4장 리포지터리와 모델 구현

독서/도메인 주도 개발 시작하기

4장 리포지터리와 모델 구현

Thinking 2024. 12. 1. 22:36

4.1.1 모듈 위치

리포지터리 인터페이스는 애그리거트와 같이 도메인 영역에 속하고, 리포지터리를 구현한 클래스는 인프라스트럭처 영역에 속한다. 가능하면 리포지터리 구현 클래스를 인프라스트럭처 영역에 위치시켜서 인프라스트럭처에 대한 의존을 낮춰야 한다.

4.1.2 리포지터리 기본 기능 구현

리포지터리가 제공하는 기본 기능은 다음 두 가지다.

1) ID로 애그리거트 조회하기

2) 에그리거트 저장하기

인터페이스는 애그리거트 루트를 기준으로 작성한다. 루트 엔티티인 Order를 기준으로 리포지터리 인터페이스를 작성한다. 애그리거트를 조회하는 기능의 이름을 지을 때, 널리 사용되는 규칙은 'findBy프로퍼티이름(프로퍼티 값)' 형식을 사용하는 것이다. findById()는 ID에 해당하는 애그리거트가 존재하면 Order를 리턴하고 존재하지 않으면 null을 리턴한다. null을 사용하고 싶지 않다면 Optional을 사용해도 된다.

애그리거트를 수정한 결과를 저장소에 반영하는 메서드를 추가할 필요는 없다. JPA를 사용하면 트랜잭션 범위에서 변경한 데이터를 자동으로 DB에 반영하기 때문이다.

changeShippingInfo() 메서드는 스프링 프레임워크의 트랜잭션 관리 기능을 통해 트랜잭션 범위에서 실행된다. 메서드 실행이 끝나면 트랜잭션을 커밋하는데 이때 JPA는 트랜잭션 범위에서 변경된 객체의 데이터를 DB에 반영하기 위해 UPDATE 쿼리를 실행한다.

4.2 스프링 데이터 JPA를 이용한 리포지터리 구현

스프링과 JPA를 함께 적용할 때 스프링 데이터 JPA를 사용한다. 스프링 데이터 JPA는 지정한 규칙에 맞게 리포지터리 인터페이스를 정의하면 리포지터리를 구현한 객체를 알아서 만들어 스프링 빈으로 등록해준다.

- OrderRepository를 기준으로 엔티티를 저장하는 메서드는 아래 중 하나를 사용한다.

1) Order save(Order entity)

2) void save(Order entity)

- 식별자를 이용해서 엔티티를 조회할 때 findById() 메서드를 사용한다. 식별자에 해당하는 엔티티가 존재하지 않을 경우 두 메서드 중 첫 번째는 null을 리턴하고 두 번째는 값이 없는 Optional을 리턴한다.

1) Order findById(OrderNo id)

2) Optional<Order> findById(OrderNo id)

- 특정 프로퍼티를 이용해서 엔티티를 조회할 때 findBy프로퍼티이름 형식의 메서드를 사용한다. 특정 Orderer 값을 갖는 Order 목록을 모두 조회하는 메서드는 아래와 같이 정의할 수 있다.

1) List<Order> findByOrderer(Orderer orderer)

- 아래와 같이 중첩 프로퍼티도 가능하다. 이는 객체의 memberId 프로퍼티가 파라미터와 같은 Order 목록을 조회한다.

1) List<Order> findByOrderMemberId(MemberId memberId)

- 엔티티를 삭제하는 메서드는 아래 두 형태를 갖는다. 첫 번째는 삭제할 엔티티를 전달하고, 두 번째는 식별자를 이용해서 해당하는 엔티티를 삭제한다.

1) void delete(Order order)

2) void deleteById(OrderNo id)

4.3.1 엔티티와 밸류 기본 매핑 구현

애그리거트와 JPA 매핑을 위한 기본 규칙은 아래와 같다.

1) 애그리거트 루트는 엔티티이므로 @Entity로 매핑 설정한다.

