추상화는 힘이다. 하지만 과하면 미래의 디버깅 비용이다

추상화는 현재의 생산성을 올리지만,
과하면 미래의 장애 분석 비용을 폭발시킨다.

 

1️⃣ “추상화는 힘이다” — 왜 맞는 말인가

추상화의 실질적 힘

• 복잡성 은닉
• 변경 지점 최소화
• 코드 재사용
• 협업 가능

자바/스프링에서의 예

• 인터페이스
• 서비스 레이어
• 공통 모듈
• 프레임워크(eGovFrame, Spring)

👉 지금 당장 개발 속도 + 팀 생산성은 추상화가 만든다.

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2️⃣ “하지만 과하면” — 언제부터 독이 되는가

추상화가 과해지는 시점

① 레이어가 문제를 숨길 때

 

Controller → Service → Facade → Manager → Helper → Util

• 장애 시 스택트레이스 50줄
• “어디서 터졌는지” 바로 안 보임

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② 행위보다 구조 설명이 더 어려울 때

 

processContext.execute( new AbstractProcessor() { @Override protected void doInternal(Context ctx) { ... } } );

• 실제 비즈니스 로직: 3줄
• 추상화 코드: 300줄

👉 코드는 DRY하지만, 사고는 WET

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③ 디버깅 시 “개념 점프”가 많을 때

• 인터페이스 → 구현체 찾기
• 프록시 → 실제 클래스 추적
• AOP → 실제 호출 흐름 복원

👉 디버깅 = 추상화 해체 작업

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3️⃣ “미래의 디버깅 비용”이란 정확히 뭘 말하나

디버깅 비용 = 시간 × 인지 부하 × 불확실성

추상화 과다 시스템의 특징:

• 로그가 추상 레벨에서 끊김
• 실제 데이터 흐름이 안 보임
• 호출 스택이 “프레임워크 코드”로 덮임

결과:

• 원인 파악에 몇 시간
• 수정은 5분

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4️⃣ GC / 성능 이야기와 정확히 연결됨

이 문장은 GC 명언과 같은 계열입니다.

예시

• 객체 생명주기 추상화
• 컬렉션 감싸기
• 범용 DTO
• 이벤트 기반 추상화

👉 실제로는:

• 객체 수 폭증
• 메모리 사용 패턴 불투명
• GC 로그 보고도 원인 추적 어려움

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5️⃣ 실무에서 “과한 추상화”의 전형

❌ SI에서 자주 보는 패턴

• 모든 걸 CommonService
• 모든 응답을 ResultWrapper<T>
• 모든 로직을 Strategy + Factory

👉 미래 유지보수자는 전부 역추적

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6️⃣ 좋은 추상화 vs 나쁜 추상화

구분좋은 추상화나쁜 추상화

기준	변경 이유	디자인 패턴
깊이	얕고 명확	깊고 일반화
디버깅	따라가기 쉬움	추적 지옥
로그	구체적	추상적

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7️⃣ 실무 기준 판단 문장 (중요)

“이 추상화가 없어지면
디버깅이 더 쉬워지는가?”

• YES → 과한 추상화
• NO → 유지할 가치 있음

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8️⃣ 그래서 이 문장을 실무 언어로 번역하면

“지금의 깔끔함은
나중에 반드시 추적 비용으로 청구된다.”

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9️⃣ 개발자 레벨 구분 명언으로 정리

• 초급: 추상화를 믿는다
• 중급: 추상화를 의심한다
• 고급: 필요한 만큼만 남긴다

 

 

1) Spring에서 디버깅 지옥 만드는 추상화 TOP 5

TOP1. 과도한 AOP (특히 @Around 체인 + 예외 삼키기)

징후

• 장애 났는데 스택트레이스가 CglibAopProxy, ReflectiveMethodInvocation으로 도배
• 실제 비즈니스 예외가 래핑/변형되어 원인 소실
• AOP에서 catch(Exception) { return default; } 같은 방어코드

왜 지옥이냐

• 호출 흐름이 코드에 안 보임(런타임에 엮임)
• “언제/어디서” 값이 바뀌는지 추적이 어렵다

가이드

• AOP는 “로깅/트랜잭션/보안” 같은 횡단 관심사만
• @Around는 최소화, 예외는 원형 유지(추가 정보만 붙여라)

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TOP2. “범용” 응답/예외 래퍼 (ResultWrapper, BizExceptionFactory)

징후

• 모든 API가 CommonResponse<T> / ApiResult<T>로 감싸짐
• 예외가 항상 BusinessException(code=XXXX)로 치환됨
• 로그에 진짜 예외가 안 남고 에러코드만 남음

