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Kotlin val과 Data Class

Posted Jan 25, 2026
By mxxikr
read 12 min

개요

  • Kotlin의 val은 참조 불변성만 보장하며 객체 불변성을 보장하지 않음
  • Data Class는 보일러플레이트 코드를 제거하지만 순환 참조와 상속 제한 등의 주의점이 있음
  • Java의 final, record와 비교하여 Kotlin만의 특징과 장점을 이해함
  • Spring/JPA 환경에서 발생할 수 있는 실무적인 문제와 해결책을 제시함



val의 참조 불변성

기본 정의와 오해

  • val의 특성
    • 단순히 “읽기 전용”이며, 절대로 “불변(immutable)”이 아님 
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      // val + primitive type = 진짜 불변
val age: Int = 25
// age = 30  // 컴파일 에러

// val + 가변 객체 = 참조는 불변, 객체는 가변
val mutableList = mutableListOf(1, 2, 3)
mutableList.add(4)  // OK - 객체 자체는 변함
// mutableList = listOf(5, 6)  // 컴파일 에러 - 참조 재할당 불가

// val + 불변 객체 = 완전히 불변
val immutableList = listOf(1, 2, 3)
// immutableList.add(4)  // 컴파일 에러 - 불변 인터페이스
// immutableList = listOf(5, 6)  // 컴파일 에러 - 참조 재할당 불가
  • 구분
    • val은 참조 불변성(reference immutability)만 보장
    • 객체 가변성(object mutability)은 보장하지 않음

참조 불변성 시각화

val 참조 불변성 시각화

Java final과 비교

항목 Kotlin (val) Java (final variable)
기본 동작 val x: Int = 10 final int x = 10;
재할당 불가능 불가능
참조 불변 보장함 보장함
객체 내부 상태 변경 가능 (var 프로퍼티 있는 경우) 변경 가능 (Setter 있는 경우)
예시 var 프로퍼티 수정 가능 List.add() 호출 가능
  • Java final 특징
    • 객체 내부는 변경 가능
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    final List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(1); // OK - 참조는 불변이지만 list는 가변

Property의 Getter와 Setter 자동 생성

  • Kotlin Property 특징
    • 모든 클래스 property는 Java의 필드(field)가 아니라 property

    • 자동으로 getter/setter 메서드 생성

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      // 개발자가 쓴 코드
class Account {
    var balance: Int = 0
}

// 컴파일러가 생성하는 코드 (개념적)
class Account {
    private var _balance: Int = 0  // backing field
        
    fun getBalance(): Int = _balance
    fun setBalance(value: Int) { _balance = value }
}

// Kotlin에서는 property 문법으로 접근
val account = Account()
account.balance = 100  // setBalance(100) 호출
val current = account.balance  // getBalance() 호출
      • 캡슐화
        • Java의 getter/setter 패턴을 언어 수준에서 강제
        • 캡슐화가 기본값

Backing Field를 통한 메모리 최적화

  • Backing field
    • property의 값을 실제로 저장하는 메모리 위치

    • Kotlin이 자동으로 최적화

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      // Backing field 생성됨
class Score {
    var points: Int = 0
    // backing field 자동 생성 (default accessor 사용)
}

// Backing field 생성 (custom accessor에서 field 참조)
class ValidatedScore {
    var score: Int = 0
        set(value) {
            if (value >= 0) {
                field = value  // field 키워드 사용
            }
        }
}

// Backing field 생성 안 됨 (계산된 property)
class IsValid {
    val score: Int = 0
    val isValid: Boolean
        get() = score > 0  // field 미사용 -> backing field 불필요
}

// Backing field 없을 때 자기참조 = StackOverflowError
class BadDesign {
    var age: Int = 0
        // get() = age  // 무한 재귀 -> StackOverflow
        get() = field  // 올바른 방식, backing field 참조
}
  • 메모리 효율
    • backing field를 생성할 필요가 없으면 생성하지 않음
    • 불필요한 메모리 오버헤드 방지



Data Class

Data Class의 구조

Data Class 구조

Data Class의 자동 생성 메서드

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data class User(
    val id: Long,
    val name: String,
    val email: String
)

  • 자동 생성 메서드 목록

    메서드 동작 구체적 구현 예시
    equals() 모든 property 값 비교 id == other.id && name == other.name
    hashCode() property 기반 해시값 Objects.hash(id, name, email)
    toString() 읽기 쉬운 문자열 User(id=1, name='John', ...)
    copy() 일부만 변경 복사 copy(name = "Jane")
    componentN() 구조 분해용 함수 각 property를 순서대로 반환

Component Functions 활용한 구조 분해

  • 기능
    • Data class가 자동으로 생성하는 componentN() 함수를 통해 구조 분해 가능
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data class Employee(
    val id: Long,
    val name: String,
    val department: String,
    val salary: Double
)

fun main() {
    val emp = Employee(101, "Alice", "Engineering", 120000.0)
    
    // 기본 구조 분해
    val (id, name, dept, sal) = emp
    println("$name works in $dept earning $sal")
    
    // 일부만 추출 (underscore로 건너뛰기)
    val (empId, empName, _, _) = emp
    println("ID: $empId, Name: $empName")
    
    // Loop에서 구조 분해
    val employees = listOf(emp)
    for ((eId, eName, eDept, _) in employees) {
        println("$eName in $eDept")
    }
}

