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Chap09. 도메인 모델과 바운디드 컨텍스트

도메인 모델과 경계

한 도메인은 여러 하위 도메인으로 구분되는 경우가 많기 때문에 한 개의 모델로 여러 하위 도메인을 모두 표현하려고 시도하면

오히려 모든 하위 도메인에 맞지 않는 모델을 만들게 된다. 논리적으로 같은 존재처럼 보이지만 하위 도메인에 따라 다른 용어를 사용하는 경우도 있다.

카탈로그 도메인에서의 상품이 검색 도메인에서는 문서로 불리기도 한다. 비슷하게 시스템을 사용하는 사람을 회원 도메인에서는 회원이라고 부르지만, 주문 도메인

에서는 주문자라고 부르고, 배송 도메인에서는 보내는 사람이라고 부르기도 한다.

이렇게 하위 도메인마다 같은 용어라도 의미가 다를 수 있기 때문에 한 개의 모델로 하위 도메인을 표현하려는 시도는 올바른 방법이 아니며 표현할 수도 없다.

하위 도메인마다 사용하는 용어가 다르기 때문에 올바른 도메인 모델을 개발하려면 하위 도메인마다 모델을 만들어야 한다. 각 모델은 명시적으로 구분되는 경계를 가져서 섞이지 않도록 해야한다.

여러 하위 도메인의 모델이 섞이기 시작하면 모델의 의미가 약해질 뿐만 아니라 여러 도메인의 모델이 서로 얽히기 때문에 각 하위 도메인별로 다르게 발전하는 요구사항을 모델에 반영하기 어려워진다.

모델은 특정한 컨텍스트 하에서 완전한 의미를 갖는다. 같은 제품이라도 카탈로그 컨텍스트와 재고 컨텍스트에서 의미가 서로 다르다.

이렇게 구분되는 경계를 갖는 컨텍스트를 DDD에서는 바운디드 컨텍스트라고 부른다.

바운디드 컨텍스트

바운디드 컨텍스트는 모델의 경계를 결정하며 한 개의 바운디드 컨텍스트는 논리적으로 한개의 모델을 갖는다. 바운디드 컨텍스트는 용어를 기준으로 구분한다.

카탈로그 컨텍스트와 재고 컨텍스트는 서로 다른 용어를 사용하므로 이 용어를 기준으로 컨텍스트를 분리할 수 있다. 또한 바운디드 컨텍스트는 실제로

사용자에게 기능을 제공하는 물리적 시스템으로 도메인 모델은 이 바운디드 컨텍스트 안에서 도메인을 구현해야 한다.

바운디드 컨텍스트는 기업의 팀 조직 구조에 따라 결정되기도 한다. 예를 들어 주문 하위 도메인이라도 주문을 처리하는 팀과 복잡한 결제 금액 계산 로직을 구현하는

팀이 따로 있다고 해보자. 이 경우 주문 하위 도메인에 주문 바운디드 컨텍스트와 결제 금액 계산 바운디드 컨텍스트가 존재하게 된다.

용어를 명확하게 구분하지 못해 두 하위 도메인을 하나의 바운디드 컨텍스트에서 구현하기도 하는데, 예를 들어 카탈로그와 재고 관리가 아직 명확하게 구분되지 않은

경우 두 하위 도메인을 하나의 바운디드 컨텍스트에서 구현하기도 한다.

바운디드 컨텍스트는 도메인 모델을 구분하는 경계가 되기 때문에 바운디드 컨텍스트는 구현하는 하위 도메인에 알맞은 모델을 포함한다.

같은 사용자라 하더라도 주문 바운디드 컨텍스트와 회원 바운디드 컨텍스트가 갖는 모델이 달라진다. 같은 상품이라도 카탈로그 바운디드 컨텍스트의

Product와 재고 바운디드 컨텍스트의 Product는 각 컨텍스트에 맞는 모델을 갖는다. 따라서 회원의 Member는 애그리거트 루트이지만

주문의 Orderer는 밸류가 되고 카탈로그의 Product는 상품이 속할 Category와 연관을 갖지만 재고의 Product는 카탈로그의 Category와 연관을 맺지 않는다.

