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2nd/10_Wiki/Topics/Other/Rule of Three.md
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koriweb d8a80f6272 chore(wiki): dangling 링크 canonical 정규화 (768파일/1200건)
이름만 다른(표기 변형) [[위키링크]]를 대상 문서의 canonical 제목으로 치환해
끊겼던 1,200개 링크를 연결. 제목/파일명 정규화 일치만 적용하고 별칭 매칭은
과병합 위험으로 제외(애매성 가드). 원본은 _link_reconcile_backup/ 에 백업.
도구: Datacollect/scripts/link_reconcile_apply.mjs

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-08 12:24:15 +09:00

5.2 KiB

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id title category status canonical_id aliases duplicate_of source_trust_level confidence_score verification_status tags raw_sources last_reinforced github_commit tech_stack
wiki-2026-0508-rule-of-three Rule of Three 10_Wiki/Topics verified self
Three Strikes Rule
DRY Trigger
Triplication Rule
none A 0.9 applied
refactoring
dry
software-engineering
code-smell
abstraction
2026-05-10 pending
language framework
agnostic refactoring

Rule of Three

매 한 줄

"매 첫 두 번의 중복은 참아라. 세 번째에 추상화하라". Martin Fowler 가 Refactoring (1999) 에서 codify 한 heuristic — 매 premature abstraction 의 cost 가 duplication 의 cost 보다 큰 까닭에, 매 세 번째 instance 에서 야 진짜 pattern 이 보인다는 pragmatic guideline. 매 2026 년 까지 매 senior eng 의 default mental model.

매 핵심

매 origin (Don Roberts → Fowler)

  • Don Roberts 가 처음 articulate, Fowler 가 Refactoring (1999) book 에서 popularize.
  • 매 underlying principle: 매 abstraction 은 매 미래 의 use case 의 prediction. 매 N=2 일 때 prediction 의 sample size 부족. 매 N=3 에서 야 매 commonality 가 진짜 인지 vs 매 우연 인지 distinguishable.

매 trade-off

  • 매 abstraction cost: 매 wrong abstraction 의 cost ≫ 매 duplication 의 cost (Sandi Metz 의 famous talk: "duplication is far cheaper than the wrong abstraction").
  • 매 cognitive load: 매 abstraction 의 매 indirection 추가 → 매 reader 가 매 hop 따라 가야.
  • 매 lock-in: 매 abstraction 일찍 commit 시 매 future divergence 시 매 rollback cost 큼.

매 응용

  1. 함수 추출: 매 동일 logic 의 3 번째 copy 시 → extract function.
  2. 클래스 hierarchy: 매 3 번째 subclass 의 emerging 시 → introduce base class.
  3. Config / parameter: 매 magic number 의 3 번째 occurrence 시 → constant 화.

💻 패턴

Pattern 1: Duplication tolerated (N=2)

// 매 OK — 매 2 번 만의 duplication. 매 abstraction X.
function calcOrderTotal(items: Item[]) {
  return items.reduce((sum, i) => sum + i.price * i.qty, 0);
}

function calcCartPreview(items: Item[]) {
  // 매 looks similar but 매 different context — leave it.
  return items.reduce((sum, i) => sum + i.price * i.qty, 0);
}

Pattern 2: 3rd occurrence → extract

// 매 3 번째 copy 등장 시 abstract.
const sumLineItems = (items: Item[]) =>
  items.reduce((sum, i) => sum + i.price * i.qty, 0);

const calcOrderTotal = sumLineItems;
const calcCartPreview = sumLineItems;
const calcInvoiceTotal = sumLineItems;  // 매 trigger

Pattern 3: Generic-too-early anti-example

// 매 BAD — 매 N=1 에서 매 over-generalize.
function processCollection<T, R>(
  data: T[],
  reducer: (acc: R, x: T) => R,
  initial: R,
  filter?: (x: T) => boolean,
  mapper?: (x: T) => T
): R {
  // 매 future-proofing 의 환상. 매 actual 사용 = 매 1 case.
}

Pattern 4: Sandi Metz 의 "prefer duplication"

# 매 duplicate code 는 매 wrong abstraction 보다 매 fix easier.
# 매 wrong abstraction = 매 매 caller refactor 필요.
class OrderTotal
  def calculate(items)
    items.sum { |i| i.price * i.qty }
  end
end

class CartPreview
  def calculate(items)
    items.sum { |i| i.price * i.qty }  # 매 duplicate intentional until N=3
  end
end

Pattern 5: 매 React component 의 Rule of Three

// 매 1st: inline.
<button className="bg-blue-500 px-4 py-2 rounded">Save</button>

// 매 2nd: 그냥 copy.
<button className="bg-blue-500 px-4 py-2 rounded">Cancel</button>

// 매 3rd: abstract.
const PrimaryButton = ({ children, ...rest }) => (
  <button className="bg-blue-500 px-4 py-2 rounded" {...rest}>{children}</button>
);

매 결정 기준

상황 Approach
매 N=1 (one-off) Inline. 매 abstraction X.
매 N=2 (duplication 등장) Wait. 매 watch for 3rd.
매 N=3 (triplication) Extract — 매 pattern crystallized.
매 cross-domain duplication (uncertain pattern) Wait — 매 4-5 까지 도 OK.
매 critical bug-prone duplication Extract early — 매 correctness ≫ 매 abstraction cost.

기본값: 매 N=3 까지 wait. 매 doubt 시 duplicate.

🔗 Graph

🤖 LLM 활용

언제: 매 codebase 의 duplication 매 detect → 매 N count 후 매 refactor 제안. 언제 X: 매 N=2 에서 매 LLM 의 over-eager abstraction 제안 — reject.

안티패턴

  • DRY 원리주의 (DRY zealotry): 매 N=1 에서 매 abstract → 매 wrong shape.
  • Forever duplication: 매 N=10 도 매 ignore — 매 maintenance disaster.
  • Hasty generalization: 매 surface similarity 만 보고 매 abstract — 매 underlying domain 의 different.

🧪 검증 / 중복

  • Verified (Fowler Refactoring 1st/2nd ed; Sandi Metz "All the Little Things" RailsConf 2014).
  • 신뢰도 A.

🕓 Changelog

날짜 변경
2026-05-08 Phase 1
2026-05-10 Manual cleanup — Rule of Three 의 origin/trade-off/patterns/Metz 의 "prefer duplication" 정리