Behavioral

Behavioral Design Patterns 는 객체 간 상호작용 방식과 책임 배분 전략을 설계하는 11 가지의 패턴 집합이다. 대표적으로 Chain of Responsibility, Command, Iterator, Mediator, Memento, Observer, State, Strategy, Template Method, Visitor, Interpreter가 있으며, 각 패턴은 응집도 높은 메시징, 실행 위임, 상태 기반 제어, 알고리즘 분리 등 동작 중심 설계 문제를 해결한다. 실무에서는 이벤트 처리, 명령 큐, 상태 머신, GUI 로직 등에서 널리 활용된다.

배경

GoF(“Gang of Four”) 에서 정의한 23 개 패턴 중 하나로, 객체 간의 협력과 메시지 전달을 정형화하기 위해 등장했다.

문제 상황:

객체 간 복잡한 상호작용, 행위의 동적 변경, 알고리즘 분리 필요성 등에서 기존 구조로는 유연성과 확장성이 부족하다.

해결 방안:

행위 패턴을 통해 객체 간 상호작용을 구조화하고, 행위를 캡슐화하여 동적으로 관리할 수 있게 한다.

목적 및 필요성

주요 목적:

느슨한 결합 (Loose Coupling): 객체 간 직접적인 의존성을 최소화
책임 분산: 복잡한 작업을 여러 객체에 적절히 분배
유연한 협력: 런타임에 객체 간 상호작용 방식 변경 가능
코드 재사용성: 검증된 상호작용 패턴의 재활용

필요성:

객체지향 시스템에서 객체 간 복잡한 상호작용 관리
시스템 확장성과 유지보수성 향상
비즈니스 로직의 변화에 대한 유연한 대응

핵심 개념

행위 패턴 (Behavioral Pattern) 은 객체 간 상호작용, 알고리즘 분리, 행위의 캡슐화 등을 통해 시스템의 유연성과 확장성을 높이는 GoF 디자인 패턴의 한 분류이다.

기본 개념

객체 간 커뮤니케이션 (Object Communication)
- 객체들이 어떻게 메시지를 주고받고 협력하는지를 정의
- 직접적인 참조를 통한 강한 결합을 피하고 느슨한 결합 구현
책임의 분산 (Responsibility Distribution)
- 단일 객체가 모든 작업을 처리하지 않고 여러 객체에 책임을 분산
- 각 객체는 자신의 전문 영역에 집중
알고리즘 캡슐화 (Algorithm Encapsulation)
- 알고리즘을 독립적인 객체로 캡슐화하여 런타임에 동적 선택 가능
- 변경과 확장에 대해 유연성 제공
상태 및 행위 관리 (State and Behavior Management)
- 객체의 내부 상태 변화에 따른 행위 변화를 체계적으로 관리
- 상태 전이와 행위 변화의 명확한 분리

핵심 개념의 실무 구현 연관성

이벤트 기반 아키텍처 (Event-Driven Architecture)
- Observer 패턴을 통한 발행 - 구독 모델 구현
- 마이크로서비스 간 비동기 통신에 활용
상태 기계 구현 (State Machine Implementation)
- State 패턴을 통한 복잡한 비즈니스 로직의 상태 관리
- 워크플로우 엔진과 결제 처리 시스템에서 핵심 역할
커맨드 패턴 기반 CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
- Command 패턴을 통한 명령과 조회의 분리
- 대규모 시스템의 확장성과 성능 최적화

패턴이 해결하고자 하는 설계 문제

설계 문제	문제 설명	해결 방식 (패턴 적용)
객체 간 강한 결합 문제	객체들이 직접 서로를 참조함으로써 변경에 취약하고 재사용성이 떨어짐	인터페이스, 중재자 (Mediator), 관찰자 (Observer)를 통해 간접 통신 구조 설계
변경에 대한 시스템 취약성	한 객체 또는 모듈의 변경이 전체 시스템에 연쇄적으로 영향을 미침	개방 - 폐쇄 원칙 (OCP) 기반 설계: Command, Strategy, Observer 등 적용
복잡한 조건부 로직	다중 `if-else` 또는 `switch` 문이 반복되어 가독성과 유지보수성 저하	전략 (Strategy), 상태 (State) 패턴으로 로직을 객체로 분리하여 캡슐화
책임의 분산 부족	하나의 객체가 너무 많은 책임을 가짐 (단일 책임 원칙 위반)	책임 연쇄 (Chain of Responsibility), Command, Visitor로 책임 분리
요청 처리의 유연성 부족	요청 처리 방식이 고정되어 있고 유연하게 확장하거나 조합하기 어려움	Command, Interpreter, Template Method로 요청을 캡슐화 및 구조화
객체 상태 관리 문제	상태에 따른 동작 변경이 조건문 기반으로 구현되어 유지보수 어려움	State 패턴을 통해 객체의 상태와 동작을 분리

패턴 적용의 결과와 트레이드오프

긍정적 결과:

시스템의 유연성과 확장성 향상
코드 재사용성과 유지보수성 개선
테스트 용이성 증대

트레이드오프:

초기 개발 복잡도 증가 vs 장기적 유지보수 비용 절감
런타임 성능 오버헤드 vs 개발 생산성 향상
학습 곡선 존재 vs 팀 전체의 설계 품질 향상

기능 및 역할

기능	역할
메시지 전달	Chain of Responsibility, Mediator 등을 통해 요청 흐름 제어
행동 캡슐화	Strategy, Command 로 알고리즘/동작 구조화
상태 기반 행동 제어	State 패턴으로 객체 동작 상태 전환 구조화
순회 및 부가 기능	Iterator, Visitor 로 구조 순회 및 외부 연산 수행
이벤트 처리	Observer 로 상태 변화 알림 및 반응 동기화

특징

객체 컴포지션 중심
- 상속보다는 객체 컴포지션을 통한 유연성 확보
- 런타임에 객체 간 관계 변경 가능
인터페이스 기반 설계
- 구체적인 구현보다는 인터페이스에 의존
- 다형성을 통한 유연한 구현 교체
단일 책임 원칙 준수
- 각 객체는 하나의 명확한 책임만 담당
- 코드의 이해도와 유지보수성 향상

