크롤·IP 로테이션을 검수하며 찾은 결함을 순서대로 고쳤다. 의심 지점은 모두 실제 코드 경로로
재현해 확인했다(브라우저·네트워크만 mock, 프록시·DB 장부는 실물).
**① 요청 예산이 사실상 발화하지 않았다 (핵심)**
유휴 정리(close_if_idle, 120s)는 브라우저만 닫고 임대는 두는데, 재기동 때마다 _ip_requests 를
0 으로 되돌렸다. 게다가 ensure_port 의 renew 가 임대 만료를 계속 뒤로 민다 — 검색이 유휴
임계보다 뜸하고 임대(10분)보다 잦으면 **한 IP 에 영원히 고정**된다(실측: 6회 검색이 전부 같은
포트·ip_req#1). 연속 검색에서는 정상 동작해 부하 테스트로는 안 잡히고, 수동 트리거처럼
드문드문한 실사용 패턴에서만 깨진다.
파급이 하나 더 있다 — bot_detection.ip_request_no 가 항상 1 로 찍혀, operations.md 가 명시한
'1 위주면 IP 평판 / 2 이상이면 예산 하향' 진단이 통째로 무너진다. 과거 "전량 ip_req#1 이라
IP 평판 문제" 결론은 이 착시일 수 있다(문서에 경고 추가).
→ IP 세션 상태를 브라우저 수명과 분리. **포트가 실제로 바뀔 때만** 리셋한다(_begin_ip_session).
세션 종료 기록도 포트 변경·최종 close 시점으로 옮겼다(idle 사유 소멸).
**② 환경 차단이면 회복 못 하는데 풀을 계속 태웠다**
쿠팡은 fatal 마커가 없어 컨테이너 차단 같은 '회전 무효' 상황을 구분 못 했다. 실측으로
웜업 6포트 + 잡 1건당 6포트를 30분 쿨다운에 묶어 **잡 16건이면 100포트 고갈**. 실제 장부에도
9분간 11포트 연속 소각 이력이 남아 있다(gate 사용 21 / 소각 14).
→ 서킷브레이커: **서로 다른 IP 가 연속 3개 모두 첫 요청부터** 막히면 IP 문제가 아니라고 판정,
태우기를 멈추고 fatal 로 알린다(env_block 마커 → 기존 fatal_block 알림이 집계).
같은 IP 반복 차단·뒤쪽 요청 차단은 세지 않는다. 성공 1회로 자동 해제(타이머 불필요).
결과: 전면 차단 시 소각이 판정 근거 2개에서 멈춘다(웜업 6→0, 잡 6→0).
**③ 종료가 임대를 반납하지 않았다**
close() 후에도 leased_until(최대 10분)까지 그 IP 를 아무도 못 썼다 — 재시작이 잦을수록 가용
풀이 줄었다. DecodoProxy.release() 추가, close() 에서만 호출(유휴 정리는 웜 쿠키·예산 유지를
위해 그대로 둔다).
**④ 시간창 재기동이 IP 를 안 바꿨다** — 로그만 'IP 회전'이었고 renew 로 같은 포트를 붙잡았다.
sticky 수명이 끝나면 같은 포트라도 IP 가 바뀌므로 명시적으로 놓아준다.
**⑤ '검색결과 없음'을 차단으로 오인해 IP 를 태울 수 있었다**
네이버 무결과 페이지 크기는 실측된 적이 없는데 short_html 폴백이 이를 차단으로 본다.
확신도로 대응을 갈랐다 — 알려진 마커만 태우고/서킷브레이커에 세고, 미지의 짧은 HTML 은
회전·재시도까지만. 판단 근거는 bot_detection 에 계속 쌓이므로 나중에 임계를 실측할 수 있다.
**⑥** available_ports() 가 장부 모드에서 늘 최대값을 반환하는 점을 문서화(관측 경로는 미사용).
세션 마감을 멱등하게 만들어 close() 중복 호출 시 이중 기록 방지.
테스트 14건 추가(전체 251 passed). mock 하니스도 실물을 타도록 고쳤다 — 회전 시 포트가 실제로
바뀌고, 재기동 판단·IP 세션 경계는 실제 코드를 그대로 쓴다(고정 포트 mock 은 이 버그를 못 봤다).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
**회수율**: 베이스 _wait_ready 는 '고정 3회 스크롤 → 셀렉터 대기' 순서라, 프록시 지연이 있으면
**아직 아무것도 안 그려진 화면을 스크롤**하고 끝났다. 네이버용으로 순서를 뒤집고 종료 조건을
횟수가 아니라 '카드 수가 더 안 늘어남'으로 바꿨다 — 네트워크가 느리든 빠르든 같은 결과가 나온다.
