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Characterization Test 기반의 Risk-Free Refactoring 전략
Refactoring — Code Smell
AI 요약
Context
설계 결함의 징후인 Code Smell 방치로 인한 유지보수 비용 증가 및 수정 시 사이드 이펙트 발생 위험 상존. 특히 Test Code가 부재한 Legacy Code의 경우 구조 변경 시 Edge Case 파괴로 인한 Production 장애 가능성 높음.
Technical Solution
- 행위 보존을 위해 Refactoring 전 현재 동작을 고정하는 Characterization Test 우선 작성
- Magic Number의 Extract Constant 처리 및 중복 로직의 Extract Function 전환을 통한 가독성 확보
- Primitive Obsession 해결을 위해 관련 파라미터를 Value Object로 그룹화하는 구조 설계
- Feature Envy 제거를 위해 데이터 소유 객체로 Method를 이동시키는 Move Method 적용
- 구조 변경(Refactor)과 기능 변경(Feature)을 분리한 독립적 PR 운영으로 Review 정밀도 향상
- 변경 빈도가 높은 Hot Spot 위주로 Refactoring 대상 선정하여 불필요한 Abstraction 비용 최소화
실천 포인트
- [ ] 테스트 없는 레거시 수정 전, 현재 출력값을 기록하는 Characterization Test를 작성했는가? - [ ] Refactoring과 신규 기능 구현이 하나의 PR에 혼재되어 있지는 않은가? - [ ] 단순히 코드가 지저분하다는 이유가 아닌, 변경 빈도와 복잡도에 기반하여 우선순위를 설정했는가? - [ ] 작은 단계의 구조 변경 후 매번 Test를 수행하여 Regression 여부를 확인했는가?