[아키텍처] Repository/DataSource in Data Layer

💡안드로이드 아키텍처 패턴에서 Data Layer 역할을 담당하는 Repository, DataSourece에 대하여 기록하였습니다.

 

아키텍처 원칙

• 앱 컴포넌트를 설계할 때 데이터 모델에서 UI를 도출해야 하는데 가급적이면 지속적인 모델이 권장됩니다.
• 이를 기반으로 앱 아키텍처를 구축하면 테스트 가능성과 견고성이 높아지는 결과를 얻을 수 있습니다.
• 데이터 모델은 UI요소나 기타 컴포넌트들과 독립되어 있는데, 지속적인 데이터 모델이 이상적인 아키텍처 패턴이 될 수 있습니다.

지속적인 데이터 모델

• OS에서 리소스를 확보하기 위해 앱을 제거해도 데이터가 삭제되지 않습니다.
• 네트워크 연결이 불안정하거나 비연결 상태에도 앱이 동작 합니다.

SSOT

• Single source of truth의 약자로 단일 소스 저장소를 뜻합니다.
• Repository에 노출되는 데이터는 항상 신뢰할 수 있는 소스에서 직접 가져온 데이터이어야 합니다.
• 이는 일관되고 최신화 데이터를 제공해야 하며, 특정 유형 데이터의 모든 변경사항을 한 곳에서 관리합니다.
• 다른 유형이 조작할 수 없도록 데이터를 보호하고, 변경사항을 쉽게 추적하여 버그를 발견합니다.

소스의 출처는 로컬 데이터 소스일 수도 있고, Repository에 포함될 수 있는 인메모리 캐시일 수도 있습니다. 내부에서만 수정이 가능하고, 외부에서는 읽기만 가능하도록 구현하여 앱 데이터를 외부 클래스로부터 보호할 수 있어야 합니다.

Data Layer

• 데이터 계층은 각 N개의 데이터 소스를 포함할 수 있는 Repository로 구성됩니다.
• 애플리케이션 데이터 및 비즈니스 로직이 포함되며, 여기서 비즈니스 로직은 앱에 가치를 부여하는 요소로 데이터 저장, 생성, 변경 방식을 결정하는 규칙입니다.

https://developer.android.com/topic/architecture/data-layer?hl=ko

데이터 레이어  |  Android Developers

데이터 레이어 아키텍처

• 데이터 레이어는 0개부터 n개의 데이터 소스를 각각 포함할 수 있는 저장소(Repository)로 구성됩니다.

• 앱에서 처리하는 다양한 유형의 데이터별로 저장소 클래스를 만들어야 하며, 각 클래스는 다음과 같은 역할을 가집니다.
  • 앱의 나머지 부분에 데이터 노출
  • 데이터 변경사항을 한 곳에 집중
  • 여러 데이터 소스 간의 충돌 해결
  • 앱의 나머지 부분에서 데이터 소스 추상화
  • 비즈니스 로직 포함

가장 중요한 점은 해당 레이어에서 노출된 데이터는 변경 불가능해야 합니다. 그래야 값을 일관되지 않은 상태로 만들 위험이 있는 다른 클래스에 의한 조작이 불가능해집니다. 변경 불가능한 데이터는 여러 스레드에서 안전하게 처리될 수 있습니다.

여러 수준의 Data Layer

• 더 복잡한 비즈니스 요구사항이 포함된 일부 경우에는 저장소가 다른 저장소에 종속되어야 할 수 있습니다.
• 관련된 데이터가 여러 데이터 소스의 집계이거나 책임이 다른 저장소 클래스에 캡슐화되어야 하기 때문일 수 있기 때문입니다.

Repository

• Repository 패턴은 애플리케이션의 데이터 소스 접근을 단일 진입점으로 제공하는 패턴입니다.
• 이를 통해 비즈니스 로직이나 ViewModel이 데이터 소스의 구체적인 구현을 알 필요 없이, Repository를 통해 데이터에 접근할 수 있습니다.

목적

• 데이터 접근을 추상화하여 데이터 소스 교체가 쉽게 만듭니다.
• 데이터 소스의 변경 사항이 발생할 때, 비즈니스 로직을 수정할 필요가 없어집니다.
• 여러 데이터 소스를 사용하더라도 단일 Repository를 통해 접근합니다.
• Repository를 Mocking하여 테스트가 용이해집니다.

DataSource

• DataSource 패턴은 데이터를 실제로 가져오는 역할을 하는 구체적인 데이터 소스에 대한 패턴입니다.
• 로컬 데이터베이스, 네트워크 API, 캐시와 같은 여러 가지 구현체를 가질 수 있습니다.

목적

• 구체적인 데이터 접근 로직을 구현하고, 데이터를 가져오는 역할을 수행합니다.
• 각 데이터 소스에 대한 구체적인 로직을 캡슐화하여, 소스 간에 영향을 미치지 않고 데이터를 관리할 수 있습니다.
• Repository를 통해 여러 데이터 소스에서 데이터를 조합하거나 결합할 수 있습니다.

Repository/DataSource 패턴의 구조

Repository

• 데이터 소스의 단일 진입점 역할을 하며, 데이터를 가져와 비즈니스 로직에 맞게 처리하거나 가공합니다.

LocalDataSource

• 로컬 저장소에서 데이터를 처리하는 구체적인 DataSource입니다.

RemoteDataSource

• 네트워크 API나 원격 서버에서 데이터를 가져오는 DataSource입니다.

ViewModel, UseCase

• Repository를 통해 데이터를 가져오며, 구체적인 데이터 소스에 의존하지 않고 데이터를 처리하는데 집중합니다.
• UseCase를 통해 변경 가능한 데이터를 포함하지 않고, 하나의 기능씩만 이름을 명시하여 가져올 수 있습니다.

정리

• Repository/DataSource 패턴은 안드로이드 앱에서 데이터 접근을 추상화하고, 데이터 소스 변경에 유연하게 대응할 수 있도록 설계된 패턴입니다.
• 다양한 데이터 소스에서 데이터를 통합 관리하고, 비즈니스 로직과 UI 로직에서 데이터 접근 방법을 숨길 수 있습니다.

참고

https://velog.io/@hs0204/안드로이드-아키텍처를-공부해보자