Proxy Pattern

실제 서비스 객체 대신 프록시 객체가 클라이언트 요청을 처리하며, 필요에 따라 실제 객체로 요청을 전달한다.

이를 통해 보안, 캐싱, 지연 로딩, 로깅 등의 횡단 관심사를 효과적으로 구현할 수 있으며, 마이크로서비스와 분산 시스템에서 특히 중요한 역할을 담당합니다.

프록시 패턴은 객체 지향 설계에서 접근 제어와 성능 최적화를 위한 핵심 패턴이다. 객체 생성 또는 메서드 호출 시, 원본 객체 (RealSubject) 앞에 대리자 (Proxy) 를 두어 접근과 실행을 통제하는 구조이다.
세부 유형에는 Protection Proxy(권한 제어), Virtual Proxy(지연 초기화), Remote Proxy(원격 접근), Caching Proxy 등이 포함된다.

프록시는 동일한 인터페이스를 구현하여 클라이언트는 실제 객체와 동일하게 호출할 수 있고, 부가 기능 삽입, 보안 강화, 네트워크 추상화, 성능 최적화 등에 효과적이다.

배경

프록시 패턴은 다음과 같은 문제를 해결하기 위해 등장했다:

  1. 리소스 집약적 객체: 생성 비용이 높은 객체의 효율적 관리 필요
  2. 원격 객체 접근: 네트워크를 통한 원격 객체 접근 시 복잡성 해결
  3. 접근 제어: 보안, 권한 검사 등의 요구사항
  4. 성능 최적화: 캐싱, 지연 로딩을 통한 성능 향상

프록시 패턴은 클라이언트가 실제 객체의 존재 여부나 동작 방식에 상관없이 일관된 방식으로 객체를 사용할 수 있도록 도와주는 설계 기법이다. 객체의 생성, 접근, 보안, 원격 호출, 성능 관리 등 다양한 목적에 맞춰 프록시 객체를 활용하면 유연한 아키텍처를 설계할 수 있다.

목적 및 필요성

주요 목적:

필요성:

핵심 개념

Proxy Pattern(프록시 패턴)

항목설명
Proxy 객체는 실제 객체와 동일한 인터페이스를 가져야 한다클라이언트는 Proxy 와 Real 객체를 구분하지 않아야 한다
Proxy 는 접근 제어, 성능 향상, 보안 적용, 리소스 절약 등에 활용됨예: 데이터베이스 연결 지연, 이미지 로딩 지연
다양한 형태로 진화Remote Proxy, Virtual Proxy, Protection Proxy 등으로 활용 가능

기본 개념

의도 (Intent)

다른 객체에 대한 접근을 제어하거나, 부가 기능을 추가하기 위해 동일한 인터페이스를 가진 대리 객체 (Proxy) 를 제공한다.

다른 이름 (Also Known As)

동기 (Motivation / Forces)

적용 가능성 (Applicability)

참여자 (Participants)

협력 (Collaboration)

프록시는 요청을 받으면 필요한 전처리를 수행한 후 RealSubject 에게 요청을 전달하고, 후처리 작업을 수행한 뒤 결과를 클라이언트에게 반환

실무 연관성

주요 기능 및 역할

핵심 기능

  1. 접근 제어: 실제 객체에 대한 접근 권한 검증
  2. 지연 로딩: 실제 필요 시점까지 객체 생성 지연
  3. 캐싱: 결과나 자원을 저장하여 반복 접근 최적화
  4. 로깅 및 모니터링: 객체 접근 추적 및 기록
  5. 네트워크 통신 관리: 원격 객체와의 통신 처리

주요 역할

특징

핵심 원칙

주요 원리

  1. Client 는 Subject 인터페이스로 Proxy 객체를 사용
  2. Proxy 는 필요에 따라 RealSubject 객체를 생성/호출
  3. Proxy 는 접근 제어, 로깅, 캐싱, 지연 로딩 등 부가 기능 수행
  4. RealSubject 에 실제 요청 위임 후 결과 반환
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+---------+       +-----------+        +-------------+
| Client  | --->  |   Proxy   | -----> | RealSubject |
+---------+       +-----------+        +-------------+
                         |
           [권한 검사, 로깅, 지연 로딩 등 수행]

작동 원리 및 방식

sequenceDiagram
    participant Client
    participant Proxy
    participant RealSubject

    Client->>Proxy: request()
    Proxy->>Proxy: accessCheck()
    alt authorized
        Proxy->>RealSubject: request()
        RealSubject-->>Proxy: result
        Proxy-->>Client: result
    else unauthorized
        Proxy-->>Client: access denied
    end
  1. 클라이언트 요청: 클라이언트가 Subject 인터페이스를 통해 요청
  2. 프록시 가로채기: 프록시가 요청을 가로채어 전처리 수행
  3. 조건부 처리: 캐시 확인, 권한 검사 등의 조건부 로직 실행
  4. 실제 객체 호출: 필요시 실제 객체에 요청 위임
  5. 후처리: 결과에 대한 캐싱, 로깅 등의 후처리 수행
  6. 응답 반환: 최종 결과를 클라이언트에 반환

구조 및 아키텍처

classDiagram
    class Subject {
        <<interface>>
        +request() void
    }
    
    class RealSubject {
        +request() void
        -performRealOperation() void
    }
    
    class Proxy {
        -realSubject: RealSubject
        -cache: Map
        +request() void
        +checkAccess() boolean
        +logRequest() void
        +getCachedResult() Object
    }
    
    class Client {
        -subject: Subject
        +doSomething() void
    }
    
    Subject <|.. RealSubject
    Subject <|.. Proxy
    Client --> Subject
    Proxy --> RealSubject : delegates to
    
    note for Proxy "프록시는 실제 객체에 대한\n참조를 유지하고 필요시\n실제 객체를 생성하거나 호출"
    
    note for RealSubject "실제 비즈니스 로직을\n수행하는 객체"

구성요소

구분구성요소기능 및 역할특징
필수Subject (인터페이스)프록시와 실제 객체가 공통으로 구현할 인터페이스 정의클라이언트 코드의 투명성 보장
RealSubject (실제 객체)실제 비즈니스 로직을 수행하는 객체리소스 집약적이거나 원격에 위치
Proxy (프록시 객체)실제 객체에 대한 대리자 역할 수행접근 제어, 캐싱, 지연 로딩 담당
선택Cache이전 요청 결과를 저장하여 성능 향상반복적인 요청에 대한 응답 시간 단축
Logger요청 및 응답에 대한 로깅 기능디버깅 및 모니터링 지원
AccessController권한 검사 및 접근 제어보안 요구사항 충족