바운디드 컨텍스트 구현

바운디드 컨텍스트가 도메인 모델만 포함하는 것은 아니다. 바운디드 컨텍스트는 도메인 기능을 사용자에게 제공하는 데 필요한 표현 영역, 응용 서비스, 인프라스트럭처 영역을 모두 포함한다.

도메인 모델의 데이터 구조가 바뀌면 DB 테이블 스키마도 함께 변경해야 하므로 테이블도 바운디드 컨텍스트에 포함된다.

표현 영역은 인간 사용자를 위하 HTML 페이지를 생성할 수도 있고, 다른 바운디드 컨텍스트를 위해 REST API를 제공할 수도 있다.

모든 바운디드 컨텍스트를 반드시 도메인 주도로 개발할 필요는 없다. 상품의 리뷰는 복잡한 도메인 로직을 갖지 않기 때문에 CRUD 방식으로 구현해도 된다.

즉 DAO와 데이터 중심의 밸류 객체를 이용해서 리뷰 기능을 구현해도 기능을 유지보수하는데 큰 문제가 없다.

서비스-DAO 구조를 사용하면 도메인 기능이 서비스에 흩어지게 되지만 도메인 기능 자체가 단순하면 서비스-DAO로 구성된 CRUD 방식을 사용해도

코드를 유지보수하는 데 문제 되지 않는다. 한 바운디드 컨텍스트에서 두 방식을 혼합해서 사용할 수도 있다. 대표적인 예가 CQRS패턴이다.

상태를 변경하는 명령 기능과 내용을 조회하는 쿼리 기능을 위한 모델을 구분하는 패턴이다. 이 패턴을 단일 바운디드 컨텍스트에 적용하면

아래와 같이 상태 변경과 관련된 기능은 도메인 모델 기반으로 구현하고 조회 기능은 서비스-DAO를 이용해서 구현할 수 있다.

각 바운디드 컨텍스트는 서로 다른 구현 기술을 사용할 수도 있다. 웹MVC는 스프링MVC를 사용하고 리포지토리 구현 기술로는 JPA/하이버네이트를 사용하는

바운디드 컨텍스트가 존재할 수 있고, Netty를 이용해서 REST API를 제공하고 마이바티르를 리포지토리 구현 기술로 사용하는 바운디드 컨텍스트가 존재할 수도 있다.

바운디드 컨텍스트가 반드시 사용자에게 보여지는 UI를 가지고 있어야 하는 것은 아니다. 상품의 상세 정보를 보여주는 페이지를 생각해 보자.

웹브라우저는 아래그림처럼 카탈로그 바운디드 컨텍스트를 통해 상세 정보를 읽어온 뒤, 리뷰 바운디드 컨텍스트의 REST API를 직접 호출해서

로딩한 JSON데이터를 알맞게 가공해서 리뷰 목록을 보여줄 수도 있다.

참고로 UI를 처리하는 서버를 두고 UI 서버에서 바운디드 컨텍스트와 통신해서 사용자 요청을 처리하는 방법도 있다.

바운디드 컨텍스트 통합

온라인 쇼핑 사이트에서 매출 증대를 위해 카탈로그 하위 도메인에 개인화 추천 기능을 도입하기로 했다고 하자. 기존 카탈로그 시스템을 개발하던 팀과 별도로 추천 시스템을 담당하는

팀이 새로 생겨서 이 팀에서 주도적으로 추천 시스템을 만들기로 했다. 이렇게 되면 카탈로그 하위 도메인에는 기존 카탈로그를 위한 바운디드 컨텍스트와 추천 기능을 위한 바운디드 컨텍스트가 생긴다.

두 팀이 관련된 바운디드 컨텍스트를 개발하면 자연스럽게 두 바운디드 컨텍스트 간 통합이 발생한다. 카탈로그와 추천 바운디드 컨텍스트 간

통합이 필요한 기능은 다음과 같다.

