작년 10월 쯤부터 강남에 파견근무를 가게 되었다. 간만에 돈벌이가 나쁘지 않은 생활, 요즘 받는거에 비하면 월급 두배 이벤트를 하고 있는데, 그만큼 너무 바빠졌다. 주말도 쉬지 않고 일했고, 설연휴도 삼일절 연휴도 쉬지도 못하고 일했다. 그러다 보니, 책을 읽을 시간도 없을 뿐더러, 사람을 만나러 다닐 여유도 거의 없다시피 했다. 일정을 잡는 것도 눈치봐야 하는 수준으로 바빠졌고, 이 일정이 언제 끝날지도 모르겟다.

그래서 블로그에 근황을 남기자니, "네.. 그냥 뺑이치고 있습니다..." 라고 밖에 요약이 되지 않는다.

요즘 근황이 어떻냐면....

블로그에 쓸만한 근황은 잘 없는 것 같지만, 그래도 몇가지 변경사항은 있는것 같아서 기록이라도 남겨야겠다. 대외활동을 하게 될 일은 당연히 없었어서 타임라인을 나열하기도 어렵고, "그냥 요즘 이런 변화가 생겼고, 이런 생각을 하고 있습니다" 정도로 남겨두겠다.

노트를 사서 끄적이는 습관을 들이려고 하는 중이다

삶에 변화를 좀 줘볼까하는 마음가짐에 프랭클린 플래너랑 속지를 구매했다. (사실 이런짓은 2016년/2020년 시도해본 적도 있었다) CEO 사이즈가 간편하기도 하고, 펜을 꽂을 수 있는 공간도 있어서 들고 다니면서 뭔가를 끄적이기에도 좋다.

Post by @kodingwarrior@silicon.moe

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요즘은 일할때 아에 A4 용지 하나 꺼내서 거기다가 해야할 일들 나열하고, 어떤 Sub task를 해야하는지 시각적으로 쪼개기도 하는데, 키보드로 타이핑해서 할 일을 관리하는 것보다 역설적으로 더 관리가 잘 된다. 하나하나 남김없이 기록으로 남겨야겠다는 강박을 가지면 그것도 그것대로 집중이 안되었던 것 같다. 필요하면 그때그때 하나의 축약된 스냅샷을 남긴다면 모를까.

Getting Things Done 에 따르면, 할 일 관리 내지는 생산성의 끝판왕은 펜과 종이로 충분하다고도 설명하곤 했었는데, 왜 그런지는 요즘 들어서 실감하고 있다. 그렇다고, Vim을 사용하는 워크플로우가 별로이냐면 그것도 아니다. 각자, 담당할 수 있는 영역이 다를 뿐이고, 시각화가 필요하거나 시각적인 정보의 자유로운 배치를 원한다면 마우스로 어거지로 배치하느니 차라리 펜과 종이만한게 없다.

지하철 타고 다닐때나 버스를 타고 다닐때, 종이책을 들고 다니면서 읽거나 아이패드로 책을 읽곤 하지만, 책 자체가 내용이 많은건지 내 처리속도(1분당 1-2페이지)가 느린건지 유의미하게 읽는 양이 그렇게 많지는 않다. 꾸준히 읽는다는 것 자체에 의미를 둘 수는 있긴 하겠지만, '찔끔찔끔 읽으면서 내가 가져갈 수 있는게 무엇인가?'라는 실용적인 관점에서 접근해보니, 책 읽는데 시간을 들이기보다는 조금이라도 생각나는 것들을 다이어리에다가 기록이라도 남겨두면 이것들을 조합해서 밀린 계획들을 조금이라도 정리도 할 수 있고, 블로그에 글도 올리고, 블로그에 글을 올리겠다고 밀린 것들도 청산할 수 있고 일석이조 아닌가?

물론 책을 읽을 시간이 많으면 베스트겠다.

