리액트 코드의 품질 향상을 위한 응집도, 결합도, 추상화 심층 분석

핵심 기술

이 글은 리액트 개발에서 '좋은 코드'의 핵심 조건을 '수정하기 쉬운 코드'로 정의하며, 이를 달성하기 위한 추상화, 응집도, 결합도의 원칙을 심도 있게 분석합니다.

기술적 세부사항

• 좋은 코드의 정의: 변화에 잘 대응하고 수정하기 쉬운 코드입니다.
• 추상화:
  • 인간의 언어에 가까운 수준으로 코드를 작성하는 것.
  • 변경될 확률이 높은 구체적인 구현(예: localStorage.setItem)에 직접 의존하지 않고, 추상화된 함수(예: linkage)를 통해 변경에 대한 대응 범위를 최소화합니다.
  • 안정적인 인터페이스를 만들어 세부 구현을 감추는 것이 목적입니다.
• 응집도:
  • 연관된 모듈이 얼마나 잘 모여있는가를 의미합니다.
  • FSD(Feature-Sliced Design)와 같은 아키텍처 패턴에서 재사용되지 않는 모듈은 불필요하게 분리하지 않고 해당 페이지 폴더 내부에 작성하여 응집도를 높입니다.
  • 높은 응집도는 코드 수정 시 변경 범위를 최소화하며, 모듈 삭제 시 잔재 코드 발생 위험을 줄입니다.
  • 응집도를 파악하는 직관적인 방법으로 모듈 삭제 시 영향을 상상해보는 것을 제시합니다.
• 결합도:
  • 다른 모듈에 얼마나 의존적인지를 의미합니다.
  • 결합도를 줄이기 위한 핵심 원칙은 다음과 같습니다:
    1. 추상화를 통한 의존: 세부 구현이 아닌 추상화된 인터페이스에 의존하여 연쇄적인 수정을 방지합니다.
    2. 타입 시스템 활용: 컴파일 단계에서 수정되어야 할 에러를 파악할 수 있도록 엄격한 타입 시스템(예: zod 스키마 검증)을 사용합니다. any 타입 사용을 지양하고 필요한 경우 unknown이나 타입 단언을 활용합니다.
    3. 의존성 주입: 필요한 부분에서만 의존성을 가지도록 영향 범위를 최소화합니다.
• 실제 적용 사례: axios에서 ky로 마이그레이션하는 경우, echart 라이브러리에서 타입 정의가 어려운 경우에 대한 구체적인 대응 방안을 제시합니다.

개발 임팩트

이 글에서 제시된 원칙들을 따르면 코드의 유지보수성이 크게 향상되며, 예상치 못한 변경에도 빠르고 유연하게 대응할 수 있습니다. 이는 장기적으로 개발 생산성과 팀 협업의 효율성을 증대시키는 효과를 가져옵니다.