1. 데이터 흐름 시각화

게시판 애플리케이션에서 글 저장과 글 수정 작업을 처리하는 데이터 흐름을 계층별로 시각화하면 다음과 같습니다:

[사용자] → HTTP 요청 (POST/PUT) → [Controller]
  ↓
비즈니스 로직 실행 → [Service]
  ↓
도메인 규칙 적용 → [Domain]
  ↓
DB 작업 요청 및 수행 → [Repository] ↔ [Database]

이를 도식화하면 다음과 같습니다:

+------------+      +-------------+      +-------------+      +-------------+      +-------------+
| 사용자      | ---> | Controller  | ---> | Service     | ---> | Domain      | ---> | Repository  |
+------------+      +-------------+      +-------------+      +-------------+      +-------------+
                                                            ↕
                                                       [Database]

2. 계층별 데이터 흐름 상세 설명

2.1 Controller → Service

• 입력 데이터: HTTP 요청에서 받은 데이터를 DTO(Data Transfer Object)로 변환.

• 처리 방식: URL과 메서드에 따라 적절한 Service 메서드 호출.

• 문제 사례

  • 요청 데이터가 잘못되었거나, 누락된 경우 (400 Bad Request).
  • URL이 잘못되어 라우팅되지 않는 경우 (404 Not Found).

• 해결 방법

  • 유효성 검사(@Valid): Spring Boot의 @Valid와 @RequestBody를 사용하여 요청 데이터를 검증.
  • 예외 처리(Exception Handling): @ControllerAdvice로 공통 예외를 처리.

@RestController
public class PostController {

    @PostMapping("/posts")
    public ResponseEntity<PostDto> savePost(@Valid @RequestBody PostDto postDto) {
        PostDto savedPost = postService.savePost(postDto); // 서비스 호출
        return ResponseEntity.ok(savedPost); // 성공 응답
    }

    // 공통 예외 처리
    @ControllerAdvice
    public class GlobalExceptionHandler {
        @ExceptionHandler(MethodArgumentNotValidException.class)
        public ResponseEntity<String> handleValidationException(MethodArgumentNotValidException ex) {
            return ResponseEntity.badRequest().body("입력값이 잘못되었습니다.");
        }
    }
}

2.2 Service → Domain

• 입력 데이터: Controller에서 전달받은 요청 데이터를 비즈니스 로직에 따라 처리.

• 처리 방식

  • 비즈니스 로직 실행 (예: 제목 검증, 게시글 수정).
  • 필요한 데이터를 Domain 객체로 변환.

• 문제 사례

  • 도메인 객체가 잘못된 데이터를 포함하거나 규칙을 위반하는 경우.
  • 비즈니스 로직에서 처리되지 않은 예외 발생.

• 해결 방법

  • 비즈니스 규칙 검증: Service 계층에서 규칙 검증(예: 제목이 100자를 초과하는지 확인).
  • 적절한 예외 처리: 규칙 위반 시 IllegalArgumentException 등 명확한 예외를 던지고 Controller에서 처리.

@Service
public class PostService {

    public PostDto savePost(PostDto postDto) {
        // 제목 검증
        if (postDto.getTitle() == null || postDto.getTitle().isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("제목은 필수입니다.");
        }

        // 도메인 객체 생성
        Post post = new Post(postDto.getTitle(), postDto.getContent());

        // 저장 요청
        Post savedPost = postRepository.save(post);
        return new PostDto(savedPost.getId(), savedPost.getTitle(), savedPost.getContent());
    }
}

2.3 Domain → Repository

• 입력 데이터: 비즈니스 로직에 의해 생성된 도메인 객체.

• 처리 방식

  • 도메인 객체를 데이터베이스에 저장하거나 수정 요청.
  • JPA와 같은 ORM을 통해 데이터베이스와 상호작용.

• 문제 사례

  • 데이터베이스와의 연결 실패.
  • 중복 데이터 저장(예: 고유 키 중복).
  • 엔티티 매핑 문제(잘못된 @Entity 설정).

• 해결 방법

  • 유니크 제약 조건 설정: 데이터베이스에서 @Column(unique = true)와 같은 제약 조건 사용.
  • 데이터베이스 연결 오류 처리: 데이터베이스 연결 오류를 @Repository에서 캐치하고, 적절한 에러 메시지 반환.

@Repository
public interface PostRepository extends JpaRepository<Post, Long> {
    // Spring Data JPA가 기본적인 CRUD 메서드 제공
}

3. 각 계층에서 발생할 수 있는 문제와 해결 방법 요약

4. 데이터 흐름 문제를 해결하며 유지보수를 향상시키는 팁

4.1 공통 예외 처리

• 모든 계층에서 발생할 수 있는 예외를 @ControllerAdvice로 중앙에서 관리.
• 예: 데이터베이스 오류, 잘못된 요청 데이터.

4.2 계층 간 역할 분리

• Service 계층에서 비즈니스 로직만 담당하고, 데이터베이스 작업은 Repository에 위임.
• Domain 객체는 데이터와 관련된 규칙만 포함.

4.3 테스트 코드 작성

• 각 계층을 단위 테스트(Unit Test) 또는 통합 테스트(Integration Test)로 검증.
• Repository는 실제 데이터베이스와 통합 테스트를 실행하여 매핑 문제를 조기에 발견.

4.4 DTO 사용

• 데이터 전송 시 DTO(Data Transfer Object)를 사용하여, 도메인 객체와 요청 데이터 구조를 분리.

마무리

이 글에서는 게시판 애플리케이션의 데이터 흐름을 시각화하고, 각 계층에서 발생할 수 있는 문제와 이를 해결하는 방법을 살펴보았습니다. 다음 단계에서는 이 구조를 바탕으로 효율적인 테스트 코드 작성과 유지보수 전략을 다뤄보겠습니다.