핵심 원칙

graph TD
    A[Behavioral Pattern 핵심 원칙] --> B[느슨한 결합<br/>Loose Coupling]
    A --> C[책임 분산<br/>Responsibility Distribution]
    A --> D[인터페이스 분리<br/>Interface Segregation]
    A --> E[개방-폐쇄 원칙<br/>Open-Closed Principle]
    
    B --> B1[객체 간 직접 참조 최소화]
    B --> B2[중재자를 통한 간접 통신]
    
    C --> C1[단일 책임 원칙 준수]
    C --> C2[역할과 책임의 명확한 분리]
    
    D --> D1[클라이언트 특화 인터페이스]
    D --> D2[의존성 역전]
    
    E --> E1[확장에는 열려있고]
    E --> E2[수정에는 닫혀있음]

느슨한 결합 (Loose Coupling)
- 객체 간 직접적인 참조를 최소화하여 의존성 감소
- 한 객체의 변경이 다른 객체에 미치는 영향 최소화
책임 분산 (Responsibility Distribution)
- 복잡한 작업을 여러 객체에 적절히 분배
- 각 객체는 자신의 전문 영역에만 집중
인터페이스 분리 (Interface Segregation)
- 클라이언트가 사용하지 않는 인터페이스에 의존하지 않도록 분리
- 변경의 영향 범위 최소화

주요 원리

위임 원리 (Delegation Principle)
- 작업을 다른 객체에 위임하여 책임 분산
- 상속 대신 컴포지션을 통한 유연성 확보
중재 원리 (Mediation Principle)
- 객체 간 직접 통신 대신 중재자를 통한 간접 통신
- 시스템의 복잡성 감소
관찰 원리 (Observation Principle)
- 상태 변화를 관찰하고 그에 따른 적절한 반응 수행
- 이벤트 기반 시스템의 기초

행동 패턴의 종류 및 비교

graph TB
    subgraph "Behavioral Patterns Architecture"
        subgraph "Communication Patterns"
            A1[Chain of Responsibility]
            A2[Command]
            A3[Mediator]
            A4[Observer]
        end
        
        subgraph "Algorithm Patterns"
            B1[Strategy]
            B2[Template Method]
            B3[Visitor]
        end
        
        subgraph "State Management"
            C1[State]
            C2[Memento]
        end
        
        subgraph "Iteration & Interpretation"
            D1[Iterator]
            D2[Interpreter]
        end
        
        subgraph "Utility Patterns"
            E1[Null Object]
        end
    end
    
    A1 --> F[Request Processing]
    A2 --> F
    A3 --> G[Communication Coordination]
    A4 --> G
    
    B1 --> H[Algorithm Selection]
    B2 --> H
    B3 --> H
    
    C1 --> I[State Management]
    C2 --> I
    
    D1 --> J[Data Access]
    D2 --> J
    
    E1 --> K[Default Behavior]

패턴명	핵심 목적	사용 시점	구조적 특징	장점	단점
Chain of Responsibility	요청을 처리할 수 있는 객체를 연결하여 처리 책임을 넘김	요청을 처리할 객체가 여러 개일 수 있고, 순차적으로 위임할 때	핸들러 체인 구성	결합도 감소, 처리자 유연성	디버깅 어려움, 체인 순서 의존
Command	요청을 객체로 캡슐화하여 요청자와 수행자를 분리	명령 실행을 큐잉하거나, 취소/재실행 기능이 필요할 때	명령 객체 + 리시버 구성	요청 재사용, Undo/Redo 구현 가능	클래스 수 증가, 복잡성 증가
Interpreter	문법 표현을 클래스로 정의하고 해석	도메인에 특화된 언어나 스크립트를 해석할 필요가 있을 때	추상 표현 + 구체 표현 클래스 구조	문법 유연성, DSL 구성 가능	복잡한 문법에는 부적합, 성능 저하 가능
Iterator	내부 표현을 노출하지 않고 요소에 순차 접근	컨테이너나 컬렉션의 내부 구조와 무관하게 순회가 필요할 때	반복자 객체가 컬렉션을 순회	구현 간결화, 컬렉션 타입 일관된 접근	병렬 처리 어렵고, 동시 수정 시 문제 발생
Mediator	객체 간의 상호작용을 중재자 (Mediator) 에 위임	여러 객체 간의 복잡한 상호작용이 존재할 때	중앙 중재 객체가 통신 조정	객체 간 결합도 최소화, 통제 구조 명확	Mediator 자체 복잡도 증가
Memento	객체 상태를 외부에 저장하고 복원 가능하게 함	Undo 기능 구현이나 상태 복원이 필요할 때	Memento(스냅샷) + Caretaker 구조	상태 캡슐화, 내부 정보 보호	메모리 부담, 직렬화 구현 필요
Observer	한 객체 상태 변경 시 관련 객체들에 자동 통지	상태 변화에 따라 자동으로 동기화해야 할 때 (이벤트 시스템)	Subject + Observer 구조	느슨한 결합, 이벤트 중심 설계 용이	알림 폭주 가능성, 순서 제어 어려움
State	객체 상태에 따라 행동을 동적으로 변경	상태 기반으로 분기 처리가 많고, 상태별 로직 분리 필요할 때	상태 객체들이 Context 내에서 교체됨	상태 전이 명확, SRP 준수	클래스 수 증가, 상태 전이 복잡도 증가
Strategy	알고리즘을 런타임에 교체 가능하게 캡슐화	알고리즘이 여러 개 존재하고, 런타임에 유동적으로 교체할 필요가 있을 때	전략 인터페이스 + 구현 클래스 구성	알고리즘 독립성 확보, 클라이언트 코드 단순화	객체 간 연결 필요, 전략 관리 필요
Template Method	알고리즘의 뼈대를 정의하고, 일부 단계를 서브클래스에서 구현	알고리즘은 같지만 세부 처리만 달라야 할 때	상위 클래스에서 알고리즘 흐름 고정	코드 재사용성 향상, 공통 로직 집중화	상속 기반이라 유연성 제한, 변경 어려움
Visitor	구조 변경 없이 객체에 새로운 기능을 추가	복잡한 객체 구조에 다양한 연산을 적용하고자 할 때	Visitor 인터페이스 + ConcreteVisitor	연산 분리, 새로운 기능 쉽게 추가	객체 구조가 변경되면 모든 Visitor 수정 필요, 복잡성 증가

