입력 검증의 소유권, 실패를 설명할 단서 남기기
화면에서 검증한 값이라고 믿고 서버 검증을 생략하면 다른 클라이언트가 제약을 우회할 수 있다. 결과와 원인을 구분하는 기록를 중심으로 작은 예제와 확인 기준을 정리합니다.
화면에서 검증한 값이라고 믿고 서버 검증을 생략하면 다른 클라이언트가 제약을 우회할 수 있다.
실패했다는 사실만으로는 다음 행동을 정하기 어렵다. 어떤 입력으로 어디까지 진행했으며 무엇을 기대했는지가 함께 있어야 한다. 이번에는 성공 여부를 표시하는 데서 한 걸음 더 나아가, 다음 사람이 같은 조건을 확인할 수 있도록 관찰 항목을 정리한다.
결과와 원인을 구분하는 기록
경계에서는 형식과 범위를 검증하고 도메인 규칙은 데이터를 변경하는 경계에서도 확인한다. 어떤 계층이 어떤 오류를 설명할지 명확히 나누면 중복과 누락을 줄일 수 있다.
이번에 확인할 질문: 결과만 전달받은 사람이 원래 입력과 기대 동작을 복원할 수 있는가?
작게 확인하는 예제
다음 예제는 핵심 조건을 드러내기 위한 출발점이다. 서비스의 전체 구현을 대신하지 않으므로 실제 입력 범위와 실패 처리 규칙을 함께 읽어야 한다.
from dataclasses import dataclass
@dataclass(frozen=True)
class Quantity:
value: int
def __post_init__(self):
if self.value < 1:
raise ValueError('quantity must be positive')
형식 오류, 범위 오류, 업무 규칙 오류를 따로 만들어 각각 적절한 경계에서 거부되는지 확인한다.
놓치기 쉬운 조건
형식이 맞는 값과 업무상 허용되는 값은 다르다. 양수인 수량이어도 현재 재고나 주문 제한을 넘을 수 있다.
| 확인할 부분 | 살펴볼 내용 |
|---|---|
| 기준 동작 | 형식 오류, 범위 오류, 업무 규칙 오류를 따로 만들어 각각 적절한 경계에서 거부되는지 확인한다. |
| 비교 조건 | 입력과 실행 순서를 고정하고 한 번에 한 조건만 바꾼다. |
| 적용 범위 | 예제가 생략한 의존성과 실제 서비스의 제약을 구분한다. |
다음 변경에 적용할 순서
- 기대 결과와 실제 결과를 서로 다른 칸에 적는다.
- 개인정보나 비밀값을 제외하고 재현에 필요한 조건만 남긴다.
- 관찰 사실과 원인에 대한 가설을 구분해 후속 확인을 정한다.
기록을 많이 남기는 것과 유용하게 남기는 것은 다르다. 원인을 좁히는 데 쓰이지 않는 항목은 줄이고, 누락 때문에 다시 묻게 되는 조건은 보완한다. 관찰할 수 있는 범위가 분명해지면 실패한 상황에서도 다음 실험을 작게 잡을 수 있다.
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