Proxy Pattern 구현 기법

유형정의/목적핵심 구성 요소활용 예시
Virtual Proxy비용이 큰 객체의 생성을 지연하여 리소스를 절약함- Lazy Initialization
- 실제 객체 참조
대용량 이미지, DB 연결, 보고서 렌더링 등
Protection Proxy사용자 권한 검사를 통해 객체 접근을 제어- 인증/인가 로직
- 권한 관리 정책
관리자만 접근 가능한 기능, 파일 시스템 보호 등
Remote Proxy원격 객체에 대한 로컬 대리자 역할을 수행- 네트워크 통신
- 직렬화/역직렬화 처리
RPC, gRPC, REST API 클라이언트 등
Caching Proxy이전 요청 결과를 캐싱하여 성능 최적화- 캐시 저장소
- 캐시 만료 정책 등
DB 쿼리 결과, 외부 API 응답 재사용 등
Smart Proxy참조 시 추가 기능(로깅, 동기화, 참조 카운팅 등) 수행- 메타데이터 관리
- 로깅, 동기화, 모니터링
객체 생명주기 관리, 다중 스레드 동기화 등
Static Proxy컴파일 시점에 프록시 클래스를 직접 구현- 고정된 인터페이스
- 정적 클래스 작성
특정 API 호출 전후 로깅, 접근 제한 등
Dynamic Proxy런타임 시점에 프록시 객체를 **반사 (reflection)**로 생성Reflection APIInvocation HandlerAOP, 로깅, 트랜잭션 처리 등 범용 프록시

Virtual Proxy (지연 로딩)

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class RealImage:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.load_from_disk()

    def load_from_disk(self):
        print(f"[LOAD] Loading {self.filename} from disk…")

    def display(self):
        print(f"[DISPLAY] Displaying {self.filename}")

class ImageProxy:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self._real_image = None

    def display(self):
        if not self._real_image:
            self._real_image = RealImage(self.filename)
        self._real_image.display()

# 사용
img = ImageProxy("photo.jpg")
img.display()  # 디스크에서 로딩 후 표시

Protection Proxy (접근 제어)

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class CommandExecutor:
    def run_command(self, cmd):
        print(f"[EXEC] Running command: {cmd}")

class CommandExecutorProxy:
    def __init__(self, user):
        self.user = user
        self._executor = CommandExecutor()

    def run_command(self, cmd):
        if self.user != "admin":
            raise PermissionError("You are not allowed to run this command.")
        self._executor.run_command(cmd)

# 사용
proxy = CommandExecutorProxy("guest")
proxy.run_command("rm -rf /")  # 접근 거부

Remote Proxy (간단한 RPC 시뮬레이션)

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import time

class RemoteService:
    def fetch_data(self):
        time.sleep(1)
        return "[DATA] Remote data from server"

class RemoteProxy:
    def __init__(self):
        self.remote = RemoteService()

    def fetch_data(self):
        print("[INFO] Connecting to remote…")
        return self.remote.fetch_data()

# 사용
proxy = RemoteProxy()
print(proxy.fetch_data())

Caching Proxy (결과 캐싱)

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class Database:
    def query(self, sql):
        print(f"[DB] Executing SQL: {sql}")
        return f"Result for: {sql}"

class CachingProxy:
    def __init__(self):
        self._db = Database()
        self._cache = {}

    def query(self, sql):
        if sql in self._cache:
            print("[CACHE] Returning cached result")
            return self._cache[sql]
        result = self._db.query(sql)
        self._cache[sql] = result
        return result

# 사용
proxy = CachingProxy()
print(proxy.query("SELECT * FROM users"))
print(proxy.query("SELECT * FROM users"))  # 캐시 사용

Smart Proxy (추가 로직 내장)

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class SmartResource:
    def __init__(self):
        self.usage_count = 0

    def use(self):
        self.usage_count += 1
        print(f"[USE] Resource used {self.usage_count} times.")

class SmartProxy:
    def __init__(self):
        self._resource = SmartResource()

    def use(self):
        print("[LOG] Before using resource")
        self._resource.use()
        print("[LOG] After using resource")

# 사용
proxy = SmartProxy()
proxy.use()
proxy.use()

Static Proxy (고정된 프록시)

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class APIService:
    def get(self):
        print("[API] Returning data from real API")

class APIProxy:
    def __init__(self):
        self._service = APIService()

    def get(self):
        print("[STATIC] Logging before call")
        self._service.get()

# 사용
proxy = APIProxy()
proxy.get()

Dynamic Proxy (Python 의 __getattr__ 활용)

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class RealService:
    def fetch(self):
        print("[SERVICE] Fetching data")

    def save(self):
        print("[SERVICE] Saving data")

class DynamicProxy:
    def __init__(self, target):
        self._target = target

    def __getattr__(self, name):
        attr = getattr(self._target, name)
        if callable(attr):
            def wrapper(*args, **kwargs):
                print(f"[DYNAMIC] Before calling '{name}'")
                result = attr(*args, **kwargs)
                print(f"[DYNAMIC] After calling '{name}'")
                return result
            return wrapper
        return attr

# 사용
proxy = DynamicProxy(RealService())
proxy.fetch()
proxy.save()

Proxy + Behavioral / Creational 조합 전략

패턴 유형조합 대상조합 전략
Proxy + Factory Method다양한 Proxy 객체 생성권한 별 Proxy, Lazy 객체 Proxy 생성
Proxy + SingletonRealSubject 를 싱글톤으로 유지자원 사용 최소화
Proxy + Strategy실행 방식 선택 (캐싱/인증 등)Proxy 내 전략 선택 실행
Proxy + Command요청을 객체화하여 Proxy 가 제어요청 큐잉, 로깅, 우선순위 조정 가능
Proxy + ObserverProxy 가 상태 변화를 알림모니터링, 감사 (audit) 이벤트 처리
Proxy + Chain of Responsibility다중 Proxy 로 연속 책임 처리인증 → 로깅 → 캐싱 등 계층화 Proxy 가능

Tip: GoF 패턴은 " 단독 사용 " 보다 조합 사용에서 아키텍처적 강점이 극대화된다.

장점

카테고리항목설명원인 또는 구조적 특성
보안 및 접근 제어접근 제어민감하거나 제한된 객체에 대한 직접 접근을 프록시가 중개하여 제어함프록시가 중간 계층 역할 수행
권한 기반 분기 처리사용자 권한에 따라 요청 처리 여부 결정 가능보호 프록시 (Protection Proxy) 구조
성능 및 최적화지연 로딩 (Lazy Loading)객체 생성을 실제로 필요할 때까지 지연시켜 초기 자원 낭비 방지가상 프록시 (Virtual Proxy) 구조
결과 캐싱반복되는 요청에 대해 결과를 캐싱하여 성능 향상캐싱 프록시 (Caching Proxy) 구현
리소스 관리무거운 객체 생성을 줄이고, 참조 수 등을 제어하여 시스템 자원 효율화스마트 프록시 (Smart Proxy) 구조
분산 시스템 대응네트워크 추상화원격 객체 호출을 로컬 객체처럼 다루어 분산 시스템의 복잡도 감소원격 프록시 (Remote Proxy) 구조
소프트웨어 품질투명성클라이언트는 프록시와 실제 객체를 동일한 인터페이스로 사용하므로 구조 변경 없이 확장 가능인터페이스 기반 설계 원칙
횡단 관심사 분리로깅, 인증, 트랜잭션 같은 부가 기능을 핵심 로직과 분리하여 코드의 응집도 향상프록시 내부에서 부가 기능 처리
유연성런타임 시 프록시 구현체를 교체하거나 기능을 동적으로 추가 가능의존성 주입 및 위임 구조
OOP 설계 원칙 준수OCP(Open/Closed) 준수기존 클래스는 수정하지 않고 프록시를 통해 기능 확장이 가능확장에는 열려 있고 수정에는 닫힌 구조

