서비스 계층은 가급적 특정 구현 기술에 의존하지 않고, 순수하게 유지하는 것이 좋다. 이렇게 하려면 예외에 대한 의존도 함께 해결해야한다.
그렇다면 서비스가 처리할 수 없는 SQLException에 대한 의존은 어떻게 제거할 수 있을까?
이는 리포지토리에서 SQLException 체크 예외를 런타임 예외로 전환해서 서비스 계층에 던지면 된다.
스프링 예외 추상화 이해
런타임 예외 변환으로 체크 예외에 의존하는 것은 해결했지만, 각 예외상황마다 오류 코드가 다른 경우가 있다. 예를 들어 키 중복 오류 코드는 H2의 경우 23505, MySQL의 경우 1062인 것 처럼 말이다. 문제는 이 오류코드가 하나의 데이터베이스에도 수백개인데 또 데이터베이스 별로 다 다르다는 것이다.
만약 각 오류 코드 별로 분기문을 만들어 진행한다면 코드 양이 방대해지고, DB를 바꾸게 되면 전체 코드를 바꿔야 할 수도 있다.
이 문제를 스프링은 데이터 접근과 관련된 예외를 추상화해서 해결해준다. 계층 구조는 다음과 같다.
스프링은 데이터 접근 계층에 대한 수십 가지 예외를 정리해서 일관된 예외 계층을 제공한다.
각 예외는 특정 기술에 종속적이지 않게 설계되어 있다. 따라서 서비스 계층에서도 스프링이 제공하는 예외를 사용하면 된다.
가장 상위에는 DataAccessException 예외가 있다. 이는 런타임 예외를 상속 받았기에 모두 런타임 예외이다.
DataAccessException
이는 NonTransient, Transient 예외로 구분된다.
Transient는 일시적이라는 뜻으로, Transient 하위 예외는 동일한 SQL을 다시 시도했을 때 성공할 가능성이 있다.
예를 들어 쿼리 타임아웃, 락과 관련된 오류들이 있다. 이런 오류들은 데이터베이스 상태가 좋아지거나, 락이 풀렸을 때 다시 시도하면 성공할 수도 있다.
NonTransient는 일시적이지 않다는 뜻이다. 같은 SQL을 그대로 반복해서 실행하면 실패한다.
SQL 문법 오류, 데이터베이사 제약조건 위배 등이 있다.
스프링이 제공하는 예외 변환기
스프링은 데이터베이스에서 발생하는 오류 코드를 스프링이 정의한 예외로 자동으로 변환해주는 변환기를 제공한다. 구체적인 코드는 다음과 같다.
트랜잭션 추상화, 트랜잭션 템플릿을 적용해 트랜잭션을 이전보다 편리하고, 적은 코드로 사용할 수 있게 되었다. 하지만 한 가지 문제가 남아있는데, 서비스 계층에 순수 비즈니스 로직만 남기지 못했다는 것이다.
아래 코드를 보면 코드가 많이 줄긴 했지만, 여전지 트랜잭션 실행과 관련된 코드가 존재한다. 이를 스프링은 어떻게 해결할 수 있을까?
답은 프록시와 AOP이다.
프록시 전 코드
public void accountTransfer(String fromId, String toId, int money) throws SQLException {
txTemplate.executeWithoutResult((status) -> {
try {
// 비즈니스 로직
} catch(SQLException e) {
throw new ~~
}
});
}
프록시 도입 후
프록시를 사용하면 아래와 같이 트랜잭션을 처리하는 객체와 비즈니스 로직을 처리하는 서비스 객체를 명확하게 분리할 수 있다.
트랜잭션 프록시 코드 예시
트랜잭션 프록시가 트랜잭션 처리 로직을 모두 가져간다. 그리고 트랜잭션을 시작한 후에 실제 서비스를 대신 호출한다.
public class TransactionProxy {
private MemberService target;
public void logic() {
//트랜잭션 시작
TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(..);
try {
//실제 대상 호출
target.logic();
transactionManager.commit(status); //성공시 커밋
} catch (Exception e) {
//실패시 롤백
transactionManager.rollback(status);
throw new IllegalStateException(e);
}
}
}
트랜잭션 프록시 적용 후 서비스 코드 예시
트랜잭션 관련 코드를 트랜잭션 프록시에서 모두 가져갔기에 서비스에는 순수 비즈니스 로직만 남게 된다.
