요청 처리의 기본 프로세스

Source: Dev.to

언어와 프레임워크를 넘어

시스템이 처리하는 모든 요청은 동일한 기본 프로세스를 따릅니다. Java, Rust, Python 중 무엇을 쓰든 상관없습니다. Spring, Express, 혹은 순수 소켓을 사용하든 관계없습니다. 근본적인 프로세스는 인간이 자연스럽게 문제를 해결하는 방식을 반영하기 때문에 보편적입니다.

질문을 받으면 바로 답하지 않습니다. 컨텍스트를 수집하고, 관련 지식을 찾아내며, 정보를 조합합니다. 원시 데이터를 의미 있는 이해로 변환합니다. 그런 다음에야 응답을 구성합니다. 이것이 데이터 변환—입력을 받아 필요한 지식 조각을 점진적으로 모아 올바른 답을 제공하는 과정입니다.

소프트웨어 요청 처리도 동일하게 작동합니다.

범용 패턴

모든 요청은 다음 단계들을 따릅니다:

• Parse – 원시 입력을 검증된 도메인 객체로 변환
• Gather – 다양한 소스에서 필요한 데이터를 수집
• Process – 비즈니스 로직을 적용하여 결과를 생성
• Respond – 결과를 적절한 출력 형식으로 변환

이는 프레임워크 패턴이나 설계 선택이 아니라, 정보 처리의 근본적인 본질입니다. HTTP 요청을 처리하든, 큐에서 메시지를 처리하든, CLI 명령에 응답하든—프로세스는 동일합니다.

Input → Parse → Gather → Process → Respond → Output

각 단계는 데이터를 변환하고, 추가 데이터가 필요할 수 있으며, 실패할 수도 있습니다. 전체 흐름은 데이터 변환 파이프라인입니다.

왜 비동기가 동기처럼 보이는가

여기서 모든 것을 바꾸는 통찰이 있습니다: 데이터 변환 관점에서 생각하면 동기/비동기 구분이 사라집니다.

// "Synchronous"
Result user = database.findUser(userId);

// "Asynchronous"
Promise user = httpClient.fetchUser(userId);

데이터‑변환 관점에서 보면, 이들은 동일합니다:

• 둘 다 사용자 ID를 입력받습니다
• 둘 다 User(또는 실패)를 반환합니다
• 둘 다 더 큰 파이프라인의 단계입니다

유일한 차이점은 결과가 언제 사용 가능해지는가 입니다. 이는 실행상의 세부 사항일 뿐, 구조적인 문제는 아닙니다. 비즈니스 로직은 데이터가 로컬 메모리에서 왔든, 바다를 건너 왔든 신경 쓰지 않으며, 데이터가 무엇인지와 그것을 어떻게 활용할지에만 관심이 있습니다.

코드를 데이터‑변환 파이프라인으로 구조화하면 이 점이 명확해집니다:

// The structure is identical regardless of sync/async
return userId.all(
    id -> findUser(id),            // Might be sync or async
    id -> loadPermissions(id),    // Might be sync or async
    id -> fetchPreferences(id)    // Might be sync or async
).map(this::buildContext);

패턴은 변하지 않습니다. 구성도 변하지 않습니다. 오직 기본 실행 전략만 바뀔 뿐이며—그것은 타입에 의해 처리되고, 여러분이 직접 처리할 필요는 없습니다.

병렬 실행이 투명해진다

동일한 원리가 병렬 처리에도 적용됩니다. 작업이 서로 독립적이면 병렬로 실행될 수 있습니다. 서로 의존한다면 순차적으로 실행되어야 합니다. 이는 여러분이 선택하는 것이 아니라 데이터 흐름에 의해 결정됩니다.

// Sequential: each step needs the previous result
return validateInput(request)
    .flatMap(this::createUser)
    .flatMap(this::sendWelcomeEmail);

// Parallel: steps are independent
return Promise.all(
    fetchUserProfile(userId),
    loadAccountSettings(userId),
    getRecentActivity(userId)
).map(this::buildDashboard);

‘이것은 병렬이어야 한다’ 혹은 ‘이것은 순차이어야 한다’고 결정하지 않습니다. 데이터 의존성을 표현합니다. 실행 전략은 구조에서 자연스럽게 도출됩니다. 작업들 간에 데이터 의존성이 없으면 자연스럽게 병렬화될 수 있고, 한 작업이 다른 작업의 출력을 필요로 하면 자연스럽게 순차적으로 실행됩니다.

이것이 데이터 변환 사고가 강력한 이유입니다. 무엇이 일어나야 하는지와 어디로 데이터가 흐르는지를 기술합니다. 어떻게—동기 vs 비동기, 순차 vs 병렬—는 구조 자체에서 자연스럽게 나타납니다.

