도메인 주도 설계 (DDD: Domain-Driven Design)

1. 정의: DDD는 복잡한 문제를 해결하기 위해 도메인 전문가와 개발자가 긴밀하게 협력하여 현실 세계의 문제와 비즈니스 로직을 모델링하는 방식입니다.
2. 기본 개념:
   • Entity: 고유 식별자를 가진 객체. 일반적으로 데이터베이스 테이블의 레코드와 일치.
   • Value Object: 불변의 값을 나타내는 객체. 식별자 없음.
   • Aggregate: 일련의 Entity와 Value Object의 그룹.
   • Repository: Aggregate를 저장하고 검색하는 메커니즘.
   • Domain Event: 도메인의 중요한 사건이 발생할 때 생성.
   • Service: 도메인 로직을 나타내지만 Entity나 Value Object에 속하지 않는 기능.
3. 장점:
   • 모델 중심: 도메인 로직에 집중, 어플리케이션의 핵심을 명확하게 표현.
   • 품질 향상: 비즈니스 로직이 객체 지향적으로 구조화되어 코드의 재사용과 유지보수가 용이.
   • 비즈니스와 개발의 연계: 도메인 전문가와의 협력을 통해 더 나은 통신 및 이해 가능.
4. 단점:
   • 시작 난이도: DDD를 시작하기 위한 초기 학습 곡선이 존재.
   • 과도한 설계: 간단한 어플리케이션에 DDD를 적용하면 과도한 설계로 이어질 수 있음.

전통적 개발 패러다임과의 차이점:

기존의 개발 패러다임은 데이터 중심이나 기능 중심으로 접근하기 쉽습니다. DDD는 비즈니스 로직과 도메인 중심으로 접근하여 개발과 비즈니스 간의 간극을 줄입니다.

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아래는 "쇼핑몰"이라는 도메인에서 "주문"에 관한 로직을 다루는 상세한 시나리오를 가정하여 만든 DDD적용 코드와 기존 패러다임 코드입니다.

시나리오:
고객은 상품을 장바구니에 담습니다. 장바구니에 담긴 상품들을 주문합니다. 주문 시, 상품의 가격과 수량에 따른 전체 가격이 계산되며, 재고 확인 후 주문이 처리됩니다. 주문이 완료되면 재고가 감소하고, 주문 이력이 저장됩니다.

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1. 기존 패러다임 코드 (절차적/객체지향 혼용) - Kotlin + Spring + JPA

@Entity
data class Product(
    val id: Long,
    val name: String,
    var stockQuantity: Int,
    val price: BigDecimal
)

@Entity
data class Order(
    val id: Long,
    val productId: Long,
    val quantity: Int,
    val totalPrice: BigDecimal
)

@Service
class OrderService(
    private val productRepository: ProductRepository,
    private val orderRepository: OrderRepository
) {
    fun placeOrder(productId: Long, quantity: Int) {
        val product = productRepository.findById(productId)
        if (product.stockQuantity < quantity) {
            throw Exception("Not enough stock")
        }

        val totalPrice = product.price.multiply(BigDecimal(quantity))
        val order = Order(null, productId, quantity, totalPrice)
        orderRepository.save(order)

        product.stockQuantity -= quantity
        productRepository.save(product)
    }
}

2. DDD 적용 코드

// === 도메인 ===

@Embeddable
data class Money(val amount: BigDecimal) {
    operator fun times(count: Int) = Money(amount.multiply(BigDecimal(count)))
}

@Entity
class Product(
    val id: Long,
    val name: String,
    private var stockQuantity: Int,
    val price: Money
) {
    fun decreaseStock(quantity: Int) {
        if (stockQuantity < quantity) throw DomainException("Not enough stock")
        this.stockQuantity -= quantity
    }

    fun calculatePrice(quantity: Int): Money = price * quantity
}

@Entity
class Order(
    val id: Long,
    val product: Product,
    val quantity: Int
) {
    val totalPrice: Money = product.calculatePrice(quantity)

    init {
        product.decreaseStock(quantity)
    }
}

// === 서비스 ===

@Service
class OrderService(
    private val productRepository: ProductRepository,
    private val orderRepository: OrderRepository
) {
    @Transactional
    fun placeOrder(productId: Long, quantity: Int): Order {
        val product = productRepository.findById(productId).orElseThrow { DomainException("Product not found") }
        val order = Order(null, product, quantity)
        return orderRepository.save(order)
    }
}

분석:

• DDD 적용 코드에서는 Money라는 값 객체를 사용하여 금액을 표현하였습니다. 이는 도메인의 특정 측면(금액 계산)을 표현하는데 특화되었습니다.
• Product 내에 재고를 감소시키는 로직(decreaseStock)과 가격을 계산하는 로직(calculatePrice)이 캡슐화되어 있습니다.
• Order 생성시에 상품의 재고 감소와 가격 계산이 자동으로 이루어지도록 설계되었습니다. 이렇게 도메인 로직이 엔터티 안에 캡슐화되어 있으므로, 비즈니스 규칙이 흩어져 있지 않고 한 곳에서 관리됩니다.
• 기존 패러다임에서는 서비스 계층에서 모든 로직이 처리되었으나, DDD에서는 가능한 많은 비즈니스 로직이 도메인 모델 내부에 위치합니다.

이 예제는 DDD의 여러 전략과 패턴 중 일부만을 보여주는 간단한 예시입니다. DDD를 실제 프로젝트에 적용하려면, 바운디드 컨텍스트, 애그리거트, 도메인 이벤트 등 다양한 전략과 패턴을 사용해야 합니다.

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도메인 모델링: 비즈니스 요구사항과 문제 영역을 깊이 이해하고 모델링합니다. 이 과정에서 도메인 전문가와의 긴밀한 협업이 필요합니다.
바운디드 컨텍스트: 도메인을 여러 컨텍스트로 분리하여 각 컨텍스트 내에서 모델의 일관성을 유지합니다.
애그리거트: 데이터의 무결성을 유지하기 위해 관련된 객체들을 묶는 단위를 정의합니다.
리포지토리와 서비스: 애그리거트의 생명 주기를 관리하는 리포지토리와 도메인 로직을 수행하는 서비스를 정의합니다.
도메인 이벤트: 도메인의 상태 변화를 나타내는 이벤트를 정의하고 발행합니다.