• 사용자가 제품 상세 페이지를 볼 때, 보고 있는 상품과 유사한 상품 목록을 하단에 보여준다.

카탈로그 시스템은 추천 시스템으로부터 추천 데이터를 받아오지만, 카탈로그 시스템에서는 추천의 도메인 모델을 사용하기보다는 카탈로그 도메인

모델을 사용해서 추천 상품을 표현해야한다. 즉 다음과 같이 카탈로그의 모델을 기반으로 하는 도메인 서비스를 이용해서 상품 추천기능을 표현해야 한다.

/**
* 상품 추천 기능을 표현하는 도메인 서비스
*/
public interface ProductRecommendationService{
    List<Product> getRecommendationsOf(ProductId id);
}

도메인 서비스를 구현한 클래스는 인프라스터럭처 영역에 위치한다. 이 클래스는 외부 시스템과의 연동을 처리하고 외부 시스템의 모델과 현재 도메인 모델 간의 변환을 책임진다.

RecSystemClient는 외부 추천 시스템이 제공하는 REST API를 이용해서 특정 상품을 위한 추천 상품 목록을 로딩한다. 이 REST API가 제공하는

데이터는 추천 시스템의 모델을 기반으로 하고 있기 때문에 API 응답은 다음과 같이 카탈로그 도메인 모델과 일치하지 않는 데이터를 제공할 것이다.

RecSystemClient는 REST API로부터 데이터를 읽어와 카탈로그 도메인에 맞는 상품 모델로 변환한다.

public class RecSystemClient implements ProductRecommendationService{
    private ProductRepository productRepository;

    @Override
    public List<Product> getRecommendationsOf(ProductId id){
        List<RecommendationItem> items = getRecItems(id.getValue());
        return toProducts(items);
    }

    private List<RecommendationItem> getRecItems(String itemId){
        return externalRecClient.getRecs(itemId);
    }
    private List<Product> toProducts(List<RecommendationItem> items){
        return items.stream()
                .map(item -> toProductId(item.getItemId())
                .map(prodId -> productRepository.findById(prodId)))
                .collecto(toList());
    }
    private ProductIds toProductId(String itemId){
        return new ProductId(itemId);
    }
}

getRecItems() 메서드에서 사용하는 externalRecClient는 외부 추천 시스템에 연결 할때 사용하는 클라이언트로서 팀에서 배포한 추천 시스템을 관리하는 모듈이라고 가정하자.

이 모듈이 제공하는 RecommendationItem은 추천 시스템의 모델을 따를 것이다. RecSystemClient는 추천 시스템의 모델을 받아와 toProducts() 메서드를 이용해서

카탈로그 도메인의 Product 모델로 변환하는 작업을 처리한다.

REST API를 호출하는 것은 두 바운디드 컨텍스트를 직접 통합하는 방법이다. 직접 통합하는 대신 간접적으로 통합하는 방법도 있다.

대표적인 간접 통합 방식이 메시지 큐를 사용하는 것이다. 추천 시스템은 사용자가 조회한 상품 이력이나 구매 이력과 같은 사용자 활동 이력을

필요로 하는데 이 내역을 전달할 때 메시지 큐를 사용할 수 있다.

어떤 도메인 관점에서 모델을 사용하느냐에 따라 두 바운디드 컨텍스트의 구현 코드가 달라지게 된다. 카탈로그 도메인 관점에서 큐에 저장할

메시지를 생성하면 카탈로그 시스템의 연동 코드는 카탈로그 기준의 데이터를 그대로 메시지 큐에 저장한다.

//상품 조회 관련 로그 기록 코드
public class ViewLogService{
    private MessageClient messageClient;
    public void appendViewLog(String memberId, String productId, Date time){
        messageClient.send(new ViewLog(memberId, productId, time));
    }
    ...
    //messageClient
    public class RabbitMQClient implements MessageClient{
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;

        @Override
        public void send(ViewLog viewLog){
            //카탈로그 기준으로 작성한 데이터를 큐에 그대로 보관
            rabbitTemplate.convertAndSend(logQueueName,viewLog);
        }
        ...
    