한 테이블에 엔티티와 밸류 데이터 같이 있다면

1) 밸류는 @Embeddable로 매핑 설정한다.

2) 밸류 타입 프로퍼티는 @Embedded로 설정한다.

예로 주문 애그리거트를 보자. 루트 엔티티는 Order이고 Orderer과 ShippingInfo는 밸류이다. 이 세 객체와 ShippingInfo에 포함된 Address 객체와 Receiver 객체는 한 테이블에 매핑할 수 있다. 루트 엔티티와 루트 엔티티에 속한 밸류는 한 테이블에 매핑할 때가 많다.

4.3.2 기본 생성자

엔티티와 밸류의 생성자는 객체를 생성할 때 필요한 것을 전달받는다. 예로 Receiver 밸류 타입은 생성 시점에 수취인 이름과 연락처를 생성자 파라미터로 전달받는다. Receiver가 불변 타입이면 생성 시점에 필요한 값을 모두 전달받으므로 값을 변경하는 set 메서드를 제공하지 않는다. 이는 Receiver 클래스에 기본 생성자를 추가할 필요가 없다는 것을 의미한다.

하지만 JPA에서 @Entity와 @Embeddable로 클래스를 매핑하려면 기본 생성자를 제공해야 한다. DB에서 데이터를 읽어와 매핑된 객체를 생성할 때 기본 생성자를 사용해서 객체를 생성하기 때문이다. 이런 기술적인 제약으로 Receiver와 같은 불변 타입은 기본 생성자가 필요 없음에도 불구하고 기본 생성자를 추가해야 한다.

기본 생성자는 JPA 프로바이더가 객체를 생성할 때만 사용한다. 기본 생성자를 다른 코드에서 사용하면 값이 없는 온전하지 못한 객체를 만들게 되기 때문에 protected로 선언한다.

4.3.3 필드 접근 방식 사용

JPA는 필드와 메서드의 두 가지 방식으로 매핑을 처리할 수 있다. 메서드 방식을 사용하려면 프로퍼티를 위한 get/set 메서드를 구현해야 한다. 엔티티에 프로퍼티를 위한 공개 get/set 메서드를 추가하면 도메인의 의도가 사라지고 객체가 아닌 데이터 기반으로 엔티티를 구현할 가능성이 높아진다. 엔티티가 객체로서 제 역할을 하려면 외부에 set 대신 의도가 잘 드러나는 기능을 제공해야 한다.

예로 setState() 메서드보다 주문 취소를 위한 cancel() 메서드가 도메인을 더 잘 표현하고, setShippingInfo() 메서드보다 배송지를 표현한다는 의미를 갖는 changeShippingInfo()가 도메인을 더 잘 표현한다. 객체가 제공할 기능 중심으로 엔티티를 구현하게끔 유도하려면 JPA 매핑 처리를 프로퍼티 방식이 아닌 필드 방식으로 선택해서 불필요한 get/set 메서드를 구현하지 말아야 한다.

4.3.4 AttributeConverter를 이용한 밸류 매핑 처리

int, long, String, LocalDate 같은 타입은 DB 테이블의 한 개 컬럼에 매핑된다. 비슷하게 밸류 타입의 프로퍼티를 한 개 컬럼에 매핑해야 할 때도 있다. 예로 Length가 길이 값과 단위의 두 프로퍼티를 갖고 있는데 DB 테이블에는 한 개 컬럼에 '1000mm' 같은 형식으로 저장할 수 있다. 두 개 이상의 프로퍼티를 가진 밸류 타입을 한 개 컬럼에 매핑하려면 @Embeddable 애너테이션으로는 처리할 수 없다. 이때 AttributeConverter를 사용할 수 있다. 밸류 타입과 칼럼 데이터 간의 변환을 처리하기 위한 기능을 정의하고 있다.

2가지 메서드가 있다. X는 밸류 타입이고, Y는 DB 타입이다.