장점

구분	항목	설명
구조적 장점	느슨한 결합 (Low Coupling)	객체 간 직접 참조 없이 인터페이스를 통해 협력 → 변경에 유연하고 테스트 용이
구조적 장점	책임 분리 (Responsibility Separation)	객체가 하나의 명확한 역할만 수행 → 유지보수성 및 가독성 향상
구조적 장점	단일 책임 원칙 (SRP 준수)	행위 캡슐화를 통해 한 객체가 하나의 책임만 가지게 됨
확장성	개방 - 폐쇄 원칙 (OCP 준수)	새로운 알고리즘, 상태, 동작을 기존 코드 수정 없이 확장 가능
확장성	전략/행위 교체 용이성	실행 시점에 객체의 행위나 전략을 교체할 수 있어 동적 로직 변경이 가능
재사용성	알고리즘/행위 재사용	캡슐화된 행위 객체는 다양한 컨텍스트에서 독립적으로 재사용 가능
테스트성	테스트 용이성	인터페이스 기반 설계 덕분에 Mocking/Stub 을 활용한 단위 테스트 작성이 쉬움
유연성	런타임 유연성	조건문 없이도 실행 중 전략, 상태, 행위 등을 동적으로 전환 가능
실무 적용성	이벤트 기반 구조 적합	Observer, Command, Chain 등의 패턴은 이벤트 중심 시스템에 적합
실무 적용성	핸들러 조합 및 흐름 제어 유리	Chain of Responsibility 나 Template Method 는 동작 순서나 책임을 유연하게 조절 가능

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

항목	설명	해결방안
복잡성 증가	객체 간 협력이 많아지면서 시스템 구조가 복잡해지고 이해하기 어려움	UML 다이어그램 활용, 문서화 강화, 컴포넌트 기반 설계 적용
클래스 수 증가	상태, 전략, 명령 등 객체 분리로 인한 클래스 수 급증	공통 책임 통합, 유틸리티 패턴 적용, DI(의존성 주입) 로 관리
성능 오버헤드	중개자/위임자 호출이 늘어나면서 성능 저하 발생 가능	직접 호출 허용, Lazy Initialization, 캐싱 전략 활용
디버깅 어려움	호출 경로가 다양하고 간접적이라 스택 트레이스 분석이 어려움	로깅 시스템 강화, 상관 ID 사용, 트레이싱 도구 적용 (예: OpenTelemetry)
러닝 커브	패턴 자체의 개념과 관계 구조 학습이 필요함	팀 내 교육, 코드 리뷰 통한 공유, 패턴 캡슐화된 템플릿 제공
테스트 복잡성	각 객체의 독립성과 상호작용이 높아 테스트 커버리지가 어려움	Mocking 도구 활용 (예: unittest.mock, Sinon.js), 통합 테스트 우선 접근
구조 난해화	설계 초기에 과도한 추상화가 오히려 구조를 더 어렵게 만듦	단순성 우선 설계, 필요할 때만 패턴 도입 (YAGNI 원칙 적용)

문제점

항목	원인	영향	탐지 및 진단	예방 방법	해결 방법 및 기법
과도한 패턴 적용	무분별하게 모든 문제를 패턴으로 해결하려는 접근 방식	코드 복잡성 증가, 유지보수성 저하	코드 리뷰, 설계 리뷰	요구사항 기반 선별 적용, 단순한 구조 선호	리팩토링, 필요 없는 계층 제거
순환 참조	Observer, Mediator 간 의존성 설계 미흡	스택 오버플로우, 무한 루프 가능성	정적 분석 도구, 코드 리뷰	약한 참조 (WeakRef), 이벤트 해제 구조 명확화	참조 제거 또는 중간 매핑 객체 도입
메모리 누수	구독 해제 누락 (특히 Observer 패턴)	메모리 증가, 시스템 리소스 소모	메모리 프로파일링, GC 로그 분석	자동 구독 해제 구조, Context Manager, Weak Reference	스마트 포인터 활용, WeakMap/Set 구조로 관리
무한 재귀/호출	Self-reference 또는 재귀 흐름 차단 미비	시스템 다운, 무한 호출	스택 추적, 호출 로그 분석	호출 깊이 제한, 순환 의존성 제거	호출 트리 리팩토링 또는 이벤트 큐 도입
상태 불일치	State/Memento 사용 시 멀티스레드 환경에서 동기화 문제	데이터 불일치, 비정상 상태 전이	스레드 분석, 경쟁 조건 모니터링 도구 사용	불변 객체, Lock/Atomic 사용, 이벤트 기반 아