단점과 문제점 그리고 해결방안

단점

항목설명해결책
복잡성 증가프록시 계층 도입으로 클래스 구조와 흐름이 복잡해짐명확한 책임 분리, 인터페이스 기반 설계, 문서화
성능 오버헤드프록시를 거치는 호출로 인해 추가적인 연산 및 네트워크/메모리 비용 발생캐싱 활용, 필요한 경우에만 프록시 적용
메모리 사용 증가프록시 객체 및 부가 구조 (캐시, 로그 등) 로 인해 메모리 소모가 늘어남객체 풀링, 생명주기 관리, 경량 프록시 구현
실 객체 변경 의존성RealSubject 인터페이스 변경 시 Proxy 도 함께 수정해야 할 가능성 존재인터페이스 안정성 확보, 테스트 자동화, 어댑터 조합 가능성 검토
설계 및 유지보수 부담패턴에 대한 이해 없이 적용 시 오히려 코드의 가독성과 유지보수성이 악화됨팀 내 교육, 공통 템플릿화, 설계 리뷰 강화

문제점 정리표

항목원인영향탐지 및 진단예방 방법해결 방법 및 기법
순환 참조Proxy ↔ RealSubject 간 강한 상호 참조메모리 누수, GC 불가메모리 프로파일링 도구, 참조 그래프 분석약한 참조 (WeakRef) 활용참조 방향 재설계, 의존성 역전 적용
캐시 일관성 오류캐시된 결과와 실제 데이터 간의 불일치잘못된 결과 반환, 데이터 무결성 문제캐시 무효화 로그, 모니터링 알람TTL 설정, 캐시 스탬프 전략 도입Write-through, Invalidate-on-Change 등 전략 적용
동시성 문제멀티스레드 환경에서의 동시 접근 또는 상태 공유경합 조건, Race Condition 발생동시성 테스트, Lock-Free 도구 활용프록시 내부 상태 공유 금지, Thread-safe 구조 설계Lock, Synchronization, ThreadLocal 적용
보안 검증 누락인증/인가 로직이 프록시 레이어에 누락되거나 우회되는 경우권한 없는 접근, 데이터 노출 가능성침투 테스트, 로그 모니터링통합 인증/인가 프록시 계층 구성AuthProxy 통합, Policy 기반 접근 제어 적용
네트워크 예외 은닉Remote Proxy 내부에서 네트워크 장애를 정상 처리로 간주해 예외 감지 실패장애 탐지 지연, 신뢰성 저하장애 시나리오 테스트, 외부 서비스 헬스체크네트워크 상태 로깅, 오류 전파 정책 명확화Circuit Breaker, Retry, Timeout 패턴 적용

도전 과제

카테고리도전 과제원인/영향 요약탐지 및 진단 도구예방 및 해결 전략
성능프록시 계층의 호출 지연중첩된 프록시 호출, 캐싱/지연 로딩의 오버헤드 발생APM, 분산 트레이싱프록시 최소화, 경량 로직 유지, 지능형 캐싱, 필요 시 직접 접근 허용
가용성Remote Proxy 실패 대응네트워크 불안정 또는 원격 서비스 장애 → 전체 서비스 가용성 저하헬스 체크, 예외 로깅, 네트워크 상태 알람Circuit Breaker, Retry, Fallback 적용
보안인증/인가 우회 및 검증 누락인증 프록시 누락 시 민감 리소스 직접 접근 가능침투 테스트, 보안 로그 분석AuthProxy 통합, 네트워크 ACL, 프록시 계층에서 공통 인증 적용
데이터 정합성캐시 무효화 실패캐시와 실제 데이터 간 불일치 → 잘못된 결과 반환Cache hit/miss 로그, 모니터링TTL 설정, 캐시 무효화 정책, 데이터 변경 시 강제 무효화 적용
설계 복잡성프록시/RealSubject 결합도 증가프록시 구조가 많아질수록 클래스 수 증가, 추적 어려움클래스 다이어그램, 코드 복잡도 분석공통 추상화 계층 도입, AOP 기반 횡단 관심 분리, 문서화 강화
테스트/유지보수테스트 복잡도프록시 계층 추가로 테스트 범위 및 단위 테스트 작성 복잡화테스트 커버리지 분석, 모킹 도구 활용인터페이스 분리, Proxy-Stub 구조 분리, DI 로 프록시 주입
동시성스레드 안전성 문제공유 상태를 가진 프록시에서 동시 접근 시 경합 조건 (Race Condition) 발생동시성 테스트, 로그 기반 상태 추적Thread-safe 자료구조, Lock, 불변 객체 패턴, 동기화 적용
메모리 관리메모리 누수프록시가 실제 객체에 강한 참조를 유지 → GC 불가메모리 프로파일링, 참조 추적 도구 사용WeakReference 사용, 프록시 생명주기 관리, 리팩토링
프록시 체인중첩 프록시로 인한 혼란여러 기능이 중첩된 프록시가 체인 구조로 결합되어 흐름 파악 어려움, 성능 저하 발생로그 흐름 분석, 계층 구조 시각화프록시 체인 최적화, 불필요한 계층 제거, 공통 기능은 AOP 로 추출
중복 로직다양한 프록시에 중복 기능 존재로깅, 보안, 캐싱 등이 여러 프록시에 흩어져 관리됨코드 리뷰, 기능 맵핑 도구횡단 관심사 분리 (AOP), 공통 프록시 도입, Decorator 패턴 조합 적용
최적화 균형적용 범위 과다모든 객체에 프록시를 적용 → 오히려 비효율 유발성능 벤치마크, 필요성 기반 적용 분석핵심 객체에만 적용, 정량적 성능 평가 후 선택적 적용

분류 기준에 따른 종류 및 유형

분류 기준유형설명사용 사례
목적별Virtual Proxy지연 로딩을 위한 프록시대용량 파일, 이미지 처리
Protection Proxy접근 제어를 위한 프록시사용자 권한 관리
Remote Proxy원격 접근을 위한 프록시마이크로서비스 통신
Smart Reference스마트 참조를 위한 프록시메모리 관리, 로깅
구현별Static Proxy컴파일 타임에 생성되는 프록시코드 생성 도구 활용
Dynamic Proxy런타임에 생성되는 프록시Java Reflection, CGLib
위치별Local Proxy동일 프로세스 내 프록시인메모리 캐싱
Remote Proxy네트워크를 통한 프록시RPC, REST API