public class Service {
public void logic() {
// 트랜잭션 관련 코드 제거, 순수 비즈니스 로직만 남음
bizLogic(fromId, toId, money);
}
}
스프링이 제공하는 트랜잭션 AOP
스프링이 제공하는 AOP 기능을 사용하면 프록시를 매우 편리하게 적용할 수 있다. 트랜잭션은 매우 중요하고 전세계 누구나 사용하는 기능이기에 직접 만들기보다 스프링 트랜잭션 AOP 기능을 사용하는 것을 권장한다.
이제 개발자가 트랜잭션을 사용하기 위해선 트랜잭션 처리가 필요한 곳에 @Transactional 애노테이션만 붙여주면 된다. 스프링 트랜잭션 AOP는 이 애노테이션을 인식해 트랜잭션 프록시를 적용해준다.
@Transactional을 적용한 코드 예시
@Transactional
public void accountTransfer(String fromId, String toId, int money) throws SQLException {
bizLogic(fromId, toId, money);
}
이제 순수 비즈니스 로직만 남았고, 트랜잭션 관련 코드는 모두 제거되었다.
@Transactional이 있는 클래스 테스트 코드
@SpringBootTest
class Test {
...
@TestConfiguration
static class TestConfig {
@Bean
DataSource dataSource() {
return new DriverManagerDataSource(URL, USERNAME, PASSWORD);
}
@Bean
PlatformTransactionManager transactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(dataSource());
}
// repository 코드
// service 코드
}
// 테스트 코드
@Transactional 설정된 메서드를 테스트하기 위해서는 위 코드 처럼 @SpringBootTest, @TestConfiguration 애노테이션을 설정하고 관련 빈들을 다 설정해야 한다.
@Transactional 애노테이션은 스프링 컨테이너에서 인식하고 트랜잭션 프록시를 만들기 때문에 테스트 시 @SpringBootTest로스프링 컨테이너를 생성하고, @TestConfiguration으로 필요한 빈들을 만들어 주입해야지 의도한 대로 테스트 실행이 될 것이다.
트랜잭션 AOP 정리
트랜잭션 프록시를 이용한 전체 흐름은 아래와 같다.
선언적 트랜잭션 관리 vs 프로그래밍 방식 트랜잭션 관리
선언적 트랜잭션 관리(Declarative Transaction Management)
@Transactional 애노테이션 하나만 선언해서 매우 편리하게 트랜잭션을 적용하는 것을 의미한다.
프로그래밍 방식 트랜잭션 관리(Programmatic Transaction Management)
트랜잭션 매니저 혹은 트랜잭션 템플릿을 사용해 트랜잭션 관련 코드를 직접 작성하는 것을 의미한다.
→ 선언적 트랜잭션 관리가 프로그래밍 방식에 비해 훨씬 간편하고 실용적이기 때문에 실무에서는 대부분 선언적 트랜잭션 관리를 사용한다.
→ 프로그래밍 방식은 스프링 컨테이너나 스프링 AOP 기술 없이 간단히 사용할 수 있지만 실무에서 자주 쓰이지는 않는다. 테스트 시 가끔 사용되기도 한다.
정리
이번에는 트랜잭션을 직접 코드에 적용하는데 여러 문제점이 있었다. 서비스 계층이 특정 데이터 연결 기술에 의존했던 것, 트랜잭션 코드가 반복되었던 것, 트랜잭션 코드가 존재해 순수한 서비스 로직만 남기기 어려웠던 것과 같이 말이다.
위 문제들을 트랜잭션 매니저, 트랜잭션 템플릿, 프록시 AOP를 이용해 결과적으로 @Transactional 하나만으로 서비스 계층에 서비스 로직만 남기면서 트랜잭션을 이용할 수 있게 되었다.
프로젝트를 하면서 @Transactional은 몇 번 봤었는데, 그때는 그냥 트랜잭션을 이용하는 거구나라고만 하고 넘어갔었고 자세히 물어보면 답하지 못했다. 하지만 이렇게 그 원리를 찬찬히 이해하면서 공부하니 전체 flow가 그려지는 것 같다.