- public Y convertToDatabase (X attribute);

- public X convertToEntityAttribute (Y dbData);

AttributeConveter 인터페이스를 구현한 클래스는 @Converter 애너테이션을 적용한다. 해당 애너테이션에 autoApply라는 속성값이 있는데, 이를 true로 지정하면 모델에 출현하는 모든 Money 타입의 프로퍼티에 대해 MoneyConverter를 자동으로 적용한다. false로 지정하면 프로퍼티 값을 변환할 때 사용할 컨버터를 직접 지정해야 한다.

4.3.5 밸류 컬렉션: 별도 테이블 매핑

Order 엔티티는 한 개 이상의 OrderLine을 가질 수 있다. 그리고 OrderLine에 순서가 있다면 List 타입을 사용해서 컬렉션을 프로퍼티로 지정할 수 있다. ORDER_LINE 테이블은 외부키를 이용해 엔티티에 해당하는 PURCHASE_ORDER 테이블을 참조한다. 이 외부키는 컬렉션이 속할 엔티티를 의미한다. List 타입의 컬렉션은 인덱스 값이 필요하므로 ORDER_LINE 테이블에는 인덱스 값을 저장하기 위한 칼럼(line_idx)도 존재한다.

밸류 컬렉션을 별도 테이블로 매핑할 때 @ElementCollection과 @CollectionTable을 함께 사용한다. OrderLine의 매핑을 함께 표시했는데 OrderLine에는 List의 인덱스 값을 저장하기 위한 프로퍼티가 존재하지 않는다. 이유는 List 타입 자체가 인덱스를 갖고 있기 때문이다. JPA는 @OrderColumn 애너테이션을 이용해서 지정한 칼럼에 리스트의 인덱스 값을 저장한다.

@CollectionTable은 밸류를 저장할 테이블을 지정한다. name 속성은 테이블 이름을 지정하고, joinColumns 속성은 외부키로 사용할 컬럼을 지정한다.

4.3.6 밸류 컬렉션: 한 개 칼럼 매핑

밸류 컬렉션을 별도 테이블이 아닌 한 개 칼럼에 저장해야 할 때가 있다. 도메인 모델에는 이메일 주소 목록을 Set으로 보관하고 DB에는 한 개 칼럼에 콤마로 구분해서 저장해야 할 때가 있다. 이때 AttributeConverter를 사용하면 밸류 컬렉션을 한 개 칼럼에 쉽게 매핑할 수 있다. 단 이를 사용하려면 밸류 컬렉션을 표현하는 새로운 밸류 타입을 추가해야 한다.

밸류 컬렉션을 위한 타입을 추가했다면 AttributeConverter를 구현하고, EmailSet 타입 프로퍼티가 Converter로 EmailSetConverter를 사용하도록 지정하는 것이다.

4.3.7 밸류를 이용한 ID 매핑

식별자라는 의미를 부각시키기 위해 식별자 자체를 밸류 타입으로 만들 수도 있다. 밸류 타입을 식별자로 매핑하면 @ID 대신 @EmbeddedID 애너테이션을 사용한다. JPA에서 식별자 타입은 Serializable 타입이어야 하므로 식별자로 사용할 밸류 타입은 Serializable 인터페이스를 상속 받아야 한다.

밸류 타입으로 식별자를 구현할 때 장점은 식별자에 기능을 추가할 수 있다는 점이다. 예로 1세대 시스템의 주문 번호와 2세대 시스템의 주문번호를 구분할 때 주문번호의 첫 글자를 이용할 경우, OrderNo 클래스에 시스템 세대를 구분할 수 있는 기능을 구현할 수 있다. JPA는 내부적으로 엔티티를 비교할 목적으로 equlas(), hashCOde() 값을 사용하므로 식별자로 사용할 밸류 타입은 이 두 메서드를 알맞게 구현해야 한다.