A/B(같은 IP·같은 세션, 3개 쿼리): 14·14·20 = 48건 → **40·40·40 = 120건**(전부 상한 도달).
**크롤 프리플라이트**: 웜업 대상에 naver 를 추가하고, 3회 모두 실패하면 로그가 아니라 **알림**을
쏜다. 컨테이너 워커는 크롤이 막혀도 하트비트가 살아 있어 healthy 로 보이고, 잡이 DEAD 로
쌓일 때까지 아무도 모른다(실측). 성공하면 해소 알림으로 자동 정리된다.
AlertManager 를 main 에서 만들어 웜업·ops 모니터가 쿨다운 상태를 공유한다.
**문서**: operations 에 차단 마커별 대응표(비정상적인 접근=구조적/wtm_captcha=회전)와
'컨테이너 크롤 차단' 절 추가 — 배제한 원인, Rosetta 에뮬 주의(= '이 맥에서만'일 수 있음),
배포 시 확인 순서(warmup 로그 → 호스트 비교 → 워커만 호스트 실행).
테스트 3건 추가(웜업 실패 알림·성공 해소·비크롤 소스 스킵), 전체 223 passed·0 failed.
네이버 차단은 두 종류인데 지금까지 똑같이 '회전 후 재시도'로 처리했다(실측):
비정상적인 접근 2.6KB 해외 IP — 게이트웨이 국가가 틀림. IP 를 바꿔도 결과 동일
wtm_captcha 47~63KB IP 평판·세션 — 회전으로 회복 가능
전자를 회전시키면 100포트를 순서대로 태우기만 하고, 더 나쁘게는 **같은 게이트웨이를 쓰는
쿠팡의 풀까지 30분씩 말린다**(kr_host 를 비우면 네이버가 gate 로 폴백하므로 실제로 일어난다).
- AdapterError.fatal: 재시도해도 안 되는 구조적 실패 표시
- BrowserSearchAdapter.fatal_block_markers: 걸리면 포트를 태우지 않고 회전도 없이 즉시 실패.
감지 기록(bot_detection)은 남긴다 — 알림이 그걸 센다
- NaverShopAdapter.fatal_block_markers = ("비정상적인 접근",)
- ops 알림 'fatal_block': 해당 마커가 1h 내 1건만 나와도 발화(자연 회복이 없어 방치하면
그 소스는 계속 0건이다). BotDetectionLog.recent_count_by_marker 추가
라이브 검증: 일부러 해외 게이트웨이로 네이버 검색 → fatal=True 로 즉시 실패,
쿨다운 증가 0(태우지 않음), ERROR 로그에 원인·조치(kr_host 확인) 명시.
테스트 3건 추가(태우지 않음·회전 없음 / 기록은 남김 / 일반 차단은 기존대로), 전체 220 passed.
한 DECODO 계정을 여러 워커 프로세스가 나눠 쓰는 전제로 전환한다. 인메모리 장부는
프로세스마다 따로라 (1) 같은 IP 를 동시에 잡고 (2) 한쪽이 태운 IP 를 다른 쪽이 곧바로
집으며 (3) 재시작하면 쿨다운이 통째로 사라졌다.
proxy_port 테이블 = 단일 진실. 상태는 세 시각으로만 표현한다(leased/rest/cooldown_until).
- acquire: 한 UPDATE 안에서 FOR UPDATE SKIP LOCKED 로 후보를 잠그고 임대까지 끝낸다
(잡 큐와 같은 방식 — SELECT 후 UPDATE 로 나누면 그 틈에 다른 프로세스가 같은 행을 집는다)
- 회전은 LRU(last_used_at). 프로세스가 몇 개든 '가장 오래 안 쓴 IP'를 집으므로 전체가
자연히 한 바퀴씩 돈다 → 프로세스별 seed_offset 계산 제거
- 죽은 프로세스 회수: leased_until 만료로 자동 복귀(별도 reaper 불필요)
- 차단·휴식은 전역이라 재시작해도 유지된다
DB 왕복은 비동기라 검색 루프(동기)에서 곧바로 못 한다 → 회전·차단을 pending 에 적어두고
ensure_port(브라우저 재기동 직전, async)에서 한 번에 flush. _close_ctx 에서도 flush 해
종료 시 유실(=태운 IP 를 남이 그대로 집는 상황)을 막는다.
