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민헌
3c5286aeec feat(lps): IP 선제 로테이션 — 요청 예산·포트 쿨다운·ip_session 관측
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>
2026-07-13 16:35:44 +09:00
민헌
ad26e6ce6f feat(lps): 다중 상품 병렬 검색(워커별 브라우저 세트) + 부하테스트 스크립트
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>
2026-07-09 16:28:08 +09:00
민헌
c955a8f367 feat(lps): 프록시 전송오류 IP회전 + 시작 프리플라이트 + DECODO/컴포넌트별 비용
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>
2026-07-09 15:33:37 +09:00
민헌
bca8032b79 feat(lps): 봇 감지 시 IP 회전+재시도 + 감지 이력 기록
쿠팡이 봇으로 감지(Akamai 차단 페이지)하면, 같은 IP로 재시도하던 것을
'브라우저 끄고 새 IP로 켜서 재시도'로 전환. 감지 패턴도 축적한다.

- DecodoProxy.rotate(): 시간창 무관 즉시 다음 포트(=새 IP). current_port 노출
- coupang/adapter: 0건+차단마커 감지 시 → 감지기록 → proxy.rotate()+강제재기동 →
  인라인 재시도(max_block_retries=1). IP당 요청수(ip_request_no) 추적, 재기동 시 리셋
- bot_detection 테이블 + crud: source/query/ip_request_no/proxy_port/elapsed_sec/marker/
  headless/html_len 기록 → 'IP당 몇 요청 만에 감지되나' 분석 가능
- worker_main: on_detect=BotDetectionLog.record 주입
- 로그: [coupang][BOT-DETECTED] ip_req#N port=... elapsed=...s marker=...
- tests: proxy rotate 즉시회전 + 감지기록 CRUD → 전체 47/47

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-09 11:04:07 +09:00
민헌
7911ba1745 refactor(lps): 환경설정 TOML 단일화 — .env 제거, 시크릿도 config.local.toml 로 통합
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>
2026-07-09 10:06:00 +09:00
민헌
2481c79e3f feat(lps): DECODO 포트기반 sticky + 대역폭 최적화(리소스 차단)
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>
2026-07-09 09:48:54 +09:00
민헌
4de85d43ed feat(lps): DECODO residential 프록시 — 쿠팡 sticky 세션 + 주기적 IP 회전
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>
2026-07-09 09:40:26 +09:00
민헌
e27b73c018 feat(lps): 쿠팡 검색 어댑터 — Akamai 우회(Patchright) + 정규화 파서
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>
2026-07-08 15:59:48 +09:00