카탈로그 도메인 모델을 기준으로 메시지를 전송하므로 추천 시스템은 자신의 모델에 맞게 메시지를 변환해서 처리해야 한다.

반대로 추천 시스템을 기준으로 큐에 데이터를 저장하기로 했다면 카탈로그 쪽 코드는 다음과 같이 바뀔 것이다.

public class ViewLogService{
    private MessageClient messageClient;
    public void appendViewLog(String memberId, String productId, Date time){
        messageClient.send(
            new ActivityLog(productId,memberId,ActivityType.VIEW,time));
    }
    ...

//messageClient
public class RabiitMQClient implements MessageClient{
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Override
    public void send(ActivityLog activityLog){
        rabbitTemplate.convertAndSend(logQueueName, activityLog);
    }
}

두 바운디드 컨텍스트를 개발하는 팀은 메세징 큐에 담을 데이터의 구조를 협의하게 되는데 그 큐를 누가 제공하느냐에 따라 데이터 구조가 결정된다.

예를 들어 카탈로그 시스템에서 큐를 제공한다면 큐에 담기는 내용은 카탈로그 도메인을 따른다. 카탈로그 도메인은 메시징 큐에 카탈로그와 관련된 메시지를 저장하게 되고

다른 바운디드 컨텍스트는 이 큐로부터 필요한 메시지를 수신하는 방식을 사용한다. 즉 이 방식은 한쪽에서 메시지를 출판하고 다른 쪽에서

메시지를 구독하는 출판/구독 모델을 따른다.

큐를 추천 시스템에서 제공할 경우 큐를 통해 메시지를 추천 시스템에 전달하는 방식이 된다. 이 경우 큐로 인해 비동기로

추천 시스템에 데이터를 전달하는 것을 제외하면 추천 시스템이 제공하는 REST API를 사용해서 데이터를 전달하는 것과 차이가 없다.

바운디드 컨텍스트 간 관계

바운디드 컨텍스트는 어떤 식으로든 연결되기 때문에 두 바운디드 컨텍스트는 다양한 방식으로 관계를 맺는다. 두 바운디드 컨텍스트 간 관계 중

가장 흔한 관계는 한쪽에서 API를 제공하고 다른 한쪽에서 그 API를 호출하는 관계이다. REST API가 대표적이다. 이 관계에서 API를

사용하는 바운디드 컨텍스트는 API를제공하는 바운디드 컨텍스트에 의존하게 된다.

하류 컴포넌트인 카탈로그 컨텍스트는 사율 컴포넌트인 추천 컨텍스트가 제공하는 데이터와 기능에 의존한다. 카탈로그는 추천 상품을 보여주기 위해

추천 바운디드 컨텍스트가 제공하는 REST API를 호출한다. 추천 시스템이 제공하는 REST API의 인터페이스가 바뀌면 카탈로그 시스템의 코드도 바뀌게 된다.

상류 컴포넌트는 일종의 서비스 공급자 역할을 하며 하류 컴포넌트는 그 서비스를 사용하는 고객 역할을 한다. 고객과 공급자 관계에 있는 두 팀은 상호 협력이 필수적이다.

공급자를 하는 상류 팀이 마음대로 API를 변경하면 하류 팀은 변경된 API에 맞추느라 우선순위가 높은 다른 기능을 개발하지 못할 수도 있다.

상류 컴포넌트는 보통 하류 컴포넌트가 사용할 수 있는 통신 프로토콜을 정의하고 이를 공개한다. 예를 들어 추천 시스템은 하류 컴포넌트가 사용할 수 있는 REST API를

제공하거나 프로토콜 버퍼와 같은 것을 이용해서 서비스를 제공할 수도 있다. 상류 팀의 고객인 하류 팀이 다수 존재하면 상류 팀은 여러 하류팀의

요구사항을 수용할 수 있는 API를 만들고 이를 서비스 형태로 공개해서 서비스의 일관성을 유지할 수 있다. 이런 서비스를 가리켜 공개 호스트 서비스라고 한다.