도전 과제

카테고리	도전 과제	원인	영향	해결 방안
패턴 선택/설계	부적절한 패턴 선택	요구사항과 무관한 패턴 적용	코드 복잡도 증가, 유지보수성 저하	패턴 선택 전 요구사항 정제 및 설계 목적 재검토
구조 복잡성	클래스/객체 수 증가	전략/행위 객체 분리 과도	관리 복잡성, 진입 장벽 상승	중복 전략 통합, 팩토리 패턴 도입, 문서화/시각화
런타임 안전성	전략/상태 불일치	Context 내부 상태와 전략 객체 간 계약 미비	예외 발생, 비정상 동작	상태 전이 제어, 전략 변경 전/후 검증, 트랜잭션 관리 강화
동시성 이슈	전략 객체의 공유 상태 문제	멀티스레드 환경에서 상태를 갖는 전략 객체 공유	데이터 레이스, 잘못된 동작	Stateless 객체 사용, Thread-local 전략 분리, Actor 모델 적용
성능 최적화	객체 호출 및 이벤트 과다	다수 객체 간 호출 및 옵저버 알림 반복	메모리/CPU 오버헤드, 응답 지연	이벤트 배치 처리, 캐싱 도입, 불필요한 참조 제거
타입 안정성	런타임 구성 시 오류 가능	동적 전략/핸들러 변경 → 정적 타입 체크 불가	예외 처리 누락, 런타임 실패	명확한 인터페이스 계약, 전략 매핑 유효성 검사
테스트/유지보수성	복잡한 흐름 및 의존성	핸들러 체인, 전략 내부 흐름이 깊고 분산됨	테스트 작성 어려움, 신규 투입 시 학습 곡선 증가	Mock 설계 강화, 행위 단위 테스트 도입, 코드 컨벤션 및 문서화 철저
비동기 흐름 통합	이벤트 기반 시스템에서의 제어 복잡	옵저버/커맨드/체인 등 비동기 로직의 흐름 추적 어려움	디버깅 어려움, 흐름 분기 누락	이벤트 추적 시스템 도입 (예: OpenTelemetry), 명시적 이벤트 로그 활용
기술 적용/환경 적응	클라우드·MSA·서버리스 환경의 특수성	동기적 객체 협력 방식이 분산/비동기 환경과 충돌	네트워크 지연, 부분 실패, 확장성 저하	이벤트 소싱, CQRS, 회로 차단기, 벌크헤드, 리액티브 패턴 조합 적용

실무 사용 예시

사용 목적	함께 사용되는 기술	효과
웹 애플리케이션 이벤트 처리	Observer + JavaScript Event System	사용자 인터랙션에 대한 실시간 반응 시스템 구현
마이크로서비스 간 통신	Command + Message Queue (RabbitMQ, Kafka)	서비스 간 비동기 통신 및 장애 격리
게임 AI 시스템	State + Finite State Machine	복잡한 NPC 행동 패턴 및 게임 상태 관리
API 인증/인가 시스템	Chain of Responsibility + Spring Security	다단계 보안 검증 프로세스 구현
데이터 처리 파이프라인	Strategy + Apache Spark	데이터 소스별 맞춤형 처리 알고리즘 적용
GUI 프레임워크	Observer + MVC Pattern	모델 변경에 따른 뷰 자동 업데이트

실무 적용 예시

활용 사례

사례 1: 결제 모듈에서 Strategy 패턴 적용

전자상거래 플랫폼에서 다양한 결제 수단 (신용카드, 페이팔, 포인트 등) 을 Strategy 패턴으로 캡슐화하여 사용자가 결제 방식에 따라 적절한 PaymentStrategy 를 선택하도록 설계.

시스템 구성 및 흐름:

sequenceDiagram
    participant User
    participant Context as CheckoutService
    participant Strategy as PaymentStrategy
    participant Concrete1 as CreditCardStrategy
    participant Concrete2 as PayPalStrategy

    User->>Context: selectPaymentMethod(method)
    Context->>Strategy: setStrategy(concrete)
    User->>Context: pay(amount)
    Context->>Strategy: strategy.pay(amount)

CheckoutService (Context) 가 런타임에 PaymentStrategy 구현체 (CreditCardStrategy, PayPalStrategy) 를 주입받음.
pay() 호출 시 선택된 알고리즘이 실행.

유무에 따른 차이

조건	Strategy 미사용	Strategy 사용
코드 복잡도	pay() 내부 if/else 분기 다수	결제방식별 클래스 분리로 단순화
확장성	새로운 결제 추가 시 pay() 수정	전략 클래스 추가 + Context 에서 등록
테스트	결제 방식 테스트 함께 복잡	각 전략 단위 테스트 용이

사례 2: 채팅 애플리케이션

시나리오: 채팅 애플리케이션에서 사용자 간의 메시지 전달을 관리하는 시스템을 설계할 때, Mediator 패턴을 활용하여 사용자 객체 간의 직접적인 상호작용을 피하고 중앙 집중화된 메시지 중개자를 통해 메시지를 전달한다.

시스템 구성:

사용자 객체: 메시지를 보내고 받을 수 있는 객체
메시지 중개자: 사용자 객체 간의 메시지 전달을 관리하는 중앙 객체

Workflow:

사용자 A 가 메시지를 보낸다.
메시지 중개자가 메시지를 받아 사용자 B 에게 전달한다.
사용자 B 가 메시지를 수신한다.

역할:

사용자 객체: 메시지의 송수신을 담당한다.
메시지 중개자: 메시지의 전달을 중앙에서 관리한다.

사례 3: 이벤트 알림 시스템

Observer 패턴 적용 사례: 이벤트 알림 시스템

시스템 구성:

Subject(주체) → Observer(관찰자)
Subject 는 상태 변화 시 Observer 에게 알림

Workflow:

Subject 상태 변경
Subject 가 Observer 에게 알림
Observer 가 상태 반영

역할:

상태 변화를 실시간으로 반영하여, 객체 간 결합도를 낮추고 유연성을 높입니다.

차이점:

패턴 미적용 시 직접 상태 동기화 필요
패턴 적용 시 자동 동기화 및 유연성 향상

사례 4: 실시간 알림 시스템에 Observer 패턴 활용

시나리오: SNS 앱에서 새로운 댓글이 등록될 때마다 구독자들에게 실시간 알림 발송 필요

시스템 구성:

Subject: 게시글, Observer: 사용자 알림 서비스
Subject 는 Observer 등록/제거 기능 제공, 상태 변동시 일괄 통지

워크플로우:

사용자가 게시글을 구독 (Observer 등록)
댓글 등록 시 게시글 상태 변경
게시글이 Observer(알림 서비스) 에 이벤트 통지
알림 서비스가 구독 사용자에게 실시간 알림 전송

역할:

게시글: 상태/이벤트 발생에 대한 중심 관리
알림 서비스: 사용자별 알림 분배

사례 5: 전자상거래 주문 처리 시스템

시스템 구성:

graph TB
    subgraph "Order Processing System"
        A[Order Controller] --> B[Command Processor]
        B --> C[Validation Chain]
        B --> D[Payment Strategy]
        B --> E[Inventory Observer]
        B --> F[Notification Observer]
        
        C --> C1[Stock Validator]
        C --> C2[Payment Validator]
        C --> C3[Address Validator]
        
        D --> D1[Credit Card Strategy]
        D --> D2[PayPal Strategy]
        D --> D3[Bank Transfer Strategy]
        
        E --> E1[Inventory Service]
        F --> F1[Email Service]
        F --> F2[SMS Service]
    end

Workflow:

주문 접수: Command 패턴으로 주문 요청을 객체화
유효성 검증: Chain of Responsibility 로 다단계 검증
결제 처리: Strategy 패턴으로 결제 방식 선택
재고 업데이트: Observer 패턴으로 재고 시스템에 통지
알림 발송: Observer 패턴으로 고객 알림 서비스 작동

Behavioral Pattern 의 역할:

Command: 주문 요청의 캡슐화 및 실행 취소 지원
Chain of Responsibility: 유연한 검증 단계 추가/제거
Strategy: 다양한 결제 방식의 동적 선택
Observer: 주문 상태 변화에 따른 자동 업데이트

패턴 유무에 따른 차이점:

패턴 적용 시: 각 구성요소가 독립적으로 변경 가능, 새로운 결제 방식이나 검증 단계 쉽게 추가
패턴 미적용 시: 모든 로직이 하나의 클래스에 집중되어 변경 시 전체 시스템 영향, 테스트 어려움

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

카테고리	항목	설명	권장사항
패턴 선택	패턴 적합성	실제 문제 유형에 적합한 패턴인지 여부 판단	문제 분석 후 적절한 패턴 선택, 오·과용 방지
	남용/오용 경계	지나치게 많은 패턴 적용 시 복잡도 증가 가능	적용 목적과 장단점 명확히 인지 및 기록
설계 단계	요구사항 변화 대응성	요구사항 변경 가능성에 유연하게 대응할 수 있는 구조 설계	단순한 구조에서 시작해 점진적 적용, 인터페이스 기반 설계
	인터페이스 명확성	각 역할 객체의 책임과 API 명확화	인터페이스 분리 원칙 (SRP), 설계 시점에 역할 명확히 정의
	결합도 최소화	객체 간 의존도와 결합도는 낮출수록 유리	의존성 주입 (DI), 인터페이스 중심 설계 적용
	순환 참조 방지	다중 객체 간 상호참조로 인한 런타임 오류 방지	설계 리뷰, 의존성 시각화 및 순환참조 검증 툴 활용
	과도한 추상화	불필요한 추상화는 유지보수성과 성능 저하 유발	핵심 기능 위주 구성, 사용성 중심 설계
구현 단계	흐름 가시성	로직 흐름과 책임 분리가 불명확할 경우 유지보수 어려움	로깅, 시각화 도구, 메시지 흐름 주석 삽입
	경로 제어 복잡도	복잡한 조건 분기, 예외 흐름이 많은 경우 로직 불명확	명확한 종료 조건 정의, 상태 기반 분기 도입
	클래스 수 증가	단계마다 새로운 클래스가 필요해지며 복잡도 상승 가능	유틸리티 기반 처리 병행, 래퍼 또는 필터 방식 도입
	직접 구현 vs 추상화	성능이 중요한 부분은 추상 계층보다 직접 구현이 유리	크리티컬 영역은 최소 간접 호출 설계, 병행 사용 고려
테스트 단계	단위 테스트 강화	객체 간 역할 분리로 단위 테스트가 가능해야 함	Mock, Stub 객체 활용, 자동화 테스트 구축
	통합 테스트 복잡성	여러 패턴 간 협력 시 통합 테스트 난이도 증가 가능	테스트 레벨 분리, 각 패턴 조합별 시나리오 정의 및 문서화
	변경 영향 범위 파악	구조 변경 시 영향 받는 모듈을 명확히 파악해야 함	커버리지 도구 및 통합 테스트 주기적 실행
유지보수 단계	문서화 및 가독성 유지	설계 의도와 구현 구조를 후속 개발자가 이해 가능해야 함	주석, UML, 플로우 차트 등 병행 문서화
	인터페이스 일관성 유지	역할 또는 구성 요소가 변경되어도 외부 의존성 최소화	버전 관리, 변경 이력 관리, 하위 호환성 고려
	클래스 의도 주석화	패턴을 적용한 목적이 코드 상에 드러나야 함	핵심 클래스에 설계 의도 주석 삽입 (`@Pattern`, `@Role` 등)
테스트 전략	테스트 가능성 확보	유닛별 테스트가 가능하도록 의존성과 흐름을 분리해야 함	전략 패턴, 의존성 주입, Facade 결합 등 테스트 중심 설계 적용
문서화/관리	설계 문서화	구조와 흐름, 의도를 명확히 기록하여 개발자 간 공유	설계 시점에 다이어그램 (UML, 시퀀스, 컴포넌트 등) 작성
	코드 - 문서 일치	문서화 내용과 실제 구현 간 불일치 방지	정기적 리뷰 및 문서 자동 생성 도구 활용 (Swagger, TypeDoc 등)

테스트 전략

단위 테스트 전략
- 각 패턴 구성요소의 독립적 테스트
- Mock 객체를 활용한 의존성 격리
- 경계값 및 예외 상황 테스트
통합 테스트 전략
- 패턴 구성요소 간 상호작용 검증
- 엔드투엔드 시나리오 테스트
- 성능 및 동시성 테스트

리팩토링 전략

점진적 리팩토링
- 기존 코드를 단계적으로 패턴 구조로 변환
- 각 단계별 테스트 수행으로 안정성 확보
패턴 추출
- 반복되는 코드 패턴을 추상화
- 공통 인터페이스 도출 및 구현체 분리