**프로필 슬롯**(services/search/profile_slot): Chrome 은 user_data_dir 당 1 인스턴스다.
예전엔 워커 인덱스로만 갈라서 프로세스 2개면 같은 경로를 잡아 두 번째가 통째로 죽었다
(실측: 잡 3건 중 2건 DEAD, TargetClosedError). 파일 락으로 슬롯을 선점한다 — PID 경로가
아니라 슬롯이라 재시작 시 재사용돼 웜 쿠키(cf_clearance·Akamai)를 버리지 않는다.
검증: 프로세스 2개 동시 acquire 20회 → 중복 배정 0건. 워커 2프로세스 e2e → 잡 3건 모두
DONE(네이버가 삼다수 최저가 획득 8,960 < 13,200). 테스트 14건 추가, 전체 217 passed.
기존엔 네이버가 쿠팡 기준 예산(3회)을 그대로 썼다. 실측하니 체급이 다르다:
같은 KR IP 로 **12회 연속 검색까지 무차단**(IP 4개 전부 한계 미도달). 3회로 돌리면
불필요하게 4배 자주 회전해 KR 풀만 빨리 소모하고 회전마다 브라우저 재기동(~20s)이 붙는다.
→ [DecodoConfig].naver_ip_request_budget = 10 (실측 12 에 여유). 쿠팡은 3 유지.
그리고 선제 회전에 빠져 있던 조각을 채웠다 — **휴식(rest)**:
예산 도달로 놓은 포트를 곧바로 다른 워커가 집으면 그 IP 의 요청률이 도로 올라가
예산의 의미가 사라진다. release(rest_sec=...) 로 sticky 수명만큼 쉬게 한다.
차단으로 태우는 burn(30분)과는 별개 상태다:
휴식 탄 게 아님 · 짧음 · 소진 시 가장 먼저 회수
쿨다운 차단당함 · 김 · 휴식보다 나중에 회수
회전 종류(kind)를 browser_base → DecodoProxy.rotate(kind) 로 전달해 budget 일 때만 휴식을 건다.
라이브 검증(예산 3으로 낮춰 관찰): 6회 검색 = IP 2개만 사용, 3회마다 선제 회전,
놓은 포트는 휴식 1 · 쿨다운 0 · 차단 0. 즉 IP 를 태우지 않고 로테이션만으로 돌아간다.
테스트 6건 추가(휴식 재사용 금지·만료 복귀·burn 우선·회수 우선순위·budget vs block),
전체 202 passed. _MockProxy.rotate 가 kind 를 받도록 갱신.
한 DECODO 계정으로 성격이 다른 두 풀을 쓰게 됐다:
쿠팡 gate.decodo.com 국가 무지정(실측 VN·MY·BD·ID·KZ·IN·PH)
네이버 kr.decodo.com 한국 전용(LG U+·KT·SK브로드밴드)
네이버는 해외 IP 를 즉시 하드차단한다 — 같은 포트 10091 에서 gate=차단(2,641B) /
kr=정상 14건. 같은 포트 번호라도 게이트웨이가 다르면 IP 가 다르다
(port 10061 → gate=103.99.27.55(ID) / kr=121.180.128.2(KR)) → 자원 키는 (host, port).
PortRegistry 가 프로세스 전체의 포트를 중재한다:
- 배타 임대: 한 (host,port) 는 동시에 한 소유자만. 워커 N개가 회전하다 같은 IP 로
수렴해 한 IP 에 요청이 몰리던 문제를 없앤다(seed_offset 은 시작점만 벌렸다)
- 전역 쿨다운: 누가 태웠든 만료 전까지 아무도 못 집는다(예전엔 쿨다운이 프록시
인스턴스별이라 다른 소스가 곧바로 재사용했다)
- 리스 만료 = sticky 수명(session_minutes) → 자동 반납 후 새 IP
- 전 포트 소진 시 가장 빨리 풀릴 포트를 회수(멈추는 것보다 낫다)
- snapshot() 을 ops 알림 페이로드에 실어 게이트웨이별 보유/쿨다운/소유자를 남긴다
DecodoProxy 는 registry 주입 시에만 임대 경로를 타고, 미주입이면 기존 동작 그대로다
(단독 사용·기존 테스트 경로 보존).