슬슬 취준을 시작하고 있다

지금 진행중인 3년이 넘는 계약도 슬슬 끝나간다. 취업 시장에 나올 수 있을때까지 한 6개월~1년 정도 남았다고 볼 수 있는데, 밥벌이를 하면서 취업 준비를 하기도 적당한 시기다. 사실은, "취업 준비"라는걸 제대로 해본 적도 없었다. 지금까지 해온 밥벌이도 그냥 코딩테스트는 그냥저냥 통과해서 그 운빨로 인턴을 시작하기도 했고, 그 다음부터는 지인(혹은 2차 지인)이 다니는 회사에 공식적인 전형이 없이 일을 해오긴 했었다. 그래서, 취업 준비를 하는 것도 이번이 처음이다.

여기에서도 간단하게 언급하긴 했었는데, 취준을 하게 된다면 프론트엔드 직군을 알아보거나 혹은 풀스택 직군을 알아보게 될 것 같다. 프론트엔드 직군을 생각하게 된 이유는 아래와 같다.

• 돈이 되는 제품을 만드는건 결국 프론트에서 시작한다.

아무리 기능이 많더라도 사용성이 구리거나 이쁘지도 않다면, 그걸 쓰려고 하는 고객도 잘 없다. 그것은 즉슨 돈벌이가 되지도 않는다. 기능을 특정 고객에게 맞춤형으로 개발한다고 한들, 사용성이 구리거나 이쁘지도 않으면 다른 경쟁업체에게 빼앗기기 일쑤다. 돈이 되는 일을 하고 가치를 창출하려면 프론트엔드를 하는게 불가피하다는 결론에 도달했다.

• 이왕 피할 수 없으면, 그냥 이대로 커리어로 끌고 가야겠다는 생각이 들었다.

본업은 분명히 백엔드로 시작하긴 했었지만, 실무에서 주로 하게 되었던 일들은 프론트엔드 할 사람이 없거나 혹은 일손이 모자라서 짬처리를 하는 일이었다. 거쳐갔던 회사 중에는 신중하게 기획하고 제품을 잘 만드는 것에 집중하고 기술스택을 가리지 않는 좋은 회사도 있었지만 이 경우는 짬처리와는 거리가 멀었다. 짬처리를 당하든, 내가 자발적으로 하게 되든, 결국에는 프론트엔드는 피할 수 없는 일이 되어왔다.

피할 수 없으면, 이걸로 계속 밥벌이를 하고 있으면, 그냥 이걸 내 커리어로 들고 가는게 맞지 않을까? 라는 생각이 들었다. 어차피, 백엔드도 그렇게 깊게 하지도 않았으니 프론트엔드가 손에 맞아가는 이 시점에 프론트엔드로 방향 트는 것도 방법이겠다 싶다.

프론트엔드 취준을 생각하면서도 걱정이 든다

프론트엔드 쪽으로 취업을 하려고 생각은 하고 있지만, 이래저래 걱정은 많다. 가장 먼저 드는 생각은, 내가 프론트엔드 개발을 할 때는 손이 그렇게 빠르지가 않다. Figma를 보면서 작업하면 금방이라고 느끼는 사람도 있겠지만, 하루에 10페이지-20페이지를 금방 찍어내는 사람이랑은 속도 차이가 좀 있는 것 같다.

거기다 처음부터 다시 배워야 하는 수준이다. 백엔드도 그렇게 깊게 하지는 않았지만, 프론트엔드는 더더욱 구조를 생각하면서 짜왔던 편도 아니거니와, 돌아만 가면 되는 수준으로 야매로 짜오긴 했다. 컴포넌트 나눠서 개발하는건 당연히 기본이긴 하지만, 잘 나누는지는 모르겠다. 그나마, "CSS는 과학이다"라는 마음가짐이었어서 CSS는 어느 정도 익숙하지만 딱 거기까지만인 것 같다.