실무 적용 예시

프록시 유형적용 분야/사례함께 사용되는 기술/패턴주요 목적효과
Protection Proxy관리자 콘솔, 파일 시스템 권한 제어Spring Security, JWT, OAuth2인증/인가 기반 접근 제어보안 강화, 권한 기반 리소스 보호
Virtual Proxy대용량 이미지 뷰어, 리포트 생성, 지연 초기화Lazy Loading, ORM(JPA), React Suspense무거운 리소스의 초기화를 필요 시점으로 지연메모리 사용 절감, 초기 응답 시간 단축
Remote Proxy마이크로서비스 통신, RPC, 원격 API 호출gRPC, REST API Client, Java RMI원격 객체를 로컬처럼 추상화네트워크 로직 캡슐화, 통신 복잡도 감소
Caching ProxyAPI 결과 캐싱, DB 질의 결과 재활용Redis, Memcached, CDN, HTTP Cache반복 연산 및 중복 요청 방지응답 속도 향상, 시스템 부하 감소
Smart Proxy객체 수명 제어, 세션 동기화, 로드밸런싱HikariCP, Spring Session, HAProxy프록시에 리소스 관리 및 상태 유지 로직 추가세션 일관성 유지, 병목 완화
Dynamic ProxyAOP 기반 트랜잭션/로깅, 메서드 모니터링Spring AOP, Python Decorator, Java Proxy핵심 로직과 횡단 관심사 (트랜잭션, 로깅) 분리유지보수성 향상, 코드 재사용성 증가
Static Proxy정적 구조 기반 API/이미지 대리자수동으로 작성한 Proxy 클래스호출 인터페이스 고정 시 성능 최적화안정적, 단순한 프록시 로직 제공

활용 사례

사례 1: 이커머스 상품 이미지 로딩 시스템

시스템 구성:

graph TB
    A[웹 브라우저] --> B[이미지 프록시 서버]
    B --> C{캐시 확인}
    C -->|Hit| D[로컬 캐시]
    C -->|Miss| E[CDN 서버]
    E --> F[원본 이미지 스토리지]
    F --> G[이미지 리사이징 서비스]
    G --> H[압축 처리]
    H --> I[메타데이터 추가]
    I --> B
    B --> J[캐시에 저장]
    J --> A
    D --> A
    
    K[모니터링 시스템] --> B
    L[로그 수집기] --> B
    
    subgraph "프록시 기능"
        M[접근 제어]
        N[성능 모니터링]
        O[이미지 최적화]
        P[캐시 관리]
    end
    
    B --> M
    B --> N
    B --> O
    B --> P
    
    style A fill:#e1f5fe
    style B fill:#fff3e0
    style D fill:#e8f5e8
    style F fill:#f3e5f5

Workflow:

  1. 사용자가 상품 페이지 접근
  2. 이미지 프록시가 요청을 가로채어 캐시 확인
  3. 캐시 미스 시 CDN 또는 원본 스토리지에서 이미지 로드
  4. 이미지 최적화 (리사이징, 압축) 수행
  5. 최적화된 이미지를 캐시에 저장 후 클라이언트에 전달

프록시의 역할:

프록시 유무에 따른 차이점:

구분프록시 없음프록시 있음
로딩 시간원본 이미지 로딩으로 느림캐시된 최적화 이미지로 빠름
대역폭 사용량원본 크기 그대로 전송최적화된 크기로 전송
모니터링제한적인 로그 수집상세한 접근 패턴 분석
확장성원본 서버 직접 부하프록시에서 부하 분산

사례 2: 마이크로서비스 환경에서 Remote Proxy + Protection Proxy 조합

시스템 구성

sequenceDiagram
    participant Client
    participant AuthProxy
    participant RemoteProxy
    participant OrderService

    Client->>AuthProxy: request(orderId)
    AuthProxy->>RemoteProxy: validated request
    RemoteProxy->>OrderService: call(orderId)
    OrderService-->>RemoteProxy: order data
    RemoteProxy-->>AuthProxy: response
    AuthProxy-->>Client: response

Proxy 역할

결과

사례 3: 메시징 시스템 적용

상황: Proxy 패턴을 Kafka 기반 메시지 발행 서비스에 적용

구조

sequenceDiagram
    participant Client
    participant AuthProxy
    participant KafkaProxy
    participant KafkaClient

    Client->>AuthProxy: publish(event)
    AuthProxy->>KafkaProxy: verified event
    KafkaProxy->>KafkaClient: send()
    KafkaClient-->>KafkaProxy: ack
    KafkaProxy-->>AuthProxy: success
    AuthProxy-->>Client: complete

코드 스니펫

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class KafkaClient:
    def send(self, topic, message):
        print(f"[Kafka] Send to {topic}: {message}")

class KafkaProxy:
    def __init__(self, client):
        self.client = client

    def send(self, topic, message):
        print("[Proxy] Logging event")
        return self.client.send(topic, message)

# 인증 프록시 포함한 체인 구성
kafka = KafkaProxy(KafkaClient())
auth_kafka = AuthProxy(kafka)
auth_kafka.get_order = lambda x: kafka.send("order", {"id": x})  # 위임
auth_kafka.get_order("E100")

사례 3: 비동기 프로그래밍 환경에서의 Proxy 패턴 활용 전략

활용 방식:

예시 아키텍처

sequenceDiagram
    participant Client
    participant AsyncProxy
    participant Service

    Client->>AsyncProxy: request()
    AsyncProxy->>Service: async call()
    Note right of Service: 작업 처리 중…
    Service-->>AsyncProxy: future/promise
    AsyncProxy-->>Client: return future

기술 적용 예:

환경적용 기법설명
Python asyncioasync def, await 내 Proxy비동기 작업의 중간 조정자
Java CompletableFutureProxy.getOrder().thenApply(…)결과 핸들링 후처리
Node.jsProxy.request().then(…)REST API Proxy 를 비동기적으로 래핑

주의 사항:

사례 4: 기업용 ERP 시스템의 문서 접근 제어

상황: 사용자의 권한에 따라 기밀 문서 접근을 제한해야 하는 시스템이 있음.