4.3.8 별도 테이블에 지정하는 밸류 타입

애그리거트에서 루트 엔티티를 뺀 나머지 구성요소는 대부분 밸류이다. 루트 엔티티 외 다른 엔티티가 있다면 진짜 엔티티인지 의심해야 한다. 별도 테이블에 데이터를 저장한다고 해서 엔티티인 것은 아니다. 밸류가 아니라 엔티티가 확실하다면 해당 엔티티가 다른 애그리거트는 아닌지 확인해야 한다. 특히 자신만의 독자적인 라이프 사이클을 갖는다면 구분되는 애그리거트일 가능성이 높다.

예로 상품 상세 화면을 보면 상품 자체에 대한 정보와 고객의 리뷰를 함께 보여주는데 이를 보고 상품 애그리거트에 고객 리뷰가 포함된다 생각할 수 있다. 하지만 Product, Review는 함께 생성, 변경되지 않는다. 변경 주체도 다르고 서로 영향을 주지 않기에 Review는 엔티티가 맞지만 리뷰 애그리거트에 속한 엔티티이지 상품 애그리거트에 속한 엔티티는 아니다.

애그리거트에 속한 객체가 밸류인지 엔티티인지 구분하는 방법은 고유 식별자를 갖는지 확인하는 것이다. 하지만 식별자를 찾을 때 매핑되는 테이블의 식별자를 애그리거트 구성 요소의 식별자와 동일한 것으로 착각하면 안된다. 별도 테이블로 저장하고 테이블에 PK가 있다고 해서 테이블과 매핑되는 애그리거트 구성요소가 항상 고유 식별자를 갖는 것이 아니기 때문이다.

예로 ARTICLE 테이블과 ARTICLE_CONTENT 테이블로 나눠 저장한다고 하자. 이에 두 테이블에 매핑할 수 있다. ARTICLE_CONTENT 테이블의 ID 칼럼이 식별자, ARTICLE_CONTENT와 매핑되는 ArticleContent를 엔티티로 생각해서 Article과 ArticleContent를 두 엔티티 간의 1-1 연관으로 매핑할 수 있다.

ArticleContent를 엔티티로 생각할 수 있지만 ArticleContent는 Article의 내용을 담고 있는 밸류로 생각하는 것이 맞다. ARTICLE_CONTENT의 ID는 식별자이긴 하지만 이 식별자를 사용하는 이유는 ARTICLE 테이블의 데이터와 연결하기 위함이지 ARTICLE_CONTENT를 위한 별도 식별자가 필요하기 때문은 아니다. 즉, 이것은 게시글의 특정 프로퍼티를 별도 테이블에 보관한 것으로 접근해야 한다.

따라서 ArticleContent는 밸류이므로 @Embeddable로 매핑한다. ArticleContent와 매핑되는 테이블은 Article과 매핑되는 테이블과 다르다. 이때 밸류를 한 테이블을 지정하기 위해 @SecondaryTable과 @AttributeOverride을 사용한다.

- @SecondaryTable의 name 속성은 밸류를 저장할 테이블을 지정한다.

- pkJoinColumn 속성은 밸류 테이블에서 엔티티 테이블로 조인할 때 사용할 컬럼을 지정한다.

- content 필드에 @AttributeOverride를 적용했는데, 이는 해당 밸류 데이터가 저장된 테이블 이름을 지정한다.

- @SecondaryTable을 이용하면 아래 코드를 실행할 대 때 테이블을 조인해서 데이터를 조회한다.

Article article = entityManager.find(Article.class, 1L);

게시글 목록을 보여주는 화면은 article 테이블의 데이터만 필요하지 article_content 테이블 데이터는 필요하지 않다. 그런데 @SecondaryTable을 사용하면 목록 화면에 보여줄 Article을 조회할 때 article_content 테이블까지 조회해서 데이터를 가져오는데 이것은 원하는 결과가 아니다.

이 문제를 해결하고자 ArticleContent를 엔티티로 매핑하고 Article에서 ArticleContent로의 로딩을 지연 로딩 방식으로 설명할 수 있다. 하지만 이는 밸류인 모델을 엔티티로 만드는 것이므로 좋은 방법이 아니다. 대신 조회 전용 기능을 구현하는 방법을 사용하는 것이 좋다. 이는 5장에서 살펴보자.

