L
LY Corp
January 10, 20251회
코드 품질 개선 기법 3편: 전략 없는 전략

간단 소개
반복문 내 조건 분기 시, 분기와 로직 간 대응 관계를 명확히 하는 코드 리팩토링 전략을 제시합니다.
AI Summary
- 전략 없는 전략: 코드 품질 개선
Loggable인터페이스의 속성을 기반으로 로그 메시지를 생성하는 과정에서 발생하는 문제점을 지적.- 반복문 내의 조건 분기로 인한 코드 복잡성 증가와 타입-로직 간 대응 어려움을 설명.
- 문제 해결을 위한 네 가지 방법
- 반복문 제거: 타입 컬렉션이 작을 경우, if 문으로 직접 분기하여 가독성을 높임. 하지만 타입 추가 시 누락 위험과 컬렉션 유틸리티 사용 제한이 있음.
- 분기 추출: 조건 분기를 보조 함수로 추출하여 가독성을 개선. 하지만 타입-로직 대응 관계가 여전히 불명확하고, 포괄성 보장이 어려움.
- 로직을 타입에 포함: 전략 패턴을 적용하여 각 타입에 고유 로직을 포함. 컴파일 오류를 통해 포괄성을 보장하고, 함수 흐름 파악이 용이. 하지만 타입이 광범위하게 사용될 경우 의존성 문제가 발생할 수 있음.
- 관계를 명시하는 튜플 만들기: 타입, 순서, 로직의 연관성을 명시하는 튜플을 생성. 타입-로직 대응 관계를 보장하고, 널리 사용되는 타입에도 적용 가능. 단위 테스트를 통해 포괄성을 보완해야 함.
Next Feeds

MSA 기반 미디어 업로드 고도화: 람다 함수 구조 변경으로 유지보수성 향상
MSA 기반 미디어 업로드 시스템을 고도화하여 람다 함수 구조를 개선, 유지보수성을 향상시키고 서비스 독립성을 확보했습니다.
MSALambdaChaliceStep FunctionsKafka
2025. 1. 10.
펫프렌즈
Classic AUTOSAR NVM에 대해 알아보자
Classic AUTOSAR 환경에서 NVM(Non-Volatile Memory)을 관리하는 방법과 관련된 메모리 스택, NvM의 구성 및 API를 설명합니다.
AUTOSARNVMMemory StackNvMECU
2025. 1. 10.
현대자동차
Kotlin 환경에서 로그를 기록할 때 불필요한 문자열 연산을 방지하는 방법
Kotlin 환경에서 SLF4J 로깅 시 불필요한 문자열 연산을 방지하는 방법으로 Parameterized Logging과 kotlin-logging을 소개하고 성능을 비교 분석한다.
KotlinSLF4J로깅Parameterized Loggingkotlin-logging
2025. 1. 9.
카카오페이

AI Agent: 자율성의 진화, 비즈니스 가치 확장
AI 에이전트의 개념, 특징, 비즈니스 활용 사례, 한계 및 미래 전망을 분석하고, AI 에이전트가 비즈니스에 미치는 영향과 중요성을 강조합니다.
AI 에이전트자율성생성형 AI비즈니스 활용미래 전망
2025. 1. 9.
교보dts
토스증권 Apache Kafka 데이터센터 이중화 구성 #1
토스증권은 데이터센터 이중화를 위해 Active-Active Kafka 클러스터를 구축하고, 데이터 미러링과 Offset Sync를 통해 운영 부담을 극복했다.
Kafka이중화Active-Active데이터 미러링Offset Sync
2025. 1. 8.
토스

미우미우 핑크핀은 왜 안나오나요 ?
SSG.COM 검색 실패율 감소를 위해 BERT 기반 모델을 활용, 롱테일 검색어 처리 및 검색 정확도를 향상시킨 사례 분석.
검색 실패BERTMLMSBERT벡터 DB
2025. 1. 8.
SSG