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.
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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
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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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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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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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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)
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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)
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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
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