적용 패턴: Protection Proxy

구성 요소:

시스템 구성도

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[User]
   |
   v
[DocumentProxy] ----> [Document]
   |
[권한 체크]

Workflow

  1. 사용자가 문서를 요청
  2. DocumentProxy 는 사용자 권한 확인
  3. 권한이 충분하면 실제 Document 에 접근
  4. 부족할 경우 예외 반환 또는 접근 거부

역할:

사례 5: 캐시 프록시를 활용한 사용자 정보 조회

시스템 구성:

Workflow:

  1. Client 는 UserService 인터페이스로 프록시 호출
  2. Proxy 는 캐시에서 데이터 확인, 없으면 RealSubject 호출 후 캐시에 저장
  3. Client 는 프록시만 알면 됨, DB/캐시 구조 몰라도 됨
1
2
[Client] → [UserServiceProxy] → [UserServiceImpl(DB)]
      ↘ (캐시 확인/저장)

사례 6: 전자상거래 시스템

대규모 전자상거래 플랫폼에서 상품 이미지 로딩 최적화 및 사용자 접근 제어를 위한 Proxy Pattern 적용

시스템 구성

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┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Web Client    │───▶│  Image Proxy    │───▶│  Image Service  │
└─────────────────┘    │                 │    │                 │
                       │ • 지연 로딩      │    │ • 실제 이미지    │
                       │ • 캐싱          │    │ • 파일 시스템    │
                       │ • 접근 제어     │    │ • CDN 연동      │
                       └─────────────────┘    └─────────────────┘
                       ┌─────────────────┐
                       │  Cache Server   │
                       │                 │
                       │ • Redis         │
                       │ • 이미지 캐싱    │
                       └─────────────────┘

Workflow:

  1. 클라이언트 요청: 사용자가 상품 페이지 접근
  2. 프록시 검증: 이미지 프록시가 사용자 권한 확인
  3. 캐시 확인: 캐시 서버에서 이미지 존재 여부 확인
  4. 지연 로딩: 캐시 미스 시 실제 이미지 서비스에서 로딩
  5. 캐시 저장: 로딩된 이미지를 캐시에 저장
  6. 응답 전달: 클라이언트에게 이미지 전달

구현 코드:

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// 전자상거래 이미지 프록시 구현
public class ECommerceImageProxy implements Image {
    private RealImage realImage;
    private String productId;
    private String userId;
    private CacheService cacheService;
    private AuthService authService;
    
    public ECommerceImageProxy(String productId, String userId) {
        this.productId = productId;
        this.userId = userId;
        this.cacheService = new CacheService();
        this.authService = new AuthService();
    }
    
    @Override
    public void display() {
        // 1. 접근 권한 검증
        if (!authService.hasImageAccess(userId, productId)) {
            throw new SecurityException("Access denied for user: " + userId);
        }
        
        // 2. 캐시 확인
        byte[] cachedImage = cacheService.getImage(productId);
        if (cachedImage != null) {
            displayFromCache(cachedImage);
            return;
        }
        
        // 3. 지연 로딩 및 캐시 저장
        if (realImage == null) {
            realImage = new RealImage(productId);
        }
        
        byte[] imageData = realImage.getImageData();
        cacheService.cacheImage(productId, imageData);
        realImage.display();
    }
    
    private void displayFromCache(byte[] imageData) {
        System.out.println("Displaying cached image for product: " + productId);
        // 캐시된 이미지 표시 로직
    }
}

구현 예시

Python

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from abc import ABC, abstractmethod

# Subject 인터페이스
class OrderService(ABC):
    @abstractmethod
    def get_order(self, order_id: str):
        pass

# 실제 서비스
class RealOrderService(OrderService):
    def get_order(self, order_id):
        print(f"[Real] Fetching order {order_id}")
        return {"id": order_id, "status": "shipped"}

# 인증 프록시
class AuthProxy(OrderService):
    def __init__(self, real_service: OrderService):
        self.real_service = real_service

    def get_order(self, order_id):
        if not self._is_authorized():
            raise PermissionError("Unauthorized access")
        print("[AuthProxy] Authorized request")
        return self.real_service.get_order(order_id)

    def _is_authorized(self):
        return True  # 실제로는 토큰 기반 인증

# 사용 예
service = AuthProxy(RealOrderService())
print(service.get_order("A1234"))

Python: 이미지 서비스

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from abc import ABC, abstractmethod
import time
import hashlib
from typing import Optional, Dict, Any
import logging

# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class ImageService(ABC):
    """이미지 서비스 인터페이스 - Subject 역할"""
    
    @abstractmethod
    def load_image(self, image_id: str, size: tuple = None) -> Dict[str, Any]:
        """이미지 로드 추상 메서드"""
        pass

class RealImageService(ImageService):
    """실제 이미지 서비스 - RealSubject 역할"""
    
    def __init__(self):
        self.storage_path = "/images/storage/"
        
    def load_image(self, image_id: str, size: tuple = None) -> Dict[str, Any]:
        """실제 이미지 로딩 로직 - 시간이 오래 걸리는 작업 시뮬레이션"""
        logger.info(f"원본 이미지 로딩 시작: {image_id}")
        
        # 시간이 오래 걸리는 작업 시뮬레이션 (네트워크 I/O, 파일 시스템 접근)
        time.sleep(2)  # 2초 지연 시뮬레이션
        
        # 실제 이미지 데이터 로딩 및 처리
        image_data = {
            "id": image_id,
            "data": f"binary_data_for_{image_id}",
            "size": size if size else (1920, 1080),
            "format": "JPEG",
            "file_size": 2048000,  # 2MB
            "metadata": {
                "created_at": time.time(),
                "source": "original_storage"
            }
        }
        
        logger.info(f"원본 이미지 로딩 완료: {image_id}")
        return image_data

class ImageProxyService(ImageService):
    """이미지 프록시 서비스 - Proxy 역할"""
    
    def __init__(self):
        self._real_service: Optional[RealImageService] = None
        self._cache: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
        self._access_log: List[Dict[str, Any]] = []
        self._cache_ttl: int = 300  # 캐시 TTL: 5분
        
    def _get_real_service(self) -> RealImageService:
        """지연 초기화 - 실제 서비스 객체 생성"""
        if self._real_service is None:
            logger.info("실제 이미지 서비스 초기화")
            self._real_service = RealImageService()
        return self._real_service
    
    def _generate_cache_key(self, image_id: str, size: tuple = None) -> str:
        """캐시 키 생성"""
        cache_data = f"{image_id}_{size}" if size else image_id
        return hashlib.md5(cache_data.encode()).hexdigest()
    
    def _is_cache_valid(self, cache_entry: Dict[str, Any]) -> bool:
        """캐시 유효성 검사"""
        current_time = time.time()
        cache_time = cache_entry.get("cached_at", 0)
        return (current_time - cache_time) < self._cache_ttl
    
    def _log_access(self, image_id: str, cache_hit: bool, response_time: float):
        """접근 로그 기록"""
        log_entry = {
            "image_id": image_id,
            "timestamp": time.time(),
            "cache_hit": cache_hit,
            "response_time": response_time,
            "ip_address": "192.168.1.100"  # 시뮬레이션
        }
        self._access_log.append(log_entry)
        logger.info(f"접근 로그: {log_entry}")
    
    def _check_access_permission(self, image_id: str) -> bool:
        """접근 권한 검사 - 보호 프록시 기능"""
        # 실제 환경에서는 사용자 인증, 권한 검사 등을 수행
        if image_id.startswith("private_"):
            logger.warning(f"비공개 이미지 접근 차단: {image_id}")
            return False
        return True
    
    def _optimize_image(self, image_data: Dict[str, Any], size: tuple = None) -> Dict[str, Any]:
        """이미지 최적화 - 스마트 프록시 기능"""
        if size and size != image_data["size"]:
            # 이미지 리사이징 시뮬레이션
            optimized_data = image_data.copy()
            optimized_data["size"] = size
            optimized_data["file_size"] = int(image_data["file_size"] * 0.6)  # 40% 크기 감소
            optimized_data["metadata"]["optimized"] = True
            optimized_data["metadata"]["optimization_time"] = time.time()
            
            logger.info(f"이미지 최적화 완료: {image_data['id']} -> {size}")
            return optimized_data
        
        return image_data
    
    def load_image(self, image_id: str, size: tuple = None) -> Dict[str, Any]:
        """프록시를 통한 이미지 로딩"""
        start_time = time.time()
        