활용 시 흔한 실수

불필요한 패턴 적용
- 단순한 문제에 복잡한 패턴 사용
- 해결책: 요구사항 복잡도에 맞는 적절한 패턴 선택
인터페이스 설계 오류
- 너무 크거나 작은 인터페이스 정의
- 해결책: 인터페이스 분리 원칙 준수
생명주기 관리 소홀
- Observer 등록 해제 누락
- 해결책: RAII 패턴이나 자동 관리 메커니즘 활용

비동기/멀티스레드 환경에서의 Behavioral Pattern 구현 고려사항

공통 고려사항

항목	고려사항	설명	해결 전략
상태 공유	공유 객체 접근 충돌	Observer 목록, 상태 객체 등	Lock, Copy-on-Write, Concurrent Queue
순서 보장	메시지 순서, 상태 전이 순서	notify 순서, 상태 변경 타이밍	메시지 큐 (RabbitMQ 등), Ordered Dispatcher
실행 컨텍스트	스레드 간 전략 객체 공유	하나의 전략이 여러 Context 에서 사용될 수 있음	Thread-Local Storage or Stateless 설계
중단 처리	비동기 Task 취소 및 오류	Strategy 실행 중 예외 발생	Future, Timeout 설정, 에러 전파 체계
동기화 비용	락 과다 사용으로 성능 저하	과도한 동기화로 성능 저하	락 최소화, CAS (Compare-and-Swap) 알고리즘 활용

성능 최적화 고려사항

카테고리	항목	설명	권장사항
객체 관리 최적화	객체 수 증가	패턴 적용으로 클래스/객체 수 증가 가능	객체 풀링, 불필요 객체 생성을 지양, Flyweight 패턴 병용
	동일 객체 중복 생성	동일 행위/전략 객체를 매번 새로 생성하는 경우 메모리 낭비	행위 객체 캐싱, 싱글턴 또는 정적 객체 활용
	객체 생명주기 관리	생성 - 삭제 반복으로 인한 GC 부하	지연 초기화, 참조 해제 명확히, 약한 참조 (Weak Reference) 사용
행위 처리 최적화	핸들러 실행 비용	Chain of Responsibility 등에서 체인 길이에 따라 실행 지연 가능	체인 분리, 병렬 처리 고려, 전략적 분기 설정
	이벤트 처리 부하	Observer/Event Dispatcher 등에서 이벤트 폭주 발생 가능	큐 기반 비동기 처리, 이벤트 버퍼링 및 배치 처리
	런타임 위임 비용	Strategy, Command 패턴에서 위임 호출에 따른 성능 저하	빈번한 호출 시 인라인 처리 또는 최적화된 인터페이스 사용
상태 관리 최적화	상태 메모리 사용량	State, Memento 등에서 불필요한 상태 저장으로 메모리 증가	최소 상태 캡처, 조건 기반 상태 저장, 상태 제거 시점 명확히 설정
	공유 상태 동시 접근	상태 객체 공유 시 Race Condition 발생 가능	무상태 (stateless) 설계, 락 최소화, 원자성 확보
동시성 및 병렬성	다수 옵저버/핸들러 동시 실행	이벤트 리스너가 다수일 때 동시성 문제 발생 가능	스레드풀, 이벤트 루프, Actor 모델 도입
	락 경합/데드락 위험	공유 리소스 접근 시 락 경합 및 교착 상태 발생 위험	Lock-free 자료구조 사용, 명확한 락 범위 설정, 비동기 처리
메모리 및 네트워크	메모리 누수	Observer 등에서 참조가 끊기지 않으면 GC 불가	약한 참조 (WeakMap, WeakReference), 수명 주기와 해제 타이밍 명시
	원격 호출 비용	프록시/Facade 패턴 등에서 네트워크 요청 증가 가능	호출 최소화, 로컬 캐시 적용, 지연 로딩 도입
디버깅/유지보수성	상호작용 디버깅 어려움	패턴 간 위임 구조로 흐름 파악이 어려워 디버깅 복잡도 증가	AOP 기반 로깅, 트레이싱 도구 활용 (예: OpenTelemetry)
	클래스 폭발/복잡성 증가	패턴 조합 시 클래스 수가 많아져 가독성과 관리가 어려워짐	패턴 최소화 원칙 적용, 공통 추상화 구조 사용, 리팩토링 주기적 수행
패턴 적용 판단	과도한 패턴 사용	실제 필요보다 많은 패턴 적용으로 오히려 복잡성 및 오버헤드 증가	“YAGNI(You Aren’t Gonna Need It)” 원칙 적용, 설계 시점에서 최소한의 도입 고려

주제와 관련하여 주목할 내용

카테고리	주제	항목	설명
패턴 구조 및 역할	객체 협력	느슨한 결합	객체 간 직접 참조를 줄여 유연성과 재사용성을 확보함
	책임 분리	역할 명확화	책임 단위의 분리로 유지보수성과 확장성 향상
패턴 종류 및 특성	대표 Behavioral 패턴	Observer, Strategy, Command 등	다양한 객체 간 협력 및 행위 분산을 실현하는 구조
	이벤트 기반 패턴	Publish-Subscribe, Event Dispatcher	비동기/다대다 구조의 이벤트 흐름 구현
실무 적용	이벤트 시스템	Observer	실시간 알림, UI 반응성, 상태 변화 전파 구조 설계
	명령/워크플로우 처리	Command, Chain of Responsibility	명령 캡슐화, 책임 체인 구조로 유연한 요청 처리
	테스트 전략	Mockable 구조	인터페이스 분리로 테스트 시 독립적 유닛 테스트 가능
설계 원칙 대응	커플링 감소	책임 위임, 인터페이스 활용	객체 간 직접 호출 대신 메시지 기반 협력 도입
	런타임 유연성	Strategy, Command	런타임에 행동 (알고리즘, 명령) 을 자유롭게 교체 가능
	SOLID 원칙 적용	DIP, OCP, SRP	행동 캡슐화를 통한 의존 역전, 개방/폐쇄 원칙 구현
현대 기술 트렌드	함수형 프로그래밍	고차 함수 + Strategy	전략을 함수 객체 (First-Class Function) 로 구현 가능
	리액티브 프로그래밍	RxJS, ReactiveX, Reactor 등	Observer 패턴 기반 비동기 데이터 흐름 모델 구현 가능
	클라우드 네이티브 아키텍처	Event Sourcing, Saga Pattern	Command/Event 기반 구조로 마이크로서비스 간 분산 처리 구현
	AI/ML 파이프라인	Chain of Responsibility	모델 파이프라인 각 처리 단계를 체인 구조로 구성 가능
	AI/ML 전략	A/B 테스트 + Strategy	모델 전략 교체를 유연하게 적용 가능한 구조
교육 및 품질 관점	팀 내 패턴 교육	학습 및 온보딩	신입 개발자에게 디자인 패턴 구조 및 협력 원리 교육에 적합
	유지보수/확장성	패턴 적용 효과	구조화된 코드 설계로 변경에 강하고 확장에 용이한 코드 구현 가능
	코드 품질 향상	객체 간 역할 분리	단일 책임 부여 및 재사용 가능한 구조 유도
복합 적용 전략	하이브리드 패턴 구조	Composite + Observer 등	구조/행위 패턴을 조합하여 유연성과 기능성을 동시에 확보
	Reactive + EDA	이벤트 흐름 중심 복합 아키텍처	Observer/Event Dispatcher 패턴을 활용한 모듈 간 decoupling 구성

