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.
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>
몰이 열린 집합이라 와이드 컬럼(gmarket_*, st11_* …) 대신 JSONB 한 컬럼으로 담는다
— 몰 추가 시 마이그레이션 0. naver/coupang/final 3선 컬럼은 그래프 하위호환 유지.
- models: price_history.by_mall JSONB 추가
- crud: record/list 에 by_mall 왕복(json.dumps + CAST jsonb)
- handler: _price_snapshot 에 summarize_by_mall 적재, final 은 소스무관 전체 최저로
- protocol/service: history API 응답에 by_mall 노출
- migrations/2026-07-09: 기존 dev DB 동기화용 ALTER(추적 파일)
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
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backend 와 동일한 프레임워크로 lps/ 폴더를 신설한다. 구체적인 도메인
로직(크롤링/오픈API/최저가 산정)은 미정이라 골격만 구성한다.
- FastAPI 부트스트랩(web_main/router) + lifespan·CORS·gzip·로그 미들웨어 + /healthz
- TOML 설정 로더(APP_ENV) + pydantic config + DB env override
- DB 세션 매니저(논리 DB × R/W, service→람다 위임) — 엔진 lazy 라 DB 없이도 부팅
- 공통 응답 규약(gmodel) + ErrorType/DBType/DBWRType
- router→services→crud 계층 컨벤션(services/crud 는 빈 폴더로 자리만)
- 포트 9400(backend 9300·agent 9500 회피), Dockerfile/run_local_server.sh/README
- tests/test_health.py 스모크(healthz, DB 없이 통과)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