        # 1. 접근 권한 검사
        if not self._check_access_permission(image_id):
            raise PermissionError(f"이미지 접근 권한이 없습니다: {image_id}")
        
        # 2. 캐시 확인
        cache_key = self._generate_cache_key(image_id, size)
        
        if cache_key in self._cache:
            cache_entry = self._cache[cache_key]
            if self._is_cache_valid(cache_entry):
                # 캐시 히트
                response_time = time.time() - start_time
                self._log_access(image_id, cache_hit=True, response_time=response_time)
                logger.info(f"캐시에서 이미지 반환: {image_id}")
                return cache_entry["data"]
            else:
                # 캐시 만료
                del self._cache[cache_key]
                logger.info(f"만료된 캐시 삭제: {image_id}")
        
        # 3. 캐시 미스 - 실제 서비스에서 이미지 로드
        real_service = self._get_real_service()
        image_data = real_service.load_image(image_id, None)  # 원본 크기로 로드
        
        # 4. 이미지 최적화
        optimized_data = self._optimize_image(image_data, size)
        
        # 5. 캐시에 저장
        self._cache[cache_key] = {
            "data": optimized_data,
            "cached_at": time.time()
        }
        
        # 6. 접근 로그 기록
        response_time = time.time() - start_time
        self._log_access(image_id, cache_hit=False, response_time=response_time)
        
        return optimized_data
    
    def get_cache_stats(self) -> Dict[str, Any]:
        """캐시 통계 정보 반환"""
        total_requests = len(self._access_log)
        cache_hits = sum(1 for log in self._access_log if log["cache_hit"])
        
        return {
            "total_requests": total_requests,
            "cache_hits": cache_hits,
            "cache_hit_rate": cache_hits / total_requests if total_requests > 0 else 0,
            "cached_images": len(self._cache),
            "average_response_time": sum(log["response_time"] for log in self._access_log) / total_requests if total_requests > 0 else 0
        }

# 사용 예시
def main():
    """프록시 패턴 사용 예시"""
    
    # 이미지 프록시 서비스 생성 (실제 서비스는 지연 초기화)
    image_service = ImageProxyService()
    
    print("=== 이미지 프록시 서비스 테스트 ===\n")
    
    # 첫 번째 요청 - 캐시 미스, 실제 서비스 호출
    print("1. 첫 번째 이미지 요청 (캐시 미스)")
    image1 = image_service.load_image("product_001", size=(800, 600))
    print(f"로드된 이미지: {image1['id']}, 크기: {image1['size']}")
    print()
    
    # 두 번째 요청 - 동일 이미지, 캐시 히트
    print("2. 동일 이미지 재요청 (캐시 히트)")
    image2 = image_service.load_image("product_001", size=(800, 600))
    print(f"로드된 이미지: {image2['id']}, 크기: {image2['size']}")
    print()
    
    # 세 번째 요청 - 다른 크기, 캐시 미스
    print("3. 다른 크기로 이미지 요청 (캐시 미스)")
    image3 = image_service.load_image("product_001", size=(400, 300))
    print(f"로드된 이미지: {image3['id']}, 크기: {image3['size']}")
    print()
    
    # 네 번째 요청 - 접근 권한 없는 이미지
    print("4. 비공개 이미지 접근 시도 (권한 오류)")
    try:
        image4 = image_service.load_image("private_secret_001")
    except PermissionError as e:
        print(f"오류: {e}")
    print()
    
    # 캐시 통계 출력
    print("5. 캐시 통계")
    stats = image_service.get_cache_stats()
    print(f"총 요청 수: {stats['total_requests']}")
    print(f"캐시 히트 수: {stats['cache_hits']}")
    print(f"캐시 히트율: {stats['cache_hit_rate']:%}")
    print(f"캐시된 이미지 수: {stats['cached_images']}")
    print(f"평균 응답 시간: {stats['average_response_time']:f}초")

if __name__ == "__main__":
    main()

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

카테고리고려사항설명권장 전략 및 해결책
설계 원칙인터페이스 일관성 유지클라이언트는 실제 객체와 프록시를 구분하지 않도록 동일 인터페이스 필요Subject 인터페이스 명세화, 프록시 - 실제 객체 동일 구현
구조 복잡도 증가 관리Proxy 가 과도하게 쌓이면 유지보수성 및 가독성 저하공통 프록시 추상화, 레이어 수 최소화, 설계 문서화
성능 최적화오버헤드 최소화프록시 계층이 호출 시간에 영향을 줄 수 있음핵심 기능만 프록시에 구현, 벤치마킹 통한 측정, 필요 시 직접 접근 병행
캐싱 전략 설계Proxy 내 캐시가 일관되지 않으면 데이터 불일치 발생 가능TTL, LRU 정책 적용, 캐시 무효화 동기화
보안/권한인증/인가 로직 누락 방지보호 프록시 적용 시 권한 검증 로직이 누락되면 보안 문제가 발생할 수 있음민감 리소스는 반드시 프록시를 거치도록 구성, 인증 모듈과 프록시 분리
동시성/메모리스레드 안전성과 메모리 관리멀티스레드 환경에서 공유 객체 접근 시 오류 가능, 참조 유지로 인한 누수 가능Thread-safe 구조, 불변 객체, 약한 참조 (WeakRef) 및 수명 주기 관리 적용
확장성 설계프록시 체인 구조 고려복수의 프록시를 체인처럼 연결해야 하는 경우 설계가 난해할 수 있음체인 가능한 구조 설계, AOP 등으로 관심사 분리
예외 처리장애 대응 및 복구 전략Remote Proxy 또는 외부 서비스 실패에 취약할 수 있음Circuit Breaker, Retry, Fallback 도입
모니터링동작 추적 및 지표 수집프록시 계층은 흐름을 숨길 수 있어 디버깅 어려움Trace ID, APM, 로그 컨텍스트 전파 등 모니터링 체계 구축
테스트테스트 구조 확보프록시 포함 시스템은 테스트 커버리지 확보가 어려움DI 설계 기반, Mock/Stub 활용, 자동화 테스트 설계

리팩토링 전략

리팩토링 대상문제점리팩토링 전략
중첩 Proxy성능 저하 및 추적 어려움Proxy Factory 로 계층 구성 자동화
권한 로직 분산여러 Proxy 마다 인증 로직 중복공통 인증 서비스 모듈화
테스트 커버리지 부족실/가짜 객체 혼용 시 누락 가능테스트 더블 (Mock, Stub) 설계 및 DI 적용
요청/응답 로그 없음감시 및 추적 어려움SmartProxy 로 감시 기능 내장 추가