가장 단순하면서 많이 사용하는 애플리케이션 구조는 아래와 같다. 역할에 따라 3가지 계층으로 나누는 것이다.
위 세 계층(프레젠테이션, 서비스, 데이터 접근)에서 가장 중요한 계층은 어디일까?
바로 비즈니스 로직이 들어있는 서비스 계층이다. 시간이 흘러 웹/데이터 저장 기술은 변할 수 있어도 서비스 계층만큼은 최대한 변경없이 유지되어야 한다. 세 계층으로 나눈 이유도 서비스 계층을 최대한 순수하게 설계하기 위함이다. 서비스 계층이 특정 기술에 종속되지 않으면 코드를 깔끔하게 작성할 수 있고, 비즈니스 로직의 유지보수와 테스트를 쉽게 할 수 있다.
따라서 서비스 계층은 특정 기술에 종속적이지 않게 개발해야 한다.
하지만 JDBC와 트랜잭션을 이용한 다음 코드를 보자.
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
public class MemberServiceV2 {
private final DataSource dataSource;
private final MemberRepositoryV2 memberRepository;
public void accountTransfer(String fromId, String toId, int money) throws SQLException {
Connection con = dataSource.getConnection();
try {
con.setAutoCommit(false); //트랜잭션 시작 //비즈니스 로직
bizLogic(con, fromId, toId, money); con.commit(); //성공시 커밋
} catch (Exception e) {
con.rollback(); //실패시 롤백
throw new IllegalStateException(e);
} finally {
release(con);
}
}
private void bizLogic(Connection con, String fromId, String toId, int money) throws SQLException {
Member fromMember = memberRepository.findById(con, fromId);
Member toMember = memberRepository.findById(con, toId);
memberRepository.update(con, fromId, fromMember.getMoney() - money);
memberRepository.update(con, toId, toMember.getMoney() + money);
}
}
위 코드에는 다음과 같은 문제점이 잇다.
트랜잭션 문제
JDBC 구현 기술이 서비스 계층에 누수되는 문제
순수 비즈니스 로직만 있어야 하는 서비스 계층에 트랜잭션 처리 코드가 존재한다
트랜잭션 동기화 문제
같은 트랜잭션을 유지하기 위해 커넥션을 파라미터로 넘겨야 하는데, 이는 트랜잭션용 기능과 non-트랜잭션용 기능을 분리해야 한다
트랜잭션 적용 코드 반복 문제
트랜잭션을 commit, rollback, release를 위한 try-catch-finally문이 반복된다
예외 누수 문제
throws SQLException 처럼 데이터 접근 계층의 JDBC 예외가 서비스 계층으로 전파
SQLException은 JDBC 전용 기술이므로 다른 기술을 사용해야할 시 변경해야하는 문제
JDBC 반복 문제
커넥션 열고, PreparedStatement 사용하고, 결과 매핑, 실행, 커넥션/리소스 정리하는 과정이 매번 반복된다
→ 이 문제들을 스프링이 해결해주고 순수한 서비스 계층을 유지할 수 있게 도와준다.
스프링의 트랜잭션 매니저
스프링이 제공하는 트랜잭션 매니저는 크게 2가지 역할을 한다.
트랜잭션 추상화
리소스 동기화
트랜잭션 추상화
서비스 계층이 구체적인 기술에 의존한다고 가정해보자. 만약 데이터 접근 기술을 JDBC로 사용하다 JPA로 변경하게 되면 어떻게 될까? 각 기술마다 트랜잭션 연결을 위한 코드가 다르므로 매번 관련 코드를 수정해야할 것이다.
예시 - 트랜잭션 시작
JDBC : con.setAutoCommit(false);
JPA : transaction.begin();
스프링의 트랜잭션 추상화
스프링은 트랜잭션 추상화를 통해 이런 문제를 해결해주는데, 아래처럼 PlatformTransactionManager 인터페이스가 만들고 DB 접근 기술이 이를 implements 하면된다. 사실 트랜잭션은 시작하고, 성공적으로 끝나면 커밋, 실패하면 롤백을 하면되기에 begin(), commit(), rollback() 함수만 있으면 된다.
