# LPS 워커 프로세스 진입점 (API 와 분리 실행 — 코드베이스 공유, 독립 스케일). # python worker_main.py # WORKER_CONCURRENCY=3 python worker_main.py # 상품 3개 동시 검색(권장 2~3, 로컬) # # 브라우저 어댑터는 컨텍스트당 직렬(lock)이라, 진짜 병렬을 위해 **워커마다 자기 브라우저 세트**를 준다: # 프로필 분리(user_data_dir_w{i}) + 워커별 다른 프록시 포트(=다른 IP). 동시성 N → 최대 4×N Chrome. import asyncio import os import signal import time from common.alerts import AlertManager from common.database.db_session_manager import DB_SESSION_MNG from common.logger import LOG from config.server_configs import web_server_config, openai_config, decodo_config, worker_config, alert_config from crud.job_crud import JobQueue from crud.negative_cache import NegativeCache from crud.bot_detection import BotDetectionLog from crud.ip_session import IpSessionLog from crud.port_lease import PortLeaseStore from crud.price_history import PriceHistory from services.search.profile_slot import claim_profile_slot from services.search.proxy import DecodoProxy from services.search.coupang.adapter import CoupangAdapter from services.search.naver_shop.adapter import NaverShopAdapter from services.search.esm.adapter import EsmAdapter from services.search.st11.adapter import ElevenStAdapter from services.ai.similarity import SimilarityJudge from services.ai.keyword import KeywordGenerator from worker.handlers import build_search_handler from worker.notify import JobListener from worker.runner import Worker, run_reaper LOG.SetPrefix(f"{web_server_config.server_name}-worker") # 오픈마켓 폴백(G마켓·옥션·11번가)은 **기본 비활성** — 2026-07-10 협의 결정. # 실측상 크롤 몰이 최종 최저가를 바꾼 적이 없고(0회), 검색당 최대 15s + 프록시 대역폭의 # 대부분을 차지해 로직에서 제외했다(코드·테스트는 유지, 핸들러는 빈 폴백을 정상 처리). # 재가동: [WorkerConfig].fallbacks = ["gmarket", "auction", "st11"] (일부만도 가능) — # 켜기 전 라이브 스모크로 셀렉터 드리프트 점검. 배경은 docs/decision-openmarket-crawler.md. _FALLBACK_SOURCES = ("gmarket", "auction", "st11") def _enabled_fallbacks() -> list[str]: names = [s.strip() for s in worker_config.fallbacks if s.strip()] unknown = [n for n in names if n not in _FALLBACK_SOURCES] if unknown: LOG.w(f"[WorkerConfig].fallbacks 무시된 값: {unknown} (가능: {list(_FALLBACK_SOURCES)})") return [n for n in names if n in _FALLBACK_SOURCES] def _build_worker(i: int, concurrency: int, has_openai: bool, neg_cache, history, store=None): """워커 1개의 자립 세트(브라우저 어댑터·AI·핸들러)를 만든다. 프로필 분리(user_data_dir_w{i}) + 워커별 다른 프록시 포트(=다른 IP)로 진짜 병렬을 보장한다.""" # 워커별 프록시(다른 포트=다른 IP). 