지금까지 커리어를 이어오면서, 가장 취약했던 것도 사실은 프론트엔드이기도 하다. 퍼블리싱을 입히는 작업이 가장 괴롭게 느껴지기도 했었고, 다른 작업보다 심리적인 저항감이 있었어서 상대적으로 시간이 오래 걸리기도 했었다. (ADHD의 영향이 있어서일지도 모른다) 오히려 약점인 분야로 취업을 생각하고 있는 것도 어떻게 보면 이상하기도 하지만, "나는 프론트엔드 개발자다" 라는 마음가짐으로 임하게 된다면 그나마 저항감이 덜어질 것 같다.

당장은 할 수 있는 것부터 하고 있다

프론트엔드 개발자로서 어필하려면, 당장은 프론트엔드 개발자로서 포트폴리오가 될만한 것들을 만들어야 한다. 그러면서, 더더욱 의욕을 잃지 않을만한 것을 찾아서 만들어야 한다. 그래서 요즘은 나도 쓰고 남한테도 쓰라고 권장할 수 있는 앱을 만들려고 시도하는 중이다. 이 글을 쓰고 있는 Hackers Pub에 기여할 방법을 찾아보기도 하고, 직접 Mastodon 클라이언트를 만들고 있기도 하다. 다음 분기에는 꼭 출시하는게 목표다. 면접이나 과제 전형 준비는.... 일단 맞으면서 배워야겠지..

그래도 Full-stack 엔지니어(요즘 용어로는 Product 엔지니어) 라는 선택지도 완전히 버리지는 못해서 백엔드를 해야한다면 그때그때 습득하면 될 것 같다.

지금까지 읽은 책들

위에서 언급했다시피, 책 읽을 시간도 거의 확보하지 못했다. 집 - 사무실 - 집 - 사무실 루틴을 반복하는 것도 모자라서 최소 일주일에 한번 이상은 사무실에서 밤새기까지 해서 책을 읽을 정신적인 여력 조차도 없었다.

그나마 읽은 것들을 나열하자면....

• 또라이 제로 조직 (No Asshole Rule)
  • 개인적으로 별로였다. 어떤 특징을 가진 사람을 또라이라고 규정하는 방식이나, 또라이라고 하는 사람이 조직에 얼마나 해로운지를 그럴듯한 설명을 하고 있지만, 이것도 주관적인 기준에 따라 다를 수 있기 때문에 평범한 사람도 또라이로 지목이 되어서 따돌림을 당하고도 남는 사회다.
  • 일부는 납득은 되지만, 어조가 너무 노골적인 책이었어서 개인적으론 별로였다. 노골적인게 누군가에겐 사이다일 순 있겠지만, PTSD 있는 사람들에겐 피하라고 하고 싶은 책이다.
• RAG에 대한 책을 읽긴 했는데, 아직 공식적인 제목은 나오진 않았다. JPub에서 협찬을 받았지만, 출간 소식이 공식적으로 올라오면 그 때 링크를 달아두겠다.
• 큐레이션 : 정보 과잉 시대에서 쓸모에 맞게 조합해서 전시하는 것만으로도 어떤 가치를 전달할 수 있는지 잘 설명해주는 책이다. 알고리즘 기반의 추천이 어떻게 보면 이 시대의 큐레이션이라고 볼 수 있지 않을까?
• 노 필터(-ing) : 인스타그램 창업 스토리를 다루고 있는 책인데, 지금 읽고 있는 중이다. "사진을 찍고, 공유한다"라는 핵심적인 기능을 파고 들어서 시장에서 독보적인 위치를 차지해온 서사가 재밌다. 근데, 책 읽을 시간도 계속 없어져서 어느 시점부터는 맥락이 날아갈 것 같다.

And...?

이젠 좀 바쁜 것도 끝이 보이고, 이젠 진짜 하고 싶은거 많이 하면서 다음 분기를 보내고 싶다.