참고로 트랜잭션 동기화 매니저는 스레드 로컬을 사용하기 때문에 서로 다른 스레드가 같은 커넥션을 사용하는 일은 발생하지 않는다!
트랜잭션 매니저 전체 동작 흐름
1. 트랜잭션 시작
클라이언트 요청으로 서비스 로직을 시작한다.
서비스 계층에서 transactionManager.getTransaction()을 호출해서 트랜잭션을 시작한다.
트랜잭션 매니저 내부에서 트랜잭션을 위한 커넥션을 생성한다.
커넥션을 수동 커밋 모드로 변경해서 실제 데이터베이스 트랜잭션을 시작한다.
커넥션을 트랜잭션 동기화 매니저에 보관한다.
트랜잭션 동기화 매니저는 스레드 로컬에 커넥션을 보관한다. 따라서 멀티 스레드 환경에 안전하게 커넥션을 보관 할 수 있다.
서비스는 비즈니스 로직을 실행하면서 리포지토리의 메서드를 호출한다. 이때 커넥션은 파라미터로 전달하지 않는다.
리포지토리 메서드는 트랜잭션이 시작된 커넥션이 필요하다. 이때 리포지토리는DataSourceUtils.getConnection()을 사용해서 트랜잭션 동기화 매니저에 보관된 커넥션을 꺼내서 사용한다. → 이 과정을 통해 자연스럽게 같은 커넥션을 사용하고, 트랜잭션도 유지된다.
획득한 커넥션을 사용해 SQL을 DB에 전달해서 실행한다.
3. 트랜잭션 종료
비즈니스 로직이 끝나고 트랜잭션을 종료한다.
트랜잭션을 종료하려면 동기화된 커넥션이 필요하다. 트랜잭션 동기화 매니저를 통해 동기화된 커넥션을 획득한다.
획득한 커넥션을 통해 데이터베이스에 트랜잭션을 커밋하거나 롤백한다.
전체 리소스를 정리한다.
트랜잭션 동기화 매니저를 정리한다. 스레드 로컬은 사용 후 꼭 정리해야 한다.
자동커밋 모드를 껐으면 꼭 자동커밋 모드를 설정한 후 커넥션 풀에 반환해야 한다(커넥션 풀에 있는 커넥션은 기본으로 자동 커밋 모드라고 여겨지기 때문이다).
호출한 커넥션을 종료하거나 커넥션 풀에 반환한다.
트랜잭션 코드 반복 문제 해결 - 트랜잭션 템플릿
트랜잭션을 사용하는 로직을 살펴보면 다음과 같은 패턴이 반복되는 것을 확인할 수 있다.
// 트랜잭션 시작
try {
// 비즈니스 로직
// 성공 시 커밋
} catch(Exception e) {
// 실패 시 롤백
// throw 예외
}
public class TransactionTemplate {
private PlatformTransactionManager transactionManager;
// 응답값이 있을 때 사용
public <T> T execute(TransactionCallBack<T> action){...}
// 응답값이 없을 때 사용한다.
void executeWithoutResult(Consumer<TransactionStatus> action){...}
}
결과
수정 코드가 너무 길어서 다 넣지는 못하겠지만, 트랜잭션 템플릿을 이용하면 대략 아래처럼 코드를 작성할 수 있다. 결과적으로 트랜잭션을 시작하고, 커밋/롤백하는 로직이 제거된 것을 확인할 수 있다.
public void accountTransfer(String fromId, String toId, int money) throws SQLException {
txTemplate.executeWithoutResult((status) -> {
try {
// 비즈니스 로직
} catch(SQLException e) {
throw new ~~
}
});
}
트랜잭션 템플릿의 기본 동작
비즈니스 로직 정상 수행 → 커밋
언체크 예외가 발생 → 롤백
트랜잭션 템플릿 - 정리
트랜잭션 템플릿 덕분에 트랜잭션 사용 시 반복 코드를 제거할 수 있었다
하지만 여전히 서비스 로직에 트랜잭션 처리 로직이 포함되어 있다. 서비스 입장에서 따지고 보면 핵심은 비즈니스 로직이고, 트랜잭션은 부가 기능일뿐이다.
그런데 여전히 비즈니스 로직과 트랜잭션 로직이 같이 있기 때문에 결과적으로 코드 유지보수하기 어려워질 수 있다.