4.3.9 밸류 컬렉션을 @Entity로 매핑하기

개념적으로 밸류인데 상황에 따라 @Entity를 사용할 때가 있다. 예로 제품의 이미지 업로드 방식에 따라 이미지 경로와 섬네일 이미지 제공 여부가 달라진다고 해보자. JPA는 @Embeddable 타입의 클래스 상속 매핑을 지원하지 않는다. 상속 구조를 갖는 밸류 타입을 사용하려면 @Embeddable 대신 @Entity를 이용해 상속 매핑으로 처리해야 한다. 밸류 타입으로 @Entity로 매핑하므로 식별자 매핑을 위한 필드도 추가해야 한다. 또한 구현 클래스를 구분하기 위한 타입 식별(discriminator) 칼럼을 추가해야 한다. Image를 @Entity로 매핑했지만 모델에서 Image는 밸류이므로 상태를 변경하는 기능은 추가하지 않는다.

한 테이블에 Image와 그 하위 클래스를 매핑하므로 Image 클래스에 아래 설정을 적용한다.

1) @Inheritance 애너테이션 적용

2) strategy 값으로 SINGLE_TABLE 사용

3) @DiscriminatorColumn 애너테이션을 이용하여 타입 구분용으로 사용할 칼럼 지정

Image를 상속받은 클래스는 @Entity와 @Discriminator를 사용해서 매핑을 설정한다. Image가 @Entity이므로 목록을 담고 있는 Product와 같이 @OneToMany를 이용해서 매핑을 처리한다. Image는 밸류이므로 독자적인 라이프 사이클을 갖지 않고 Product에 완전히 의존한다. 따라서 Product를 저장할 때 함께 저장되고, 함께 삭제되도록 cascade 속성을 지정한다. 리스트에서 Image 객체를 제거하면 DB에서 함께 사라지도록 orphanRemoval도 true로 설정한다.

changeImages() 메서드에 이미지 교체를 위해 clear() 메서드가 있다. @Entity에 대한 @OnwToMany 매핑에서 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 삭제 과정이 효율적이지 않다. 하이버네이트 경우 @Entity를 위한 컬렉션 객체의 clear() 메서드를 호출하면 select 쿼리로 대상 엔티티를 로딩하고, 각 개별 엔티티에 대해 delete 쿼리를 실행한다. 즉, images에 보관되어 있던 Image 개수가 4개면 Image 목록을 가져오기 위한 한 번의 select * from image where product_id=? 쿼리와 각 Image를 삭제하기 위한 네 번의 쿼리를 delete from image where image_id=? 쿼리를 실행한다. 이는 전체 서비스 성능에 문제가 될 수 있다.

하이버네이트는 @Embeddable 타입에 대한 컬렉션의 clear() 메서드를 호출하면 컬렉션에 속한 객체를 로딩하지 않고 한 번의 delete 쿼리로 삭제 처리를 수행한다. 따라서 애그리거트의 특성을 유지하면서 이 문제를 해소하려면 결국 상속을 포기하고 @Embeddable로 매핑된 단일 클래스로 구현해야 한다. 물론 타입에 따라 다른 기능을 구현하려면 if-else를 써야한다.

4.3.10 ID 참조와 조인 테이블을 이용한 단방향 M-N 매핑

3장에서 애그리거트 간 집한 연관은 성능 상의 이유로 피해야 한다고 했다. 그럼에도 요구사항을 구현하는 데 집합 연관을 사용하는 것이 유리하다면 ID 참조를 이용한 단방향 접합 연관을 적용해 볼 수 있다.

