15P by neo 4달전 | favorite | 댓글 10개

코드 중복 제거를 너무 일찍 하지 말아야 하는 이유

  • DRY(Don't Repeat Yourself) 원칙을 너무 엄격하게 적용하면 "Premature" 추상화를 유발하여 미래의 변경이 더 복잡해질 수 있음
  • 중복이 진짜로 불필요한지, 아니면 시간이 지나면서 독립적으로 발전할 기능인지 생각해야 함
    • 함수나 클래스가 동일해 보여도 서로 다른 맥락과 비즈니스 요구사항을 가질 수 있음
    • 코드를 짧게 만드는 것보다 함수의 목적이 시간이 지나도 유지되는지 생각해야 함
  • 추상화의 위험: 기능이 다르게 발전할 가능성이 있는 경우, 추상화가 오히려 해로울 수 있음.
    • 추상화를 설계할 때, 장기적으로 별도로 발전할 수 있는 동작을 조기에 결합하지 말아야 함
  • 의심스러울 때는 시간이 지나면서 결합을 정당화하는 충분한 공통 패턴이 나타날 때까지 동작을 분리해 두어야 함
    • 작은 규모에서는 Premature 추상화의 복잡성을 해결하는 것보다 중복을 관리하는 것이 더 간단할 수 있음
    • 개발 초기에는 약간의 중복을 허용하고 추상화를 기다려야 함
  • 미래의 요구사항은 종종 예측할 수 없음
    • YAGNI(You Aren't Gonna Need It) 원칙에 대해 생각해 보아야 함
    • 중복이 문제가 되지 않을 것이거나, 시간이 지나면서 충분히 고려된 추상화의 필요성을 분명히 나타낼 것임

애초에 DRY 의 적용은 Repeat 하고 있다면 이를 줄이는 식으로 적용해야하는데,
DRY 을 앞선 기준으로 코드를 생각하면 잘못된 적용인 것 같습니다.

Hacker News 의견 중
DRY 원칙의 오해: DRY는 코드 중복이 아닌 정보/지식 중복을 방지하는 것임. 코드 중복에만 집중하면 불필요한 최적화로 이어질 수 있음.
이 의견이 가장 공감되네요.

과도기때 저런 고민 많이 하지 않나요? 퍼펙트한 코드란건 없으니 맨날 고민하는게 저희의 일이겠죠. 케바케인거같아요.

추상화도가 높은 구조에 대한 회의적인 시선을 담은 글이 최근 종종 올라오네요.
MSA, 클린 코드, SOLID, DRY 등등...
사람들이 저런 단어들에 피로감을 느끼는 게 아닌가 싶습니다.
사실 저것들은 읽기 쉽고, 이해하기 쉽고, 메모리 안 새고, 에러 없이, 빠른 코드를 짜려고 고민할때, 참고할 이정표일 뿐인데...
적당히, 지금 내가 처한 비즈니스 상황에 잘 맞춰 적용하면 되겠지요.

얼마나 서둘러야 “성급”한 것인가?

답은 너무 쉽습니다. 그냥 처음부터 하면 "성급"하다.
약간 더 어려운 문제는 언제 해야 "안성급"한것인가죠.

말장난같지만, 그냥 처음부터 하지 않으면 "안성급"한것이 되겠네요^^;

네 애자일에선 특히

너무 좋은 글입니다.
워터폴 모델에서 애자일 모델로 변경될때 특히 더 중요한것 같아요.
애자일인데 미래를 너무 예측 하려고 합니다.

Hacker News 의견
  • DRY 원칙의 초기 적용: 처음부터 DRY 원칙을 적용하는 것이 좋음. 비슷한 데이터를 별도로 처리하는 대신 공통 코드베이스를 사용하는 것이 효율적임.

  • 베스트 프랙티스의 우선순위: 모든 베스트 프랙티스가 동일하지 않음. 가독성과 응집성을 우선시하는 것이 중요함. 코드 작성은 최선의 프랙티스를 선택하는 과정임.

  • DRY 원칙의 오해: DRY는 코드 중복이 아닌 정보/지식 중복을 방지하는 것임. 코드 중복에만 집중하면 불필요한 최적화로 이어질 수 있음.

  • 재사용성 문제: 특정 기능이 다른 상황에서 재사용되지 않는 경우가 있음. 중복 작업을 피하기 위해 더 나은 접근법이 필요함.

  • 복잡한 DRY 솔루션의 문제: 반복 코드가 복잡한 DRY 솔루션보다 나을 때가 있음. 너무 빠르게 DRY를 적용하면 예상치 못한 구조적 문제를 초래할 수 있음.

  • DRY는 베스트 프랙티스가 아님: 반복은 종종 추상화가 필요한 신호임. 무분별한 DRY 적용은 중급 엔지니어들이 자주 저지르는 실수임.

  • 간단한 코드 예시: 두 함수가 하나의 함수로 통합될 수 있음. 리팩토링의 장단점을 명확히 설명하는 것이 중요함.

  • DRY 코드의 유지보수 문제: DRY 코드는 복잡해져서 유지보수가 어려워질 수 있음. 반면, WET 코드는 단순하지만 변경이 예측 가능함.

  • DRY 원칙의 부작용: DRY 원칙이 코드베이스를 복잡하게 만들어 유지보수가 어려워질 수 있음. 일부 클린 코드 책들이 산업에 부정적인 영향을 미쳤음.

  • 일반화와 성능: 일반화는 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있음. 특정 데이터 패턴에 맞춘 코드 중복이 성능 최적화에 도움이 될 수 있음.