검증: 워커 2개 동시 실행 e2e — 쿠팡·네이버 병렬 수집, 삼다수에서 네이버가 최저가
획득(naver 8,960 < coupang 13,200). 테스트 14건 추가, 전체 196 passed.
shop.json 이 2026-07-31 종료(404 SE05)되고 NCP API HUB 에도 승계되지 않아
가격을 얻을 공식 경로가 사라졌다 → 쿠팡과 같은 스택(patchright+실제 Chrome)으로 크롤 전환.
경로: msearch.shopping.naver.com (PC 는 405/418 로 막힘). 7/9 스파이크 때 모바일은
로그인 리다이렉트였는데 그 사이 열렸다.
통과 조건 3개 — 하나라도 빠지면 WTM 캡차(실측):
- **한국 IP**: 해외 residential 은 즉시 하드차단(2.6KB) → kr.decodo.com 게이트웨이
([DecodoConfig].kr_host, DecodoProxy(host=...) 로 주입. 쿠팡은 기존 월드와이드 유지)
- **ko-KR 로케일/시간대**: KR IP + en-US 조합을 봇으로 본다
(BrowserSearchAdapter.context_options 훅 추가)
- **리소스 차단 금지**: route 를 걸면 즉시 캡차. image/media/font 만 막아도 동일 →
'무엇을 막느냐'가 아니라 요청 가로채기 자체가 탐지 신호. 대신 검색당 ~3MB(~$0.009)
파서는 '정확한 상품의 최저가'를 기준으로 취사선택한다:
- 광고/슈퍼적립/브랜드블록 카드 제외(멤버십·쿠폰 조건부 가격)
- 쿠폰할인가를 price 로 쓰지 않음(조건부라 실구매가보다 싸게 잡힘)
- 가격비교('최저 N원') 카드는 유지하고 mall_name="네이버"(옛 lprice 와 같은 의미)
- **배송비 확보** — 옛 오픈API 는 필드 자체가 없어 전 소스 None 이었다
- 가격 함정 3종 회귀 테스트: 단위가격(548원)·가격노드 안의 배송비(3,900원)·정상가/할인율
source 는 "naver" 유지 — price_history.naver_lowest·MALL_BY_SOURCE·프론트 그래프 계약이
구현(API→크롤) 교체와 무관하게 살아야 한다.
테스트 12건 추가(축약 픽스처 + 합성 함정) · 전체 182 passed.
배포서버 쿠팡 크롤 조사(2026-07-28)에서 드러난 '설정한 줄 알았는데 아니었던' 것들 정리.
크롤 동작 자체를 바꾸는 변경은 없다.
- Dockerfile.worker: ENV LPS_CHROME_EXECUTABLE 제거.
읽는 코드가 없는데 값이 박혀 있어 "컨테이너 Chrome 경로가 설정돼 있다"는 오해를 만들었다.
경로의 유일한 소스는 [WorkerConfig].chrome_executable 이다(설정 시 --no-sandbox 동반).
- config.local.toml.example: profile_dir 경고 추가.
컨테이너에서 ".profiles" 로 두면 /app/.profiles(컨테이너 레이어)에 쌓여 재생성마다 쿠키가
날아가고, compose 가 마운트한 lps-profiles 볼륨은 붙어만 있고 아무 일도 하지 않는다.
로컬·배포서버 양쪽에서 실측(/profiles 는 7/9·7/16 잔재, /app/.profiles 에 9MB 최신).
- config.prod.toml.example 신규: 배포서버 설정 템플릿.
로컬과 다른 값만 ★ 표시. 헤더에 로드 경로의 함정을 명시했다 —
docker-compose.prod.yml 이 이 파일을 config.local.toml 자리에 마운트하므로
APP_ENV=local 인데도 내용은 prod 설정이다(파일명만 보면 오해한다).
- worker_main.py: budget_leak 알림이 "ip_request_budget 하향 검토"를 단정하던 것을 수정.
차단이 ip_req#1 에 몰리면 새 IP 첫 요청부터 막히는 것이라 예산과 무관하다.
bot_detection.ip_request_no 분포를 보고 처방을 고르도록 문구를 바꿨다.