@Entity
@Table(name = "product")
public class Product {
	@EmbeddedId
    private ProductId id;
    
    @ElementCollection
    @CollectionTable(name = "product_category",
    		joinColumns = @JoinColumn(name = "product_id"))
    
    private Set<CategoryId> categoryIds;
    ...
 }

Product에서 Category로의 단방향 M-N 연관을 ID 참조 방식으로 구현한 것이다. ID 참조를 이용한 애그리거트 단방향 M-N 연관은 밸류 컬렉션 매핑과 동일한 방식으로 설정한 것을 알 수 있다. 차이점은 집합의 값에 밸류 대신 연관을 맺는 식별자가 온다는 점이다. @ElementCollection을 이용하기 때문에 Product를 삭제할 때 매핑에 사용한 조인 테이블의 데이터도 함께 삭제된다. 애그리거트를 직접 참조하는 방식을 사용했다면 영속성 전파나 로딩 전략을 고민해야 하는 데 ID 참조 방식을 사용함으로써 이런 고민을 없앨 수 있다.

4.4 애그리거트 로딩 전략

애그리거트 루트를 로딩하면 루트에서 속한 모든 객체가 완전한 상태여야한다. 조회 시점에서 애그리거트를 완전한 상태가 되도록 하려면 애그리거트 루트에서 연관 매핑의 조회 방식을 즉시 로딩(FetchType.EAGER)으로 설정하면 된다. 즉시 로딩 방식을 설정하면 애그리거트 루트를 로딩하는 시점에 애그리거트에 속한 모든 객체를 함께 로딩할 수 있는 장점이 있다. 하지만 컬렉션에 대해 로딩 전략을 FetchType.EAGER로 설정하면 오히려 문제가 될 수 있다.

예로 Product 애그리거트 루트가 @Entity로 구현한 Image와 @Embeddable로 구현한 Option 목록을 갖고 있다고 해보자. 만약 매핑을 사용할 때 EntityManager#find() 메서드로 Product 조회하면 하이버네이트는 Product를 위한 테이블, Image를 위한 테이블, Option을 위한 테이블을 조인한 쿼리를 실행한다.

이 쿼리는 카타시안 조인을 사용하고 이는 쿼리 결과에 중복을 발생시킨다. 보통 성능 조회 문제 때문에 즉시 로딩 방식을 사용할 때 성능(실행 빈도, 트래픽, 지연 로딩 시 실행 속도 등)을 검토해봐야 한다.

애그리거트는 개념적으로 하나여야 한다. 하지만 루트 엔티티를 로딩하는 시점에 애그리거트에 속한 객체를 모두 로딩해야 하는 것은 아니다. 애그리거트가 완전해야 하는 이유는 두 가지 정도로 생각해 볼 수 있다.

1) 상태를 변경하는 기능을 실행할 때 애그리거트 상태가 완전해야 하기 때문이다.

2) 표현 영역에서 애그리거트 상태 정보를 보여줄 때 필요하기 때문이다.

두 번째 문제는 별도의 조회 전용 기능과 모델을 구현하는 방식을 사용하는 것이 더 유리하기 때문에 애그리거트의 완전한 로딩과 관련된 문제는 상태 변경과 더 관련이 있다. 상태 변경 기능을 실행하기 위해 조회 시점에 즉시 로딩을 이용해서 애그리거트를 완전한 상태로 로딩할 필요는 없다. JPA는 트랜잭션 범위 내에서 지연 로딩을 허용하기 때문에 실제로 상태를 변경하는 시점에 필요한 구성요소로만 로딩해도 문제 되지 않는다.

애그리거트 내 모든 연관을 즉시 로딩으로 설정할 필요 없다. 지연 로딩은 동작 방식이 항상 동일하기 때문에 즉시 로딩처럼 경우의 수를 따질 필요가 없는 장점이 있다. 물론 지연 로딩은 즉시 로딩보다 쿼리 실행 횟수가 많아질 가능성이 높다. 애그리거트에 맞는 즉시, 지연 로딩을 선택하면 된다.

4.5 애그리거트의 영속성 전파

애그리거트가 완전한 상태여야 한다는 것은 애그리거트 루트를 조회할 때 뿐만 아니라 저장, 삭제 때 하나로 처리해야 함을 의미한다.