• Vim 행사 열기
  • 좀 더 초보자들 친화적이고, 좀 더 많은 사람들에게 와닿고, 특히 Vim 자체에 어려움을 겪는 학생들에게도 Vim에 대해 가지는 "접하기 어렵다" 라는 고정관념을 타파할 수 있는 행사를 여는게 목표다.
  • 지난 주부터 서베이를 돌렸는데, 44명이나 되는 분들이 응해주셨다. 이미 큰 행사를 열 것으로 계획하고는 있었지만, 정말 큰 행사가 될 것 같다
• JLPT N3 따기
  • 듀오링고 일본어 모든 섹션을 다 완주하고 나서 자신감이 생겼다. 한자를 공부하는게 좀 고역이긴 하겠지만, 쪼끔이라도 잠깐 훑어보면 되지 않을까?라는 나이브한 생각이긴 하다. 어차피, 일본으로 넘어가는게 목표이기도 하겠다, N3 따는 걸로 시작해서 그 다음은 N2, 그 다음은 N1 점진적으로 따려고 한다.
  • 일본 이민가기 프로젝트... 성공하겠지...?
• 만들고 있는 Mastodon Client를 플레이스토어에 출시하기

Despite their bad reputation in the Java community, checked exceptions provide superior type safety comparable to Rust's Result<T, E> or Haskell's Either a b—we've been dismissing one of Java's best features all along.

Introduction

Few features in Java have been as consistently criticized as checked exceptions. Modern Java libraries and frameworks often go to great lengths to avoid them. Newer JVM languages like Kotlin have abandoned them entirely. Many experienced Java developers consider them a design mistake.

But what if this conventional wisdom is wrong? What if checked exceptions represent one of Java's most forward-thinking features?

In this post, I'll argue that Java's checked exceptions were ahead of their time, offering many of the same type safety benefits that are now celebrated in languages like Rust and Haskell. Rather than abandoning this feature, we should consider how to improve it to work better with modern Java's features.

Understanding Java's Exception Handling Model

To set the stage, let's review how Java's exception system works:

• Unchecked exceptions (subclasses of RuntimeException or Error): These don't need to be declared or caught. They typically represent programming errors (NullPointerException, IndexOutOfBoundsException) or unrecoverable conditions (OutOfMemoryError).

• Checked exceptions (subclasses of Exception but not RuntimeException): These must either be caught with try/catch blocks or declared in the method signature with throws. They represent recoverable conditions that are outside the normal flow of execution (IOException, SQLException).

Here's how this works in practice:

// Checked exception - compiler forces you to handle or declare it
public void readFile(String path) throws IOException {
    Files.readAllLines(Path.of(path));
}

// Unchecked exception - no compiler enforcement
public void processArray(int[] array) {
    int value = array[array.length + 1]; // May throw ArrayIndexOutOfBoundsException
}

The Type Safety Argument for Checked Exceptions

At their core, checked exceptions are a way of encoding potential failure modes into the type system via method signatures. This makes certain failure cases part of the API contract, forcing client code to explicitly handle these cases.

Consider this method signature:

public byte[] readFileContents(String filePath) throws IOException

The throws IOException clause tells us something critical: this method might fail in ways related to IO operations. The compiler ensures you can't simply ignore this fact. You must either:

1. Handle the exception with a try-catch block
2. Propagate it by declaring it in your own method signature

This type-level representation of potential failures aligns perfectly with principles of modern type-safe programming.

Automatic Propagation: A Hidden Advantage

One often overlooked advantage of Java's checked exceptions is their automatic propagation. Once you declare a method as throws IOException, any exception that occurs is automatically propagated to the caller without additional syntax.

Compare this with Rust, where you must use the ? operator every time you call a function that returns a Result:

// Rust requires explicit propagation with ? for each call
fn read_and_process(path: &str) -> Result<(), std::io::Error> {
    let content = std::fs::read_to_string(path)?;
    process_content(&content)?;
    Ok(())
}

// Java automatically propagates exceptions once declared
void readAndProcess(String path) throws IOException {
    String content = Files.readString(Path.of(path));
    processContent(content); // If this throws IOException, it's automatically propagated
}

In complex methods with many potential failure points, Java's approach leads to cleaner code by eliminating the need for repetitive error propagation markers.