⚠️ Dockerfile.worker 가 바뀌었으므로 배포 시 lps-worker 재빌드 필요.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
설정이 .env(compose 주입)·config.toml·코드 곳곳의 os.environ 직독 3계층에
흩어져 관리가 어려웠다. TOML 하나로 통합한다(협의 결정).
- 신설 [WorkerConfig](동시성·폴백·프로필·데드라인·유예·Chrome·하트비트),
[AlertConfig](웹훅·쿨다운·임계 10종). [WebServerConfig].api_keys(guard),
[DecodoConfig].ip_request_budget/port_cooldown_sec 추가 — 흩어져 있던
LPS_* env 20여 개를 섹션으로 흡수.
- server_configs 의 env override 계층(DB_*·시크릿·NAVER_KEYS 등) 삭제.
남는 env 는 APP_ENV(부트스트랩)·PROCESS_COUNT/WORKER_CONCURRENCY(실행
스크립트 대화형 입력 전용)·LPS_LIVE(테스트 옵트인)뿐.
- Docker: env 주입 → config.docker.toml 마운트 + APP_ENV=docker.
이미지 무시크릿 유지, 마운트 누락 시 FileNotFoundError 즉시 실패.
.env.example 삭제, config.docker.toml.example 신설.
- negodata 호출부: guard 키를 env 직독에서 [WebServerConfig].lps_api_key
(+기존 관례대로 env override)로 이동.
- 실행 스크립트: 프로필·폴백·예산 프롬프트 제거(toml 소스 안내),
동시성/프로세스 수만 임시 override 로 유지.
- docs 7종·example toml 의 env 표기를 toml 키로 일괄 갱신.
- 전체 145 passed + APP_ENV=docker 로딩·API 기동 스모크 확인.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
협의로 선정한 조기 신호 4종을 AlertManager 에 추가한다.
- deadline: 최근 1h JobDeadlineExceeded 수 ≥ LPS_ALERT_DEADLINE_1H(5).
재시도로 살아나면 dead 룰엔 안 잡히는 크롤 행 반복 신호를 별도 집계.
- cost: 최근 1h 완료 잡 검색원가 합 ≥ LPS_ALERT_COST_1H_USD(1.0).
비용의 87%가 프록시 대역폭 — 리소스차단 풀림·재시도 루프의 조용한
비용 폭주를 감시. job.result 의 metrics.cost.total_usd JSONB 합산.
- proxy_ports_low: 가용 포트 비율 ≤ LPS_ALERT_PORTS_LOW_PCT(30%).
쿨다운 격리 누적 — blocks_1h(80건)보다 먼저 우는 대규모 차단 조기
신호. 워커별 프록시 중 가장 소진된 것 기준(min).
- budget_leak: 최근 6h end_reason=block 세션 ≥ LPS_ALERT_BLOCK_SESSIONS_6H(1).
요청 예산(3회)을 지켰는데도 차단됨 = 예산 하향 검토 신호.
- deadline_1h·cost_1h_usd 는 queue.ops() 에 편입 → /v1/lps/ops 로도 노출.
포트·세션 지표는 워커 웹훅 스냅샷에 포함(프록시 상태는 워커에만 있음).
- 테스트 4건 추가(ops 집계 2·포트 스냅샷 2), 전체 145 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
기존 ops-monitor 는 임계 초과가 지속되면 30초마다 같은 웹훅을 반복 발송했고
(쿨다운 없음), 해소 여부도 알 수 없었다. 감시 항목도 큐 지표 4종뿐이었다.
- common/alerts.py AlertManager 신설: 룰 키별 상태 관리 — 발화 1회 +
쿨다운(LPS_ALERT_COOLDOWN_MIN, 기본 30분)마다 리마인드, 해소 시 회복
알림 1회. sender/clock 주입으로 네트워크·대기 없이 단위 테스트.
- 워커 ops-monitor 를 AlertManager 로 이관(기존 4룰 유지) + 신규 2룰:
db_pool(풀 포화율 ≥ LPS_ALERT_POOL_PCT 90%) ·
source_fail:<src>(최근 30분 시도 ≥ LPS_ALERT_SOURCE_FAIL_30M(5) & 성공 0
— 쿼터 소진·셀렉터 드리프트·전면 차단 신호).
- DBSessionManager.pool_status(): 전 엔진 합산 checked_out/capacity/pct.