반드시 학습해야할 내용

카테고리	주제	항목	설명
GoF 패턴 개요	Behavioral Pattern	종류 및 구조	총 11 가지 행동 패턴의 목적, 구조, 적용 방식 포함
핵심 패턴	Observer	상태 변화 알림	주체 (Subject) 의 상태 변경 시 관찰자 (Observer) 에게 자동으로 알림 전파
	Strategy	알고리즘 교체	런타임에 알고리즘을 자유롭게 교체 가능하도록 캡슐화
	Command	요청 캡슐화	명령을 객체로 추상화하여 요청 실행을 유연하게 제어
	Chain of Responsibility	책임 분산 구조	요청 처리 객체를 체인으로 연결하여 처리 책임을 동적으로 전가
	Interpreter	언어 해석	도메인 언어의 문법을 표현하고 해석기 (Context) 를 통해 의미 분석
	Iterator	순회 구조	컬렉션의 내부 구조를 노출하지 않고 순차적으로 접근할 수 있도록 구현
	Template Method	알고리즘 템플릿	알고리즘의 구조는 상위 클래스가 정의하고, 세부 구현은 하위 클래스가 담당
	Visitor	기능 확장 구조	객체 구조는 고정한 채, 새로운 연산을 추가할 수 있게 하는 구조
객체지향 설계 원칙	SOLID 원칙	OCP, SRP, DIP 등	Behavioral Pattern 은 개방/폐쇄 원칙 (OCP), 의존성 역전 원칙 (DIP) 등 설계 원칙을 구현하는 데 핵심 역할
	Loose Coupling	결합도 최소화	패턴을 통해 객체 간 직접 의존을 줄이고 변경에 유연하게 대응
	캡슐화/행위 위임	인터페이스 추상화	행위의 분리 및 재사용성을 높이기 위한 위임, 인터페이스 기반 설계 구현
구현 기술	델리게이션 (Delegation)	함수형 콜백, 델리게이터 구조	동적 동작 위임을 통한 유연한 런타임 행동 제어
	Event Dispatcher	비동기 이벤트 분배 구조	이벤트 기반 시스템에서 비차단 (Non-blocking) 구조 구현
	멀티스레딩/동시성	스레드 안전 구현	스레드 안전한 Behavioral Pattern (예: Command + Queue) 구성
	메모리 관리	스마트 포인터/GC 대응 구조	명령 및 상태 객체의 수명 관리를 위한 메모리 최적화 전략
실무 적용	이벤트/명령 시스템	메시지 기반 워크플로우, 이벤트 버스	Command, Observer 등의 패턴을 이벤트 시스템에 적용
	테스트 자동화	Mocking/Stub 구성	이벤트 기반 행동을 테스트하기 위한 목 객체 설계 전략
	프레임워크 적용	Spring,.NET, Express	주요 프레임워크 내 Behavioral 패턴의 실제 구현 구조 분석
	아키텍처 적용	MVC, MVP, MVVM	각 계층 간 책임 분리를 위한 Behavioral 패턴 적용 사례
	마이크로서비스	메시지 브로커, API 게이트웨이	서비스 간 decoupling 을 위한 패턴 활용 (예: Command + Queue)
심화 학습 영역	패턴별 실전 코드	구현 예제 + 테스트 코드	각 행동 패턴을 독립 또는 조합하여 실전 예제와 테스트 작성
	패턴 조합 및 응용	하이브리드 패턴	Strategy + Command, Observer + Mediator 등 복합 구조 적용 분석
	리팩토링 전략	패턴 도입 전후 비교	코드 리팩토링을 통해 Behavioral 패턴 도입 전후의 구조 변화 분석
연관 이론/개념	이벤트 기반 아키텍처	EDA, Event Sourcing, CQRS	행동 패턴이 자연스럽게 통합되는 아키텍처 구조 학습
	책임 분산	역할 기반 객체 협력 구조	객체 간 책임 분리를 통한 협력 구조 설계 분석
	함수형 프로그래밍 + 패턴	FP 에서의 행동 패턴 응용	고차 함수, 콜백 기반의 Strategy, Command 구현 예
	패턴 확장성	Composite/Hybrid Pattern	구조 + 행위 패턴 결합을 통한 설계 확장 전략