Modern Parallels: Result Types in Rust and Haskell

The approach of encoding failure possibilities in the type system has been adopted by many modern languages, most notably Rust with its Result<T, E> type and Haskell with its Either a b type.

In Rust:

fn read_file_contents(file_path: &str) -> Result<Vec<u8>, std::io::Error> {
    std::fs::read(file_path)
}

When calling this function, you can't just ignore the potential for errors—you need to handle both the success case and the error case, often using the ? operator or pattern matching.

In Haskell:

readFileContents :: FilePath -> IO (Either IOException ByteString)
readFileContents path = try $ BS.readFile path

Again, the caller must explicitly deal with both possible outcomes.

This is fundamentally the same insight that motivated Java's checked exceptions: make failure handling explicit in the type system.

Valid Criticisms of Checked Exceptions

If checked exceptions are conceptually similar to these widely-praised error handling mechanisms, why have they fallen out of favor? There are several legitimate criticisms:

1. Excessive Boilerplate in the Call Chain

The most common complaint is the boilerplate required when propagating exceptions up the call stack:

void methodA() throws IOException {
    methodB();
}

void methodB() throws IOException {
    methodC();
}

void methodC() throws IOException {
    // Actual code that might throw IOException
}

Every method in the chain must declare the same exception, creating repetitive code. While automatic propagation works well within a method, the explicit declaration in method signatures creates overhead.

2. Poor Integration with Functional Programming

Java 8 introduced lambdas and streams, but checked exceptions don't play well with them:

// Won't compile because map doesn't expect functions that throw checked exceptions
List<String> fileContents = filePaths.stream()
    .map(path -> Files.readString(Path.of(path))) // Throws IOException
    .collect(Collectors.toList());

This forces developers to use awkward workarounds:

List<String> fileContents = filePaths.stream()
    .map(path -> {
        try {
            return Files.readString(Path.of(path));
        } catch (IOException e) {
            throw new UncheckedIOException(e); // Wrap in an unchecked exception
        }
    })
    .collect(Collectors.toList());

3. Interface Evolution Problems

Adding a checked exception to an existing method breaks all implementing classes and calling code. This makes evolving interfaces over time difficult, especially for widely-used libraries and frameworks.

4. Catch-and-Ignore Anti-Pattern

The strictness of checked exceptions can lead to the worst possible outcome—developers simply catching and ignoring exceptions to make the compiler happy:

try {
    // Code that might throw
} catch (Exception e) {
    // Do nothing or just log
}

This is worse than having no exception checking at all because it provides a false sense of security.

Improving Checked Exceptions Without Abandoning Them

Rather than abandoning checked exceptions entirely, Java could enhance the existing system to address these legitimate concerns. Here are some potential improvements that preserve the type safety benefits while addressing the practical problems:

1. Allow lambdas to declare checked exceptions

One of the biggest pain points with checked exceptions today is their incompatibility with functional interfaces. Consider how much cleaner this would be:

// Current approach - forced to handle or wrap exceptions inline
List<String> contents = filePaths.stream()
    .map(path -> {
        try {
            return Files.readString(Path.of(path));
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    })
    .collect(Collectors.toList());

// Potential future approach - lambdas can declare exceptions
List<String> contents = filePaths.stream()
    .map((String path) throws IOException -> Files.readString(Path.of(path)))
    .collect(Collectors.toList());

This would require updating functional interfaces to support exception declarations:

@FunctionalInterface
public interface Function<T, R, E extends Exception> {
    R apply(T t) throws E;
}

2. Generic exception types in throws clauses

Another powerful enhancement would be allowing generic type parameters in throws clauses:

public <E extends Exception> void processWithException(Supplier<Void, E> supplier) throws E {
    supplier.get();
}

This would enable much more flexible composition of methods that work with different exception types, bringing some of the flexibility of Rust's Result<T, E> to Java's existing exception system.