성능 최적화 고려사항 및 주의점

카테고리고려사항설명권장 전략 및 해결책
캐싱 전략캐시 정책 최적화응답 속도 향상과 반복 작업 최소화를 위해 캐시 적용 필요TTL 설정, LRU/LFU 캐시 알고리즘 도입, 캐시 무효화 전략 설계
캐시 크기 및 메모리 관리과도한 캐시는 메모리 낭비, 객체 누수 위험캐시 모니터링, 동적 크기 조정, 가비지 컬렉션 최적화
지연 초기화Lazy Loading 적용 시점 조정실제 사용 시점까지 객체 생성을 미루어 자원 사용 최소화사용 패턴 분석 기반 지연 로딩 시점 결정, Virtual Proxy 활용
연결 및 리소스 관리커넥션 풀링DB 및 네트워크 연결을 반복 재사용하여 성능 향상DB 커넥션 풀 (HikariCP 등), HTTP 커넥션 풀 사용
리소스 자동 해제연결 누수 및 메모리 낭비 방지컨텍스트 매니저 사용, 약한 참조 (WeakRef), 명확한 생명주기 관리 적용
비동기 및 병렬 처리논블로킹 처리요청 병렬화, IO 지연 최소화비동기 프로그래밍 모델 적용, asyncio / Promise / Future 활용
요청 집약화 (Batching)개별 호출보다 집약된 처리로 네트워크 오버헤드 감소배치 처리, Bulk API 활용
예외 및 네트워크 처리Remote Proxy 안정성 확보네트워크 오류 시 시스템 전파 방지 필요Timeout 설정, Retry 메커니즘, Circuit Breaker, Fallback 전략 적용
프록시 구조 최적화프록시 중첩 최소화프록시가 겹치면 복잡성 증가 및 오버헤드 유발불필요한 프록시 제거, 핵심 기능만 남기고 부가기능은 AOP 로 분리
프록시 로직 경량화복잡한 로직은 병목의 원인최소한의 작업만 수행, 비즈니스 로직은 별도 계층 분리
동기화 및 동시성스레드 안전성 확보멀티스레드 환경에서 데이터 정합성 유지불변 객체, 락 최소화, Concurrent 자료구조 활용
성능 모니터링성능 병목 지점 분석최적화 여부 판단을 위한 실측 필요APM, 분산 트레이싱, 프로파일링 도구 (e.g., py-spy, Chrome DevTools 등)
알고리즘 선택캐시 교체 알고리즘 선택빈번한 데이터에 유리한 알고리즘 선택 필요LRU, LFU, ARC 등 캐시 적중률을 높이는 전략 도입

주제와 관련하여 주목할 내용

카테고리주제항목설명
설계 원칙/패턴Proxy Pattern패턴 조합여러 프록시를 조합하여 복잡한 문제 해결 가능
OCP / SRP확장성과 책임 분리기능 확장 시 기존 코드 변경 없이 가능, 단일 책임 원칙에 적합
Decorator / Adapter Pattern유사 구조, 목적 차이구조는 유사하지만, 기능 확장 (Decorator), 인터페이스 변환 (Adapter) 차이점 존재
아키텍처Proxy 계층 분리구조적 유지보수성 확보Subject 인터페이스 기반으로 결합도 낮추고, 프록시 계층을 독립적으로 설계
API Gateway서비스 프록시 역할마이크로서비스의 진입점으로 인증, 로깅, 라우팅 등을 프록시 계층에서 처리
컨테이너 프록시Docker/K8s 프록시 패턴인프라 환경에서 요청을 라우팅하거나 제어하는 구조에 활용
프레임워크/언어Spring AOP / JPA동적 프록시, 지연 로딩런타임 프록시를 활용한 AOP, ORM 프레임워크의 Lazy Loading 구현
JDK Proxy / CGLIB동적 바이트코드 기반 프록시인터페이스 기반 (JDK) 또는 클래스 기반 (CGLIB) 의 런타임 프록시 생성
Kotlin Delegation언어 차원의 위임 프록시by 키워드를 통해 위임 프록시 구현 가능
NestJS Interceptor프록시 기반 요청 가로채기Node.js 기반 프레임워크에서 프록시를 통한 인증, 로깅 등 가로채기 구조 구현
보안/컴플라이언스Protection Proxy접근 제어 강화민감 API, 관리자 기능 등에 인증/인가 프록시 도입 필수
Reverse Proxy내부 시스템 보호SSL 종료, 인증/인가, 내부 자원 보호 등 네트워크 보안 강화 역할 수행
동적 보안 정책실시간 위협 대응동적으로 보안 규칙을 갱신하고 위협에 대응하는 프록시 구조
성능 최적화Virtual Proxy지연 로딩 전략객체 생성 비용을 줄이기 위한 Lazy Initialization
Caching Proxy캐싱 전략 적용TTL 및 일관된 캐시 무효화 정책을 통한 응답 속도 개선
CDN / HTTP/3 Proxy콘텐츠 프록시 / 성능 개선전송 계층에서의 캐싱, QUIC 기반 고성능 통신 지원
테스트 자동화Mock / Stub Proxy테스트 프록시 활용테스트용 가짜 객체 구현, 단위 및 통합 테스트 시나리오 구성 가능
분산 시스템/관찰성Remote Proxy / gRPC Stub원격 호출 추상화원격 객체를 로컬처럼 사용하며, 장애에 대비한 예외 처리 및 추상화 구조 적용
OpenTelemetry분산 추적 프록시 모니터링Trace ID 기반으로 프록시 체인을 통한 요청 흐름 추적
자동화/진화자가 치유 프록시장애 감지 및 자동 복구상태 모니터링과 회복을 프록시가 자동 수행 (Self-healing Architecture)
하이브리드 패턴프록시 + 데코레이터 + 어댑터다양한 패턴을 조합하여 유연한 구조 설계 가능