불변성을 유지하면서 변경하는 Copy 메서드

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data class Config(
    val host: String,
    val port: Int,
    val timeout: Int
)

fun main() {
    val devConfig = Config("localhost", 8080, 5000)
    
    // copy로 일부만 변경
    val prodConfig = devConfig.copy(
        host = "api.example.com",
        port = 443,
        timeout = 10000
    )
    
    // 원본은 그대로 유지됨
    println(devConfig)  // Config(localhost, 8080, 5000)
    println(prodConfig)  // Config(api.example.com, 443, 10000)
}

  • 얕은 복사(shallow copy)

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    data class Team(val name: String, val members: MutableList<String>)
  
val team1 = Team("A", mutableListOf("Alice", "Bob"))
val team2 = team1.copy()  // shallow copy
  
team2.members.add("Charlie")
// team1.members도 변함 (members는 같은 객체 참조)



Java와의 비교

Java Record와 Kotlin Data Class (Java 14+)

  • Java Record

    • Java 14에서 도입되어 data class와 유사해졌지만 차이 존재

      특징 Kotlin Data Class Java Record (Java 14+)
      기본 목적 데이터 저장 데이터 저장
      equals/hashCode 자동 생성 자동 생성
      toString 자동 생성 자동 생성
      copy() 메서드 있음 없음
      가변성 var/val 둘 다 가능 final(불변)만 가능
      상속 가능 (Open class 상속은 불가) 상속 불가 (extends 불가)
      구조 분해 지원 (componentN) 지원 (Pattern matching)

  • Java 코드 예시

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    // Java 14+ Record
public record User(long id, String name, String email) {}
  
User user2 = new User(user1.id(), "Jane", user1.email());
    • 제약
      • 모든 필드가 final
      • copy() 메서드가 없으므로 새 인스턴스를 직접 생성해야 함
  • 결론
    • Kotlin이 더 유연하며 copy() 메서드의 존재가 큰 장점

Regular Class와의 구분

  • Regular Class 직접 구현 시 필요 내용
    • equals, hashCode, toString 직접 구현
    • copy 메서드 직접 구현
    • componentN 직접 구현
  • Data Class
    • data class User(...) 한 줄로 해결
  • Regular class 사용 권장 사례
    • 복잡한 비즈니스 로직이 필요한 경우
    • 일부 필드만 equals/hashCode에 포함하려는 경우
    • 순환 참조가 있는 경우 (별도 구현 필요)



주의사항과 해결책

val ≠ Immutable의 위험성

  • 흔한 오류

    • val을 “불변”으로 착각하는 것

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      // 잘못된 이해
data class User(val name: String, val profile: Profile)
// val이므로 "불변"? NO!

// 실제로는
val user = User("John", profile)
user.profile.updatePhoto(newPhoto)  // profile 객체는 가변일 수 있음
      • 진정한 불변성을 원하면 Profile 객체도 불변으로 설계해야 함

  • Spring/JPA 환경 주의

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    @Entity
data class Order(
    @Id val id: Long,
    val status: String,
    @OneToMany val items: List<OrderItem>  // LAZY loading
)
  
fun processOrder(order: Order) {
    val items = order.items  // 트랜잭션 범위 밖에서 접근 시 예외 발생 가능
}

Data Class의 순환 참조 문제

  • 문제점

    • 순환 참조로 인한 StackOverflowError 발생 가능

      Data Class 순환 참조 문제

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      // 위험한 구조
@Entity
data class Team(
    val id: Long,
    @OneToMany val members: List<Member>  // Member가 Team을 참조
)

@Entity
data class Member(
    val id: Long,
    @ManyToOne val team: Team  // Team을 참조 -> 순환
)

// hashCode 호출 시 무한 반복

  • 해결책

    1. 명시적 구현 (Override)

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      data class Team(...) {
    override fun hashCode() = Objects.hash(id)  // id만 사용
    override fun toString() = "Team(id=$id)"
}

    2. JPA Annotations (Jakarta Persistence)

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      @Entity
@ToString(exclude = ["members"])
@EqualsAndHashCode(onlyExplicitlyIncluded = true)
data class Team(...)

    3. DTO 패턴 사용 (권장)

      • Entity 대신 순환 참조가 없는 DTO를 사용하여 통신

Data Class에서 var 사용의 위험성

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// 위험: data class에서 var 사용
data class UserState(
    var name: String,
    var email: String
)

// 문제: HashMap/HashSet에서 버그
val userSet = setOf(UserState("John", "john@ex.com"))
val user = userSet.first()
user.email = "john.new@ex.com"
// hashCode()가 달라져서 Set에서 객체를 찾을 수 없거나 중복 저장될 수 있음
  • 권장
    • var 대신 val을 사용
    • 변경이 필요하면 copy()를 사용



정리

  • val은 참조 불변성만 보장하며, 객체의 내부 상태 변경은 막지 못함

  • 완전한 불변성을 원한다면 불변 객체나 방어적 복사를 고려해야 함

  • Data Class의 장단점
    • equals, hashCode, toString 등을 자동 생성하여 생산성을 높임
    • 상속 불가능, 순환 참조 이슈(StackOverflowError) 등 구조적 제약 사항 숙지 필요
    • 데이터 전달 목적의 DTO에는 적극 권장
    • JPA Entity 사용 시에는 순환 참조 방지를 위해 hashCode 오버라이드 등 주의 필요



Reference

Language, Kotlin
kotlin val var data-class immutable spring jpa
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