3. Better support for exception handling in functional contexts

Unlike Rust which requires the ? operator for error propagation, Java already automatically propagates checked exceptions when declared in the method signature. What Java needs instead is better support for checked exceptions in functional contexts:

// Current approach for handling exceptions in streams
List<String> contents = filePaths.stream()
    .map(path -> {
        try {
            return Files.readString(Path.of(path));
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e); // Lose type information
        }
    })
    .collect(Collectors.toList());

// Hypothetical improved API
List<String> contents = filePaths.stream()
    .mapThrowing(path -> Files.readString(Path.of(path))) // Preserves checked exception
    .onException(IOException.class, e -> logError(e))
    .collect(Collectors.toList());

4. Integration with Optional<T> and Stream<T> APIs

The standard library could be enhanced to better support operations that might throw checked exceptions:

// Hypothetical API
Optional<String> content = Optional.ofThrowable(() -> Files.readString(Path.of("file.txt")));
content.ifPresentOrElse(
    this::processContent,
    exception -> log.error("Failed to read file", exception)
);

Comparison with Other Languages' Approaches

It's worth examining how other languages have addressed the error handling problem:

Rust's Result<T, E> and ? operator

Rust's approach using Result<T, E> and the ? operator shows how propagation can be made concise while keeping the type safety benefits. The ? operator automatically unwraps a successful result or returns the error to the caller, making propagation more elegant.

However, Rust's approach requires explicit propagation at each step, which can be more verbose than Java's automatic propagation in certain scenarios.

Kotlin's Approach

Kotlin made all exceptions unchecked but provides functional constructs like runCatching that bring back some type safety in a more modern way:

val result = runCatching {
    Files.readString(Path.of("file.txt"))
}

result.fold(
    onSuccess = { content -> processContent(content) },
    onFailure = { exception -> log.error("Failed to read file", exception) }
)

This approach works well with Kotlin's functional programming paradigm but lacks compile-time enforcement.

Scala's Try[T], Either[A, B], and Effect Systems

Scala offers Try[T], Either[A, B], and various effect systems that encode errors in the type system while integrating well with functional programming:

import scala.util.Try

val fileContent: Try[String] = Try {
  Source.fromFile("file.txt").mkString
}

fileContent match {
  case Success(content) => processContent(content)
  case Failure(exception) => log.error("Failed to read file", exception)
}

This approach preserves type safety while fitting well with Scala's functional paradigm.

Conclusion

Java's checked exceptions were a pioneering attempt to bring type safety to error handling. While the implementation has shortcomings, the core concept aligns with modern type-safe approaches to error handling in languages like Rust and Haskell.

Copying Rust's Result<T, E> might seem like the obvious solution, but it would represent a radical departure from Java's established paradigms. Instead, targeted enhancements to the existing checked exceptions system—like allowing lambdas to declare exceptions and supporting generic exception types—could preserve Java's unique approach while addressing its practical limitations.

The beauty of such improvements is that they'd maintain backward compatibility while making checked exceptions work seamlessly with modern Java features like lambdas and streams. They would acknowledge that the core concept of checked exceptions was sound—the problem was in the implementation details and their interaction with newer language features.

So rather than abandoning checked exceptions entirely, perhaps we should recognize them as a forward-thinking feature that was implemented before its time. As Java continues to evolve, we have an opportunity to refine this system rather than replace it.

In the meantime, next time you're tempted to disparage checked exceptions, remember: they're not just an annoying Java quirk—they're an early attempt at the same type safety paradigm that newer languages now implement with much celebration.

What do you think? Could these improvements make checked exceptions viable for modern Java development? Or is it too late to salvage this controversial feature? I'm interested in hearing your thoughts in the comments.