주제 관련 추가 학습 내용

카테고리주제항목/기술설명
디자인 패턴프록시 패턴 유형 구분Virtual / Protection / Remote / Smart / Caching다양한 목적에 따라 분류되는 프록시 패턴 유형 및 구조적 차이 이해
프록시 패턴 vs 데코레이터/어댑터구조/목적 비교유사한 구조를 가지나, 확장성 (Decorator), 호환성 (Adapter) 중심으로 목적이 다름
Lazy InitializationVirtual Proxy 연계객체 생성을 실제로 필요할 때까지 지연하는 전략
Composite + Proxy트리 구조에 프록시 결합구조 패턴과의 조합으로 복합 객체 구조 제어 가능
언어/프레임워크Java / TypeScript / Python언어별 Proxy 구현동적 Proxy(Proxy, super().__getattr__) 및 정적 프록시 구현 이해
Kotlin Delegationby 위임 프록시언어 레벨에서 위임 기반 프록시 구현을 제공
Spring AOP런타임 동적 프록시인터페이스 기반 (JDK Proxy) 또는 클래스 기반 (CGLIB) 프록시를 통해 횡단 관심사 구현
NestJS InterceptorNode.js 기반 프록시요청/응답 가로채기 구조로 인증, 로깅 등 처리
보안 / 인증Protection Proxy인증/인가 제어 프록시민감 메서드 접근 제한, RBAC, ABAC 등의 정책 적용
OAuth2 / JWT인증 토큰 기반 프록시OAuth 프록시, JWT 토큰 기반 보안 흐름 적용
제로 트러스트 아키텍처프록시 기반 신뢰 검증 구조실시간 위협 감지 및 보안 컨텍스트 기반 접근 제어
네트워크 / 클라우드Reverse Proxy (Nginx 등)요청 중계 / SSL 종료로드 밸런싱, 내부 시스템 보호, 보안 및 고가용성 지원
CDN Proxy / HTTP/3 Proxy고성능 콘텐츠 프록시분산 캐시, QUIC 기반 고속 통신 지원
Service Mesh (Istio/Envoy)사이드카 프록시 통한 통신 제어서비스 간 통신 제어, 트래픽 정책, mTLS, Rate Limiting 등 포함
API Gateway (Kong, Zuul 등)프록시 기반 API 집중 제어인증, 로깅, 라우팅, 제한 정책 등을 API 단일 진입점에서 수행
분산 시스템Remote Proxy / RMI / RPC원격 서비스 호출 프록시로컬처럼 보이는 프록시 객체를 통해 원격 서비스와 통신
Circuit Breaker장애 격리 프록시Remote Proxy 사용 시 네트워크 장애 격리, fallback 전략 적용
성능 최적화 / 캐싱Caching ProxyTTL, LRU 등 캐시 전략응답 시간 단축, 자원 절약을 위한 다양한 캐시 정책 적용
Cache Invalidation일관성 보장 전략캐시 무효화 시점/정책 관리로 데이터 일관성 유지
비동기 프록시 / 배치 프록시네트워크/DB 최적화병렬 처리, I/O 감소를 위한 요청 묶기 전략
테스트 / 유지보수Mock / Stub Proxy테스트 자동화 프록시테스트 환경에서 실제 객체 대신 사용하는 테스트 전용 대역 구현
프록시 테스트 전략DI 기반 구조 / Mock 대체프록시 계층 테스트 가능성을 높이기 위한 구조 설계 필요
모니터링 / 관찰가능성OpenTelemetry, Jaeger, Zipkin분산 추적 기반 모니터링 프록시Trace ID 기반 요청 추적, 메트릭 수집, 병목 식별
APM Tools (New Relic 등)성능 병목 분석실시간 모니터링 도구로 프록시 계층의 성능 영향 분석
운영 전략 / 자동화Self-healing Proxy자동 복구 프록시장애 감지 후 자동 재시도, 상태 전이 기반 복구 흐름 포함
Proxy 자동 생성 도구코드 생성기 / AOP 컴파일러프록시 계층 자동화 및 반복 제거를 위한 도구 사용
Proxy 계층 설계계층 구조화 / 책임 분리기능, 보안, 로깅 등을 목적별로 분리하여 관리 가능하게 설계

용어 정리

카테고리용어설명
패턴 구성요소Proxy실제 객체에 대한 대리자, 접근 제어·로깅·지연 초기화 등 기능 수행
RealSubject실제 비즈니스 로직을 수행하는 주체 객체
SubjectProxy 와 RealSubject 가 구현하는 공통 인터페이스
프록시 유형Virtual Proxy리소스가 큰 객체의 생성을 지연하여 필요할 때 생성하는 프록시
Protection Proxy인증, 권한 검사 등 접근 제어를 담당하는 보안용 프록시
Remote Proxy네트워크를 통한 원격 객체 접근을 로컬처럼 추상화한 프록시
Caching Proxy호출 결과를 캐시에 저장하여 성능을 향상시키는 프록시
Smart Proxy (Smart Reference)접근 시 부가 기능 (로깅, 참조 계수, 잠금 등) 을 수행하는 지능형 프록시
프록시 구현 전략Static Proxy컴파일 시점에 명시적으로 정의되는 프록시 클래스 구현 방식
Dynamic Proxy런타임에 리플렉션 등으로 동적으로 생성되는 프록시 객체
Lazy InitializationVirtual Proxy 와 연결되는 전략, 객체 생성을 지연시켜 리소스 절약
Delegation프록시가 실제 처리를 다른 객체 (RealSubject 등) 에게 위임하는 구조
Placeholder실제 객체가 준비될 때까지 대체 역할을 수행하는 임시 객체
보안 / 인증Access Control자원에 대한 접근을 제어하는 보안 메커니즘 (Protection Proxy 와 연계)
OAuth2 / JWT Proxy토큰 기반 인증 시스템에서 프록시를 통해 권한 부여 흐름 구현
Zero Trust Architecture모든 접근 요청에 대해 검증을 수행하는 보안 중심 설계 모델 (프록시 기반 필수 구성 요소)
시스템 최적화Cache Hit Rate캐싱된 결과로 응답된 요청 비율 (Caching Proxy 성능 지표)
TTL (Time To Live)캐시된 데이터의 유효 시간 설정, 만료 정책 관리
Circuit Breaker장애 전파를 방지하는 회로 차단 패턴 (Remote Proxy 와 함께 사용됨)
Fallback장애 발생 시 대체 처리를 수행하는 전략 (Circuit Breaker 와 연계)
분산 시스템/네트워크RMI Proxy / gRPC Proxy원격 객체 호출을 프록시로 캡슐화하여 로컬 객체처럼 사용
Sidecar Proxy마이크로서비스 환경에서 서비스와 함께 배포되는 통신 제어용 프록시 (예: Istio, Envoy)
API Gateway / Reverse Proxy요청 라우팅, 인증, 보안 등을 담당하는 인프라 프록시 계층 구성 요소
AOP/프레임워크 연계AOP (Aspect-Oriented Programming)횡단 관심사 (로깅, 트랜잭션 등) 를 별도 모듈로 처리하는 프로그래밍 방식
Spring AOP / JDK Proxy스프링 프레임워크에서 프록시 기반으로 AOP 구현 (인터페이스 기반 프록시 생성)
CGLIB Proxy클래스 기반의 프록시 생성 기술 (인터페이스 없이도 가능)
NestJS InterceptorNode.js 기반 프레임워크에서 요청/응답 가로채기 구조로 프록시 역할 수행
Kotlin Delegation (by)언어 차원에서 제공하는 위임 기반 프록시 구현 문법
추상화 특성/기타Surrogate일반적으로 Proxy 와 동일 의미로 사용되며, 객체의 대리자 역할을 함
Transparency클라이언트가 Proxy 와 RealSubject 를 구분하지 못하도록 만드는 특성

참고 및 출처

공식 문서 및 전문가 자료

블로그 및 실무 활용 사례