- SearchAdapter 에 시간 윈도우 성공/실패 카운터(recent_stats) — 누적
카운터로는 '최근 30분 성공 0건'을 볼 수 없어 추가. 쿠팡(브라우저)·
네이버(API) 성공/실패 지점에 배선.
- API 자체 풀 모니터: lifespan 백그라운드 태스크(run_pool_monitor) —
대량 폴링으로 풀을 고갈시키는 주범이 API 자신일 수 있다.
/v1/lps/ops 에 pool_checked_out/pool_capacity/pool_pct 노출(스모크 확인).
- 테스트 9건 추가(발화·쿨다운·회복·룰 독립·윈도우 카운터·풀 현황), 전체 135 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
쿠팡 크롤 IP 를 '막힐 때까지' 쓰던 방식을 '막히기 전에 교체'로 전환한다.
- 요청 예산(LPS_IP_REQUEST_BUDGET, 기본 3): IP당 요청 수가 예산에 닿으면
차단 전에 선제 회전. 실측상 5회 부근 차단 이력이 있어 보수적으로 3회.
선제 교체된 포트는 평판이 깨끗해 로테이션 복귀 시 재사용된다.
- 포트 쿨다운(LPS_PORT_COOLDOWN_SEC, 기본 max(sticky,30분)): 차단 감지·
전송오류 포트는 격리하고 _port() 가 건너뛴다. 전 포트 쿨다운이면 만료
임박 포트 사용(가용성 우선). 포트 수는 config 범위에서 동적 산출.
- 차단 재시도 소진 시에도 회전 예약 — 불탄 포트로 다음 검색을 하지 않음.
- ip_session 테이블 신설: 세션마다 요청 수·성공/차단·종료 사유(budget/
block/proxy_error/window/idle/shutdown)를 기록. bot_detection 과 달리
무사 종료도 남아 예산 상한 튜닝의 원천 데이터가 된다(쿼리 database.md).
models.py·migrations·init.sql(lps_db 섹션) 동행 갱신, dev DB 적용 완료.
- 테스트 17건 추가(쿨다운·예산 판정·세션 기록·CRUD), 전체 126 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- SIGINT/SIGTERM 핸들러 등록: cancel 대신 stop 이벤트 set → 새 잡 클레임 중단,
하던 잡은 마무리 후 자연 종료(트레이스백 없이 exit 0). 신호 재수신 시 강제 종료
- 종료 유예 LPS_SHUTDOWN_GRACE_SEC(기본 60s) 초과 시 강제 취소(잡은 lease 만료 후 재큐)
- 워커/리퍼가 예외로 죽으면 기존처럼 전파하되, finally에서 남은 태스크 취소·완주 대기 후 정리
- 리스너·어댑터 정리를 항목별 try/except로 격리 — 하나 실패해도 나머지 Chrome 정리
- 웜업(bg) 태스크는 종료 신호 즉시 취소해 어댑터 락 해제
- compose lps-worker에 stop_grace_period: 75s (기본 10s면 드레인 전 SIGKILL)
- 운영 가이드에 워커 종료 절차 문서화
검증: SIGTERM/SIGINT 실기동 테스트 — graceful 로그 후 exit 0, 기존 테스트 26개 통과
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- browser-reaper가 close_if_idle 없는 어댑터(네이버 httpx)를 건너뛰도록 getattr 가드
→ 30초마다 반복되던 ERROR 로그 제거
- 폴백 데드라인을 wait_for(cancel) → asyncio.wait(버림)으로 변경
→ in-flight page.goto 취소 시 patchright 내부 future가 남기는
'Future exception was never retrieved' 노이즈 제거, 페이지 어중간 상태 방지
→ 버려진 태스크는 강한 참조 집합(_abandoned_fallbacks)에 보관(GC 중도 파괴 방지),
종료 시 콜백이 예외 회수 후 집합에서 제거
- 데드라인 테스트에 잔여 태스크 배수(drain) 검증 추가
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
웜업이 인터랙티브 Turnstile(IP 평판 나쁨)로 실패하면 다른 IP 로 회전해 최대 3회 재시도.
gmarket 커버리지 플래키함 완화(100 IP 풀에서 좋은 IP 를 찾을 확률↑).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
WORKER_CONCURRENCY 를 늘려도 공유 브라우저 lock 때문에 직렬화되던 문제를 고쳐 진짜 병렬 검색.
- worker_main: _build_worker(i) 로 워커마다 자립 세트(브라우저 어댑터·AI·핸들러) 생성.