왜 지옥이냐

• 원인 분석이 “코드표” 읽기로 바뀜
• 예외의 stacktrace 정보 가치가 급락

가이드

• 래퍼는 최소 필드만(요청ID/에러코드/메시지)
• 서버 로그에는 원본 예외 stacktrace 반드시 남기기
• 예외 변환은 컨트롤러 어드바이스 단에서 끝내기

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TOP3. “공통 서비스/매니저” 만능 계층 (CommonService, BaseManager)

징후

• 모든 서비스가 BaseService 상속
• 핵심 로직이 공통 레이어에 숨어 있음
• override/extension hook이 난무

왜 지옥이냐

• 소스 따라가다 상속 트리/훅 포인트에서 길 잃음
• “이 기능은 어디서 결정되지?”가 매번 발생

가이드

• 상속보다 조합(Composition) 우선
• 공통은 유틸/컴포넌트로 빼고, 비즈니스는 서비스에 두기

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TOP4. 동적 DI/전략 패턴 과잉 (Factory + Strategy + 문자열 key)

징후

• strategyMap.get(type) 같은 분기
• type 값이 DB/설정/요청에서 와서 런타임에만 결정
• 케이스 누락 시 NPE/기본전략으로 조용히 흘림

왜 지옥이냐

• 코드 리딩만으로 실행 경로가 확정되지 않음
• 재현이 어려움(특정 데이터에서만 터짐)

가이드

• 전략은 “진짜로 독립적인 변형”일 때만
• key는 enum 고정 + default 금지(누락이면 바로 fail)

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TOP5. 프록시/리플렉션 기반 인프라 추상화 (Proxy, Reflection, Generic DAO)

징후

• “공통 DAO 한 방”으로 모든 테이블 처리
• 리플렉션으로 VO 맵핑/검증
• 런타임 타입 에러가 늦게 터짐

왜 지옥이냐

• 컴파일 타임에 잡을 오류를 런타임으로 미룸
• 장애는 늦게, 메시지는 모호하게 뜬다

가이드

• 공통 DAO는 CRUD 정도까지만
• 도메인별 Repository/Mapper를 명시적으로 둬라

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2) eGovFrame 공통모듈이 위험한 이유 (공공 SI 관점)

eGovFrame 자체가 위험이라기보다, “공통화”를 명분으로 SI 조직이 남용하는 방식이 위험합니다.

위험 포인트 5개

① 프레임워크/공통모듈이 “표준”이라서 손대기 어려움

• “표준이라서”라는 말로 개선이 막힘
• 레거시가 성역화됨

② 디버깅 경로가 길어짐

• 공통모듈 → 공통서비스 → 공통DAO → 공통로깅 → …
• 장애 시 분석 범위가 폭발

③ 버전/종속성 락인

• Java/Spring 업그레이드의 병목이 공통모듈에서 발생
• “이거 올리면 다른 사업도 깨짐”으로 기술부채 고착

④ 예외/로그 정책이 공통에서 결정돼서 관측성이 떨어짐

• 예외 래핑, 메시지 치환, 로깅 필터링이 공통에 박혀 있으면
• 현장 서비스에서 필요한 증거가 안 남는다

⑤ “재사용”이 아니라 “재생산”이 된다

• 공통모듈을 이해 못 해서 프로젝트마다 복붙/커스터마이징
• 결국 공통이 여러 갈래로 포크됨(진짜 최악)

한 줄 요약

eGov 공통모듈의 위험은 “기술”보다 조직 운영 방식에서 온다.
공통이 표준이 되는 순간, 디버깅/개선이 막힌다.

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3) ‘이 추상화는 지워야 한다’ 판단 체크리스트

아래 10개 중 3개 이상이면 제거 후보,
5개 이상이면 제거 우선순위 높음으로 보시면 됩니다.

제거 후보 체크 10

1. 디버깅할 때 항상 그 추상화 안으로 들어간다 (매번 따라감)
2. 그 추상화의 목적이 “재사용”이 아니라 **“멋” 또는 “패턴 적용”**이다
3. 호출 흐름이 코드에 안 보이고 런타임에서만 결정된다(AOP/Map Strategy)
4. 예외가 래핑되며 원본 stacktrace 가치가 떨어진다
5. 로그가 “추상 레벨”에서 끊겨서 데이터/조건이 안 남는다
6. 새 요구사항이 올 때마다 그 추상화에 if/flag가 늘어난다
7. 그 추상화를 이해하려면 문서/구두 지식이 필수다 (코드만으론 불가)
8. 팀원이 그 추상화를 피해서 우회 구현을 한다
9. 테스트 작성이 어렵고, 대부분 통합테스트로만 검증한다
10. 성능/메모리 이슈가 생기면 원인 추적이 안 되고 “대충” 옵션 튜닝으로 간다