- 저장 메서드는 애그리거트 루트만 저장하면 안되고 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장해야 한다.

- 삭제 메서드는 애그리거트 루트뿐만 아니라 애그리거트에 속한 모든 객체를 저장해야 한다.

@Embeddable 매핑 타입은 함께 저장되고 삭제되므로 cascade 속성을 추가로 설정하지 않아도 된다. 반면 애그리거트에 속한 @Entity 타입에 대한 매핑은 cascade 속성을 사용해서 저장과 삭제 시에 함께 처리되도록 설정해야 한다. @OneToOne, @OneToMany는 cascade 속성의 기본값이 없으므로 속성값으로 CascadeType.PERSIST, CascadeType.REMOVE를 설정한다.

4.6 식별자 생성 기능

식별자는 크게 3가지 방식 중 하나로 생성한다.

1) 사용자가 직접 생성

2) 도메인 로직으로 생성

3) DB를 이용한 일련번호 사용

이메일 주소처럼 사용자가 직접 식별자를 입력하는 경우 식별자 생성 주체가 사용자이기 때문에 도메인 영역에 식별자 생성 기능 구현이 필요 없다. 식별자 생성 규칙이 있다면 엔티티를 생성할 때 식별자를 엔티티가 별도 서비스로 식별자 생성 기능을 분리해야 한다. 식별자 생성 규칙은 도메인 규칙이므로 도메인 영역에 식별자 생성 기능을 위치시켜야 한다.

특정 값의 조합으로 식별자가 생성되는 것 역시 규칙이므로 도메인 서비스를 이용해서 식별자를 생성할 수 있다. 예로 주문번호가 고객ID, 타임스탬프로 구성으로 구현이 가능하다.

식별자 생성 규칙을 구현하기에 적합한 장소로 리포지터리가 있다. 리포지터리 인터페이스에 식별자를 생성하는 메서드를 추가하고, 리포지터리 구현 클래스에 알맞게 구현하면 된다. DB 자동 증가 칼럼을 식별자로 사용하면 식별자 매핑에서 @GeneraterValue를 사용한다. 자동 증가 칼럼은 DB의 insert 쿼리를 실행해야 식별자가 생성되므로 도메인 객체를 리포지터리에 저장할 때 식별자가 생성된다. 이는 JPA 식별자 생성 기능을 사용해도 마찬가지다.

4.7 도메인 구현과 DIP

도메인이 인프라에 의존하면 안된다. 구현 기술에 대한 의존없이 도메인을 순수하게 유지하려면 스프링 데이터 JPA의 Repository 인터페이스를 상속받지 않도록 수정하고, ArticleRepository 인터페이스를 구현한 클래스를 인프라에 위치시켜야 한다. 또한 Article 클래스에서 @Entity, @Table 과 같이 JPA에 특화된 애너테이션을 지우고 인프라에 JPA를 연동하기 위한 클래스를 추가해야 한다.

-> 도메인에서 구현 기술에 대한 의존을 없애려면 구현 클래스를 인프라에 위치시켜야 한다.

DIP를 적용하는 주된 이유는 저수준 구현이 변경되더라도 고수준이 영향을 받지 않도록 하기 위함이다. 하지만 리포지터리와 도메인 모델의 구현 기술은 거의 변경되지 않는다. 그래서 필자는 애그리거트, 리포지터리 등 도메인 모델을 구현할 때 타협을 했다.

JPA 전용 애너테이션을 사용하긴 했지만 도메인 모델을 단위 테스트하는 데 문제는 없다. 리포지터리도 마찬가지다. 스프링 데이터 JPA가 제공하는 레포지터리를 상속하고 있지만 리포지터리 자체는 인터페이스이고 테스트 가능성을 해치지 않는다. DIP를 완벽하게 지키면 좋겠지만 개발 편의성과 실용성을 가져가면서 구조적인 유연함은 어느 정도 유지할 수 있었다. 복잡도를 높이지 않으며 기술에 따른 구현 제약이 낮다면 합리적인 선택이라 생각한다.