프로필 분리(user_data_dir_w{i}, ProcessSingleton 충돌 회피) + 워커별 다른 프록시 포트
(proxy.seed_offset 로 100포트를 균등 분할=다른 IP). naver/judge/keyword 도 워커별(공유상태 경합 제거).
프리플라이트는 대표 프록시로 게이트 1회 확인.
- proxy.seed_offset(k): 워커 시작 포트 분산.
- loadtest.py: N개 상품 제출→폴링→처리량·지연(p50/p95)·AI/DECODO/총비용 집계.
실측(동시성2, 4상품): 순차합 323s→벽시계 181s(~1.8x), 상품당 $0.0071, 1000건 ~$7.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
프록시(DECODO) 포트/IP 사망(407/ERR_TUNNEL/ERR_HTTP_RESPONSE_CODE_FAILURE)이
봇차단과 구분 없이 예외로 튕겨 같은 죽은 포트로 재시도만 하다 DEAD 되던 문제를 고친다.
- browser_base: is_proxy_error(순수함수) + search 루프에서 프록시 전송오류 시 IP 회전 재시도
(max_proxy_retries=2). 봇감지 회전과 통합. uses_proxy 프로퍼티.
- 쿠팡 어댑터를 BrowserSearchAdapter 로 통합 — 중복 machinery 제거, 회전 로직 한 곳에서 공유
(detect_block 순수함수는 유지, 테스트 호환).
- proxy.healthcheck(): 시작 프리플라이트 — 살아있는 포트 선점 + egress IP 로그(빠른 실패·가시성).
worker_main 기동 시 호출.
- 비용: DecodoConfig.cost_per_gb 추가. metrics 에 proxy_bytes(네이버 직접 제외) + 컴포넌트별
cost{ai_usd, proxy_usd, total_usd}. FE 원가 타일에 AI/DECODO 분해·프록시 바이트.
- 테스트: is_proxy_error 8종 + 비용 분해 1종.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
검색이 소모하는 리소스/비용/시간을 잡 단위로 집계해 result.metrics 로 적재(API/FE 노출).
지금까진 타임스탬프만 있고 실제 비용 동인(AI 토큰·대역폭)은 버려지고 있었다.
- services/metrics.SearchMetrics: duration_ms + ai(calls/tokens/est_cost_usd, gpt-4o-mini 단가)
+ crawl(fetches/html_bytes/malls_crawled) + source_ms
- AI 클라이언트: resp.usage 를 last_usage 로 노출(그동안 폐기하던 토큰)
- 어댑터: last_bytes(처리 HTML 바이트) 노출 — naver/coupang/browser_base 공통
- handler: 각 fetch 타이밍+바이트, AI 호출 토큰을 metrics 로 누적 → 결과에 스냅샷
- FE: 작업 카드에 원가 4타일(소요/AI비용/토큰/크롤 트래픽)
- 테스트 2종. ⚠️ html_bytes 는 대역폭 근사(오픈마켓 리소스 미차단분 제외=하한), CDP 정확화는 백로그
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
같은 상품 반복 검색 시 최저가를 스냅샷으로 적재 → 네이버/쿠팡/최종 3개 선 그래프.
배치 아님(조회된 상품만, 실제 검색 시각에 기록) — 트래픽/리소스 절약.
- price_history 테이블: product_code·triggered_at(X축)·naver/coupang/final 최저가+상세·outcome
- crud/price_history: record() + list_by_product(시각 오름차순)
- handler: AI 매칭 후 소스별 min + 전체 min 스냅샷 기록(_price_snapshot).
found/not_found 기록, 네거티브 캐시 히트·기술실패는 미기록
- API: GET /v1/lps/products/{product_code}/history → 그래프 데이터(시각 오름차순)
- tests: 스냅샷 계산/기록·조회/핸들러 기록규칙/API → 전체 54/54
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
설정이 .env(시크릿)+toml(설정)로 갈려 있던 것을 config.local.toml 하나로 통합.
DB 비번이 이미 toml 에 있어 분리 기준이 임의적이었고, backend(하우스 패턴)도
toml 단일이라 일관성 확보. 환경별로 바뀌는 값(DB_HOST 등)만 env override 유지.
