Skip to content

TDD ‐ Handling Unexpected Test Failures

woojin.jang edited this page Jul 13, 2026 · 4 revisions

내부 설계에 의존하는 테스트

  • 기본값은 동작(입출력) 테스트. 내부 의존은 예외다.
  • 예외가 정당한 유일한 조건
    • "출력이 같아도 내부가 다르면 버그인가?"에 대한 질문에 "예"라고 답할 수 있을 때(ex. 암호화 저장, 캐시 적중, 이벤트 발행, N+1 방지)
  • 의존은 ASSERT에만, ACT는 공개 경계로, 행위는 바깥 문(HTTP API)으로 수행하고 확인만 필요한 최소 지점을 들여다본다.
  • 내부 중에서 추상에 의존. 구현체가 아니라 포트에 단언해야 구현 교체에 살아남는다.
  • 호출보다 상태. verify(encode 호출됨)보다 "저장된 값이 안전한 형태다"가 리팩토링에 강하다.

Spring 빈 등록

  • 인터페이스는 추상 파트로 그 구현을 제공하지 않는다.
  • 적절한 구현체를 Spring 빈으로 등록해야만 Spring 컨테이너가 적절한 빈을 제공할 수 있다.
  • 소프트웨어 회귀는 이전에 작동했던 기능이 작동을 멈추는 소프트웨어 버그의 한 유형이다.
  • 이는 새로운 기능 추가 및 버그 수정을 포함하여 소프트웨어 소스 코드에 변경 사항이 적용된 후 발생할 수 있다.

단언문 가독성이란?

  • 테스트의 Assert 부분을 읽었을 때, "이 코드가 무엇을 보장하는지"가 명세 문장처럼 바로 읽히는 정도를 말한다.
  • 읽을 때: 의도가 문장으로 드러나는가
  • 실패할 때: 메시지가 원인을 말해주는가

테스트 실행 적절 범위

  • TDD를 적용하면 개발 과정에서 수시로 테스트를 실행하게 된다.
  • 테스트 실행 범위가 넓으면 많은 것을 확인할 수 있고 더 큰 안정감을 얻을 수 있지만 긴 시간이 소요된다.
  • 테스트 실행 범위가 좁으면 빠르게 진행할 수 있지만 안정감은 줄어든다.

📖 Code Philosophy

📖 Java

📖 Kotlin

📖 Coroutine

📖 Spring

📖 Spring Security

📖 Spring Batch

📖 Database

📖 MySQL

📖 Redis

📖 JPA

📖 QueryDsl

📖 MSA

📖 Kafka

📖 Apache Flink

  • [Apache Flink - Apache Flink Architecture]
  • [Apache Flink - Stream Processing]
  • [Apache Flink - Data Stream API & Window]
  • [Apache Flink - State Management]

📖 HTTP

📖 AWS

📖 Docker

📖 Kubernetes

📖 Github Actions

📖 Jenkins

📖 Nginx

📖 Monitoring

📖 Test(feat. Load Testing)

  • [Test - Load Testing Fundamentals]
  • [Test - Identifying Bottlenecks with Load Testing]
  • [Test - Resolving Bottlenecks and Improving Performance]

📖 Test(feat. Java)

📖 Spring AI

📖 gRPC

  • [gRPC - Writing .proto Files with Protocol Buffers]
  • [gRPC - Various Communication Patterns in gRPC]
  • [gRPC - gRPC Optimization Techniques and Advanced Features]

📖 TDD(Test-Driven-Development)

📖 PostgreSQL

  • [PostgreSQL - Docker만을 사용하는 경량화된 환경 구성 방법]
  • [PostgreSQL - PostgreSQL에서 제공하는 데이터 타입]
  • [PostgreSQL - PostgreSQI의 JSONB, 역인덱싱과 활용 방법]
  • [PostgreSQL - 데이터베이스 성능을 위한 최적화 패턴 및 전략]
  • [PostgreSQL - 트랜잭션과 ACID, Isolation 수준별 차이]
  • [PostgreSQL - Database Lock 교착상태와 읽기/쓰기 성능을 보장하는 MVCC 모델]
  • [PostgreSQL - pgvector와 벡터 저장, 유사도 검색 패턴 개념]
  • [PostgreSQL - 벡터 인덱스 최적화와 벡터 검색과 전문 검색 결합 패턴]
  • [PostgreSQL - PostgreSQL 플러그인]
  • [PostgreSQL - PostGIS - 공간 쿼리와 GIST 인덱스, 지리 타입과 공간 쿼리를 위한 타입과 기본 함수]
  • [PostgreSQL - pg_search - 검색 엔진 없이 텍스트 검색 구현과 주의사항]
  • [PostgreSQL - 단일 인스턴스 한계를 극복하는 분산 패턴과 스케줄링, 분산 환경 구축 방법]
  • [PostgreSQL - Citus - 분산 테이블과 분산 쿼리를 위한 Extension과 데이터 분산 처리]
  • [PostgreSQL - pg_cron - PostgreSQL로 구성하는 CronJob]
  • [PostgreSQL - 스케줄러 + 분산 처리를 동시에 도입하는 주기적 집계 쿼리 패턴]

📖 Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing

  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Kafka + Debezium을 활용한 CDC 패턴 설계]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Temporal을 활용한 워크플로우 패턴]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Docker와 경량 이미지를 활용한 환경 구축 방법]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Kafka에서의 메시지 Delivery Guarantee]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - 실시간 동기화의 핵심 CDC]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - MySQL Binary Log 기반의 CDC]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Binary Log 기반의 CDC 구현 플랫폼 Debezium이란?]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Debezium Architecture]
  • [Workflow-Driven Techniques for Large-Scale Traffic Processing - Debezium Architecture Best Practice와 주의사항]

📖 Reactive Programming

📖 ElasticSearch

  • [ElasticSearch - Search Fundamentals & How Search Works]
  • [ElasticSearch - Korean-Optimized Search]
  • [ElasticSearch - Mapping & Data Types]
  • [ElasticSearch - Common Search Features]
  • [ElasticSearch - Building a Product Search Engine with Elasticsearch]
  • [ElasticSearch - Deploying Elasticsearch with Elastic Cloud]
  • [ElasticSearch - Managing Documents]
  • [ElasticSearch - Analysis & Mapping]
  • [ElasticSearch - Search Fundamentals]
  • [ElasticSearch - Query Joins]
  • [ElasticSearch - Processing Search Results]
  • [ElasticSearch - Aggregations]
  • [ElasticSearch - Tips for Improving Search Results]
  • [ElasticSearch - Elasticsearch Clients]
  • [ElasticSearch - Understanding How Elasticsearch Works]
  • [ElasticSearch - Monitoring Elasticsearch]
  • [ElasticSearch - Elasticsearch Troubleshooting]

Clone this wiki locally