동시 다상품 검색 점검 중 발견. 워커 3개(소유자 6)가 포트 2개/게이트웨이를 두고 경합하는
상황을 실제 코드로 돌리니, 임대를 못 받은 워커가 **남이 쥔 포트를 그대로 집어 같은 IP 로
동시에 요청**했다:
coupang-w1 사용=70002 임대=70002
coupang-w2 사용=70002 임대=None ← 같은 IP 를 둘이 사용
원인은 _port() 의 계산식 폴백이다. 장부 모드에서 acquire 가 None 을 줘도 시간창 계산으로
포트를 하나 골라 돌려줬다. 포트 장부가 존재하는 이유("워커 N개가 같은 IP 에 요청을 몰면 그 IP 가
빨리 탄다" — port_registry.py 도입 배경)를 정면으로 무너뜨리는 경로다. 게다가 하필 **풀이 마른
상태 = IP 가 가장 귀할 때** 발동해, 남은 IP 를 두 배 속도로 태우는 악순환을 만든다.
→ 장부 모드에선 임대한 포트만 쓴다(없으면 None). 못 받으면 AdapterError 로 실패하고 잡이
백오프 후 재시도한다 — 그 사이 쿨다운이 풀린다. 풀 고갈 자체는 proxy_ports_low 가 이미 운다.
→ playwright_proxy() 도 임대가 없으면 예외. 여기서 None 을 돌려주면 **프록시 없이** 브라우저가
떠 서버 공인 IP 로 크롤하게 되는데, 그 IP 가 타면 회전으로 복구할 수 없다.
동시성 점검 결과(포트 20개/게이트웨이, 워커 3개):
정상 24건 동시 성공 24 · 포트 중복 보유 0
풀 고갈 성공 4/6(2건은 정상적으로 실패) · **같은 IP 공유 0**
전면 차단 소각이 어댑터당 2개에서 멈춤(게이트웨이당 6/20) · 브레이커 6/6 트립
테스트 3건 추가(고갈 시 None 반환·남의 포트 미사용 / 임대 없는 playwright_proxy 예외 /
검색이 깔끔히 실패), 전체 256 passed.
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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).
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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.
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>
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.
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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.
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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>
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
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대시보드 실측 반영 — Decodo residential 은 포트 기반 sticky(gate:10001..N,
고정 user/pass, 각 포트=sticky 세션). IP 회전 = 포트 순환.
- proxy.DecodoProxy: 시간창 기반 포트 선택(창 안 동일 IP, 창 지나면 다음 포트=새 IP).
_UNSET sentinel 로 '미지정(env)' vs '명시적 빈값' 구분(테스트 결정성)
- coupang/adapter: 이미지/미디어/폰트/CSS 차단(block_resources) — per-GB 대역폭 대폭 절감,
Akamai(JS)·상품파싱엔 무영향. 라이브 검증: 차단 ON 에도 Akamai 통과+파싱 정상
- .env.example: DECODO_HOST/USERNAME/PASSWORD/PORT_START/PORT_END/SESSION_MINUTES
- tests: 포트범위/시간창 안정성/활성조건 5건 → 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
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소스 어댑터 패턴으로 크롤링을 시작한다. 쿠팡은 Akamai Bot Manager 의
JS 행동 챌린지라 curl_cffi 단독 불가 → Patchright(스텔스 Playwright) +
실제 Chrome(channel=chrome)으로 챌린지를 통과하고 selectolax 로 파싱한다.
- contract: SearchAdapter(ABC)·NormalizedProduct·AdapterHealth·AdapterError
- coupang: adapter(브라우저 재사용, 챌린지 1회)·parser(순수)·selectors(외부화, webpack 해시 prefix 매칭)
- 공용: rate_limiter(2~8s 랜덤)·proxy(무프록시 off 인터페이스)·util.parse_price
- 가격 파싱: 단위가격 '(1개당 44,400원)'의 앞 '1' 오인 방지 — '원' 앞 숫자 앵커링
- deps: curl_cffi·selectolax·patchright(nodriver 는 py3.14 버그로 대체)
- tests: 파서 회귀(소형 fixture) — 라이브 2회 검색 + 파서 3/3 통과
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>