- config_models: NaverConfig(keys 로테이션)·OpenAIConfig·DecodoConfig 추가
- server_configs: 3개 로드, load_dotenv 제거(python-dotenv 의존성도 제거)
- proxy/naver/similarity/keyword/worker_main: os.environ → config 객체 참조
- config.local.toml.example: [NaverConfig]/[OpenAIConfig]/[DecodoConfig] 섹션
- .env/.env.example 삭제, README/주석 갱신 (배포는 toml 마운트 or env override)
- tests: DecodoConfig 기반으로 갱신 → 전체 44/44
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
datacenter IP + Akamai 대응. 매 요청 IP 변경은 쿠키-IP 불일치로 재챌린지를
유발하므로, sticky 세션(일정 시간 같은 IP) + 주기적 회전 방식 사용.
- search/proxy.DecodoProxy: username 에 -session-<시간창id>-sessionduration-<분> 부착
→ 창 안에선 같은 IP, 창이 지나면 새 IP. 자격증명은 .env(DECODO_*), 4개 다 있어야 활성
- coupang/adapter: proxy 주입 + 세션창 경과 시 브라우저 재기동(IP 회전). 무프록시면 직접 연결
- worker_main: 쿠팡에만 DecodoProxy 경유(네이버는 공식 API라 미적용)
- .env.example: DECODO_HOST/PORT/USERNAME/PASSWORD/SESSION_MINUTES 슬롯
- tests: 활성조건·sticky username·server형식·세션창 회전 4건 → 전체 43/43
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
파이프라인의 비워둔 슬롯(이상치 뒤·top-N 앞)에 OpenAI 유사도 판정을 결합.
"스탠리 텀블러" 검색 시 빨대마개·커버 등 호환 액세서리가 최저가로 올라오던
문제를 해결한다(기계적 최저가 → 같은 상품 최저가).
- ai/similarity: SimilarityJudge(OpenAI structured output). 액세서리/부품/다른규격 불일치 판별
- pipeline/core: apply_filters + rank_result 로 분리(AI 를 그 사이에 끼움), run_price_pipeline 동작 불변
- handler: judge 주입 시 ai_match STAGE 추가(필터 후 후보만 판정 → 토큰 절약), 미주입 시 생략
- worker_main: OPENAI_API_KEY 있으면 판정 ON
- requirements: openai / tests: fake judge 필터링 검증 → 전체 32/32
- 라이브: '스탠리 퀜처 887ml' → ai_match(60→15) → 실제 텀블러 top-6(액세서리 제거)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
네이버 쇼핑 오픈API 어댑터(크롤링 불필요) + 핸들러를 다중 소스로 확장.
쿠팡(브라우저)+네이버(API)를 동시 검색·병합해 교차 최저가를 뽑는다.
- search/naver/adapter: httpx + 오픈API + 키 로테이션(429/403 순환), .env 키 로드
- search/naver/transform: 순수 변환(태그/엔티티 정리, lprice). 가격비교(catalog) lprice 는
'여러 판매자 중 최저가'라 최저가 솔루션엔 핵심 → 유지
- handler: asyncio.gather 동시 검색 + 소스별 실패 격리(일부 죽어도 결과) + 전체 실패 시 잡 실패
- worker_main: adapters={coupang, naver}
- tests: 네이버 변환 + 병합/실패격리/전체실패 4건 → 전체 31/31
- 라이브: 쿠팡30+네이버30 병합 top-N 최저가(소스 라벨 포함)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
큐를 실제로 돌린다: 적재 → 워커 claim → 핸들러 실행 → 결과 저장 → DONE.
API(적재)와 워커(소비)를 분리 프로세스로(코드베이스 공유, 독립 스케일).
- worker/notify: 전용 asyncpg LISTEN 리스너. enqueue 에서 pg_notify → 유휴 워커 즉시 기상(폴링 제거)
- worker/runner: Worker(claim→처리, 처리중 heartbeat 로 lease 갱신, complete/fail) + run_reaper
- worker/handlers: job_type 별 핸들러(주입식). SEARCH=소스 어댑터 검색→정규화 결과
- worker_main: API 분리 워커 진입점(브라우저 무거워 기본 동시성 1)
- job_crud.enqueue: 삽입 시 pg_notify (중복 스킵 시엔 미발생)
- tests: drain→DONE·실패→재시도→dead·reaper 회수 후 재처리·NOTIFY 기상 4건 (전체 20/20)
- 라이브 E2E 확인: 적재→워커가 실제 쿠팡 검색(8건)→DONE
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