용어 정리

카테고리	용어	설명
디자인 패턴	GoF (Gang of Four)	『Design Patterns』의 저자 4 인, 디자인 패턴의 창시자들
	Behavioral Pattern	객체 간 상호작용과 책임 분배를 다루는 패턴군
	Strategy	알고리즘을 캡슐화하여 런타임에 교체 가능한 행동 패턴
	Observer	상태 변화 발생 시 등록된 객체들에 알림을 전달하는 행동 패턴
	Command	요청을 객체화하여 실행 로직을 캡슐화하는 행동 패턴
	Chain of Responsibility	요청을 순차적으로 처리할 수 있는 핸들러 체인을 구성하는 행동 패턴
	Mediator	객체 간 직접 통신 대신 중재자 객체를 통해 간접 통신하게 하는 행동 패턴
설계 원칙	OCP (Open-Closed Principle)	확장에는 열려 있고, 변경에는 닫혀 있어야 한다는 원칙
	SRP (Single Responsibility Principle)	클래스는 하나의 책임만 가져야 한다는 원칙
	Loose Coupling	객체 간 결합도를 낮추는 설계 원칙, 변경에 유연하게 대응 가능
	Decoupling	시스템 구성 요소 간의 의존성을 낮추어 독립성 향상을 지향하는 설계 원칙
패턴 구성 요소	Context	전략 또는 상태 객체를 포함하여 실행 흐름을 제어하는 클래스
	Strategy (전략 객체)	구체적인 알고리즘 또는 행위를 담고 있는 객체
	Subject	상태 변화를 관리하며 Observer 들에게 알림을 전파하는 객체
	Observer (관찰자)	Subject 의 상태 변화를 감시하고 반응하는 객체
	Handler	Chain of Responsibility 에서 요청을 처리하거나 전달하는 객체
구현 기법	Delegation (위임)	작업을 다른 객체에 위임하여 유연성과 재사용성을 높이는 구조
	Mediation (중재)	직접 연결된 객체들 대신 중재자를 통해 간접적으로 메시지를 주고받는 구조
	Publish-Subscribe (발행 - 구독)	이벤트 발행자와 구독자가 느슨하게 결합되어 있는 비동기 이벤트 처리 구조
추상 개념	캡슐화 (Encapsulation)	데이터와 관련 기능을 하나의 단위로 묶고 외부로부터 은닉하는 객체지향 원칙
	책임 분산 (Responsibility Distribution)	하나의 객체에 과도한 책임이 몰리지 않도록 여러 객체에 기능을 분산하는 방식
기타 개념	객체 간 상호작용	객체들이 메시지를 주고받으며 협력하여 기능을 수행하는 구조
	캡슐화된 요청 (Command 객체)	요청 정보를 객체로 추상화하여 다양한 실행 전략을 유연하게 처리
	리스너 (Listener)	이벤트를 감지하고 응답하는 구조적 역할 객체
실무 개념	CQRS (Command Query Responsibility Segregation)	커맨드와 조회 작업을 분리하여 확장성과 성능을 개선하는 설계 원칙
	Ubiquity (만연성)	특정 개념 또는 패턴이 다양한 분야에서 널리 사용되는 상태

Behavioral

Behavioral

배경

목적 및 필요성

핵심 개념

기본 개념

핵심 개념의 실무 구현 연관성

패턴이 해결하고자 하는 설계 문제

패턴 적용의 결과와 트레이드오프

기능 및 역할

특징

핵심 원칙

주요 원리

행동 패턴의 종류 및 비교

장점

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

문제점

도전 과제

실무 사용 예시

실무 적용 예시

활용 사례

사례 1: 결제 모듈에서 Strategy 패턴 적용

사례 2: 채팅 애플리케이션

사례 3: 이벤트 알림 시스템

사례 4: 실시간 알림 시스템에 Observer 패턴 활용

사례 5: 전자상거래 주문 처리 시스템

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

테스트 전략

리팩토링 전략

활용 시 흔한 실수

비동기/멀티스레드 환경에서의 Behavioral Pattern 구현 고려사항

공통 고려사항

성능 최적화 고려사항

주제와 관련하여 주목할 내용

반드시 학습해야할 내용

용어 정리

참고 및 출처

Mediator Pattern vs Observer Pattern

Behavioral#

배경#

목적 및 필요성#

핵심 개념#

기본 개념#

핵심 개념의 실무 구현 연관성#

패턴이 해결하고자 하는 설계 문제#

패턴 적용의 결과와 트레이드오프#

기능 및 역할#

특징#

핵심 원칙#

주요 원리#

행동 패턴의 종류 및 비교#

장점#

단점과 문제점 그리고 해결방안#

단점#

문제점#

도전 과제#

실무 사용 예시#

실무 적용 예시#

활용 사례#

사례 1: 결제 모듈에서 Strategy 패턴 적용#

사례 2: 채팅 애플리케이션#

사례 3: 이벤트 알림 시스템#

사례 4: 실시간 알림 시스템에 Observer 패턴 활용#

사례 5: 전자상거래 주문 처리 시스템#

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점#

테스트 전략#

리팩토링 전략#

활용 시 흔한 실수#

비동기/멀티스레드 환경에서의 Behavioral Pattern 구현 고려사항#

공통 고려사항#

성능 최적화 고려사항#

주제와 관련하여 주목할 내용#

반드시 학습해야할 내용#

용어 정리#

참고 및 출처#

Behavioral

배경

목적 및 필요성

핵심 개념

기본 개념

핵심 개념의 실무 구현 연관성

패턴이 해결하고자 하는 설계 문제

패턴 적용의 결과와 트레이드오프

기능 및 역할

특징

핵심 원칙

주요 원리

행동 패턴의 종류 및 비교

장점

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

문제점

도전 과제

실무 사용 예시

실무 적용 예시

활용 사례

사례 1: 결제 모듈에서 Strategy 패턴 적용

사례 2: 채팅 애플리케이션

사례 3: 이벤트 알림 시스템

사례 4: 실시간 알림 시스템에 Observer 패턴 활용

사례 5: 전자상거래 주문 처리 시스템

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

테스트 전략

리팩토링 전략

활용 시 흔한 실수

비동기/멀티스레드 환경에서의 Behavioral Pattern 구현 고려사항

공통 고려사항

성능 최적화 고려사항

주제와 관련하여 주목할 내용

반드시 학습해야할 내용

용어 정리

참고 및 출처