 함께 롤백도 할 수 있다.
주의 사항
단, 이렇게 JPA와 JdbcTemplate을 함께 사용할 경우 JPA의 플러시 타이밍에 주의해야 한다.
JPA는 데이터를 변경하면 변경 사항을 즉시 데이터베이스에 반영하지 않는다. 기본적으로 트랜잭션이 커밋되는 시점에 변경 사항을 데이터베이스에 반영한다.
그래서 하나의 트랜잭션 안에서 JPA를 통해 데이터를 변경한 다음에 JdbcTemplate을 호출하는 경우 JdbcTemplate에서는 JPA가 변경한 데이터를 읽기 못하는 문제가 발생한다.
이 문제를 해결하려면 JPA 호출이 끝난 시점에 JPA가 제공하는 플러시라는 기능을 사용해서 JPA의 변경 내역을 강제로 데이터베이스에 반영해주어야 한다.
그래야 그 다음에 호출되는 JdbcTemplate에서 JPA가 반영한 데이터를 사용할 수 있다.
정리
ItemServiceV2 는 스프링 데이터 JPA를 제공하는 ItemRepositoryV2 도 참조하고, Querydsl과 관련된 ItemQueryRepositoryV2 도 직접 참조한다. 덕분에 ItemRepositoryV2 를 통해서 스프링 데이터 JPA 기능을 적절히 활용할 수 있고, ItemQueryRepositoryV2 를 통해서 복잡한 쿼리를 Querydsl로 해결할 수 있었다.
이렇게 하면서 구조의 복잡함 없이 단순하게 개발할 수 있었다.
본인이 진행하는 프로젝트의 규모가 작고, 속도가 중요하고, 프로토타입 같은 시작 단계라면 이렇게 단순하면서 라이브러리의 지원을 최대한 편리하게 받는 구조가 더 나은 선택일 수 있다.
하지만 그러한 구조는 리포지토리의 구현 기술이 변경되면 수 많은 코드를 변경해야 하는 단점이 있다.
이런 선택에서 하나의 정답은 없다. 이런 트레이드 오프를 알고, 현재 상황에 더 맞는 적절한 선택을 하는 좋은 개발자가 되면 된다.