공개 호스트 서비스의 대표적인 예가 검색이다. 블로그, 카페, 게시판과 같은 서비스를 제공하는 포털은 각 서비스별로 검색 기능을 구현하기보다는

검색을 위한 전용 싯그템을 구축하고 검색 시스템과 각 서비스를 통합한다.

검색시스템은 상류 컴포넌트가 되고 블록, 카페, 게시판은 하류 컴포넌트가 된다. 상류 팀은 각 하류 컴포넌트의 요구사항을 수용하는 단일 API

를 만들어 이를 공개하고 각 하류 팀은 공개된 API를 사용해서 검색 기능을 구현한다.

상류 컴포넌트의 서비스는 상류 바운디드 컨텍스트의 도메인 모델을 따른다. 따라서 하류 컴포넌트는 상류 서비스의 모델이 자신의 도메인 모델에

영향을 주지 않도록 보호해주는 완충지대를 만들어야 한다.

이 그림에서 RecSystemClient는 외부 시스템과의 연동을 처리하는데 외부 시스템의 도메인 모델이 내 도메인 모델을 침범하지 않도록 막아주는 역할을 한다.

즉 내 모델이 깨지는 것을 막아주는 안티코럽션 계층이 된다. 이 계층에서 두 바운디드 컨텍스트 간의 모델 변환을 처리해 주기 때문에 다른

바운디드 컨텍스트의 모델에 영향을 받지 않고 내 도메인 모델을 유지할 수 있다.

두 바운디드 컨텍스트가 같은 모델을 공유하는 경우도 있다. 예를 들어 운영자를 위한 주문 관리 도구를 개발하는 팀과 고객을 위한 주문 서비스를

개발하는 팀이 다르다고 가정하자. 두 팀은 주문을 표현하는 모델을 공유함으로써 주문과 관련된 중복 설계를 막을 수 있다. 이렇게 두 팀이 공유하는 모델을 공유 커널 이라고 부른다.

공유 커널의 장점은 중복을 줄여준다는 것이다. 두 팀이 하나의 모델을 개발해서 공유하기 떄문에 두 팀에서 동일한 모델을 두 번 개발하는 중복을 줄일 수 있다.

하지만 두 팀이 한 모델을 공유하기 때문에 한 팀에서 임의로 모델을 변경하면 안 되며 두 팀이 밀접한 관계를 유지해야 한다. 두 팀이 밀접한

관계를 형성할 수 없다면 공유 커널을 사용할 때의 장점보다 공유 커널로 인해 개발이 지연되고 정체되는 문제가 더 커지게 된다.

마지막으로 살펴볼 관계는 독립 방식이다. 독립방식 관계는 간단하다. 그냥 서로 통합하지 않는 방식이다. 두 바운디드 컨텍스트 간에 통합하지 않으므로

서로 독립적으로 모델을 발전시킨다. 독립 방식에서 두 바운디드 컨텍스트 간의 통합은 수동으로 이루어진다. 예를 들어 온라인 쇼핑몰 솔루션과

외부의 ERP 서비스를 사용하고 있다고 하자. 온라인 쇼핑몰 솔루션은 외부 ERP 서비스와의 연동을 지원하지 않으므로 온라인 쇼핑몰에서 판매가 발생하면

쇼핑몰 운영자는 쇼핑몰 시스템에서 판매 정보를 보고 ERP 시스템에 입력해야 한다.

수동으로 통합하는 방식이 나쁜 것은 아니지만 규모가 커질수록 수동 통합에는 한계가 있으므로 규모가 커지기 시작하면 두 바운디드 컨텍스트를 통합해야 한다.

이때 외부에서 구매한 솔루션과 ERP를 완전히 대체할 수 없다면 두 바운디드 컨텍스트를 통합해 주는 별도의 시스템을 만들어야 할 수도 있다.