JBCT 패턴을 보편적인 원시 연산으로

Java Backend Coding Technology는 이 통찰을 여섯 가지 패턴으로 포착합니다:

• Leaf – 단일 변환 (원자)
• Sequencer – A → B → C, 종속 체인 (순차)
• Fork‑Join – A + B + C → D, 독립 병합 (병렬 가능)
• Condition – 값에 따라 라우팅 (분기)
• Iteration – 컬렉션 변환 (map/fold)
• Aspects – 변환 감싸기 (데코레이션)

이것들은 임의의 디자인 패턴이 아닙니다. 시스템을 통해 데이터가 흐를 수 있는 근본적인 방식입니다:

1. 단일 값을 변환 (Leaf)
2. 종속 변환을 체인화 (Sequencer)
3. 독립 변환을 결합 (Fork‑Join)
4. 변환 중 선택 (Condition)
5. 다수의 값에 변환 적용 (Iteration)
6. 변환을 향상 (Aspects)

모든 요청 처리 작업—도메인, 언어, 프레임워크에 관계없이—은 이 여섯 가지 원시 연산으로 분해됩니다. 이를 내면화하면 구현이 기계적으로 이루어집니다. 구조를 새로 만들고 있는 것이 아니라 문제의 내재된 구조를 인식하고 있는 것입니다.

루틴으로서의 최적 구현

요청 처리를 데이터 변환으로 볼 때, 최적화는 직관적이 됩니다:

• 독립적인 작업 식별 → 병렬화 가능 (Fork‑Join)
• 종속적인 체인 식별 → 순차적으로 처리해야 함 (Sequencer)
• 결정 지점 식별 → 조건이 됨
• 컬렉션 처리 식별 → Iteration 사용

요청의 각 부분을 적절한 기본 요소에 매핑하면, 언어에 구애받지 않는 명확한 청사진을 얻을 수 있으며, 이를 어떤 스택에서도 일관되게 구현할 수 있습니다.

반복에서 측면으로

• 반복 식별 → 반복이 된다
• 횡단 관심사 식별 → 측면이 된다

당신은 설계 결정을 내리는 것이 아니라 문제의 내재된 구조를 읽고 이를 직접 코드로 옮기고 있습니다.

이것이 JBCT가 개발자와 AI 어시스턴트 모두에게 일관된 코드를 생성하는 이유입니다. 주어진 데이터 흐름에 대해 본질적으로 하나의 올바른 구조가 존재합니다. 같은 문제를 분석하는 서로 다른 사람들이 동일한 해결책에 도달하는 것은 패턴을 외워서가 아니라, 그 패턴이 데이터 변환의 자연스러운 표현이기 때문입니다.

사고 방식의 전환

전통적인 프로그래밍은 다음을 묻는다:

“어떤 명령어 순서가 원하는 효과를 만들어내는가?”

데이터 변환 사고는 다음을 묻는다:

“각 단계에서 데이터는 어떤 형태를 가지고 있으며, 어떤 변환이 그것들을 연결하는가?”

첫 번째 접근 방식은 제어 흐름이 지배하는 명령형 코드로 이어진다.
두 번째는 데이터 흐름이 지배하는 선언형 파이프라인으로 이어진다.

이러한 전환을 할 때:

• 비동기는 동기보다 “더 어렵다”는 것이 사라진다
• 병렬은 “위험하다”는 것이 사라진다
• 오류 처리가 사후 고려사항이 아니다
• 테스트가 간단해진다 (순수 변환은 쉽게 테스트할 수 있다)

이제 원하는 작업을 수행하기 위해 기계와 싸우는 것이 아니라, 변환을 기술하고 런타임이 최적의 실행 전략을 찾아내도록 맡긴다.

결론

Request processing은 데이터 변환이다. 이것은 패러다임이나 방법론이 아니라, 모든 패러다임과 방법론이 표현하려는 근본적인 현실이다.

언어와 프레임워크는 서로 다른 구문을 제공한다. 일부는 데이터 변환을 더 쉽게 표현하도록 돕지만, 근본적인 과정은 변하지 않는다:

1. 입력이 도착한다
2. 데이터가 단계별로 변환된다
3. 출력이 생성된다

JBCT 패턴은 외우는 규칙이 아니다. 이것은 Java에서 데이터 변환을 설명하기 위한 어휘이다. 근본적인 과정을 명확히 이해하면, 이러한 패턴을 사용하는 것이 눈에 보이는 것을 설명하는 것만큼 자연스럽게 된다.

결과: 모든 처리 작업은 일상적인 수준에서 거의 최적에 가까운 형태로 구현될 수 있다.

Java Backend Coding Technology의 일부 – 예측 가능하고 테스트 가능한 백엔드 코드를 작성하기 위한 방법론.