100포트를 워커 수로 균등 분할해 시작점을 벌린다. # 두 프록시는 **게이트웨이가 다르다** — 쿠팡=국가 무지정, 네이버=한국 전용. # 해외 residential IP 로는 네이버 msearch 가 즉시 하드차단된다(2026-08-05 실측: # 같은 포트 10091 에서 gate=차단 2,641B / kr=정상 14건). kr_host 가 비면 gate 로 # 떨어지고 그때는 네이버가 막힌다(로그의 [naver][BOT-DETECTED] 로 드러남). # 포트는 **DB 장부(proxy_port)** 가 배타 임대해 준다 — 워커끼리, 두 소스끼리, 그리고 # **여러 프로세스끼리** 같은 IP 를 동시에 쓰거나 태운 IP 를 곧바로 재사용하는 걸 막는다. # owner 에 PID 를 넣어 프로세스가 늘어도 임대자가 구분된다(죽으면 leased_until 로 자동 회수). tag = f"p{os.getpid()}-w{i}" proxy = DecodoProxy(store=store, owner=f"coupang-{tag}") kr_proxy = DecodoProxy(host=decodo_config.kr_host or None, store=store, owner=f"naver-{tag}") # 예전엔 seed_offset 으로 워커별 시작 포트를 벌렸지만, 이제 DB 가 LRU(가장 오래 안 쓴 IP)로 # 배정하므로 프로세스·워커가 몇 개든 알아서 갈린다 — 오프셋 계산이 필요 없다. bot_log = BotDetectionLog() ip_log = IpSessionLog() def _pf(source): """이 워커가 배타적으로 쓸 Chrome 프로필 경로. Chrome 은 프로필당 인스턴스 1개만 허용한다(ProcessSingleton). 예전엔 워커 인덱스로만 갈랐는데, 그러면 **프로세스가 여러 개일 때 같은 경로를 잡아** 두 번째 프로세스의 검색이 전부 죽는다(실측). 파일 락으로 슬롯을 선점해 프로세스가 몇 개든 겹치지 않게 한다. [WorkerConfig].profile_dir 를 영속 볼륨으로 두면 슬롯 재사용으로 웜 쿠키가 유지된다. """ return claim_profile_slot(worker_config.profile_dir, source, worker_index=i) adapters = { "coupang": CoupangAdapter(headless=False, user_data_dir=_pf("coupang"), proxy=proxy, on_detect=bot_log.record, on_session_end=ip_log.record), # 네이버는 오픈API(shop.json)가 2026-07-31 종료돼 404 SE05 만 돌아온다 → 모바일 크롤로 전환. # 쿠팡과 같은 프록시를 물린다: 단일 IP 로 연달아 두드리면 WTM 캡차로 넘어간다(실측 — # 스파이크에서 십수 회 만에 홈 IP 가 탔다). 회전·예산·차단기록은 베이스가 처리한다. "naver": NaverShopAdapter(headless=False, user_data_dir=_pf("naver"), proxy=kr_proxy, ip_request_budget=decodo_config.naver_ip_request_budget, on_detect=bot_log.record, on_session_end=ip_log.record), } # 폴백은 기본 비활성(LPS_FALLBACKS 로 켬 — 상단 주석 참고). 켤 땐 데드라인이 상한이라 # 봇감지 재시도(챌린지 대기 2배)를 끈다(max_block_retries=0) — 빠르게 포기·스킵. fallback_adapters = {} for name in _enabled_fallbacks(): if name == "st11": fallback_adapters[name] = ElevenStAdapter(headless=False, user_data_dir=_pf("st11"), proxy=proxy, on_detect=bot_log.record, on_session_end=ip_log.record, max_block_retries=0) else: fallback_adapters[name] = EsmAdapter(name, headless=False, user_data_dir=_pf(name), proxy=proxy, on_detect=bot_log.record, on_session_end=ip_log.record, max_block_retries=0) # AI 도 워커별 인스턴스 — 공유 상태(last_usage) 경합 원천 제거 judge = SimilarityJudge() if has_openai else None keyword_gen = KeywordGenerator() if has_openai else None handler = build_search_handler( adapters, judge=judge, keyword_gen=keyword_gen, neg_cache=neg_cache, history=history, fallback_adapters=fallback_adapters, ai_model=openai_config.model, proxy_cost_per_gb=decodo_config.cost_per_gb, ) return handler, list(adapters.values()) + list(fallback_adapters.values()) async def _warmup_worker(worker_adapters, tries: int = 3, attempt_timeout: float = 60.0): """워커의 챌린지 소스(Turnstile/Akamai)를 미리 풀어 쿠키(cf_clearance 등)를 확보한다. 콜드 비용을 시작 시 몰아, 이후 실 작업은 웜(빠름). 백그라운드로 돌려 잡 처리를 막지 않는다. 나쁜 IP 는 인터랙티브 Turnstile 로 에스컬레이션되므로, 실패 시 **다른 IP 로 회전 재시도**한다. 시도당 타임아웃 필수 — 웜업은 search 중 어댑터 락을 쥐므로, 여기서 행하면 그 워커의 모든 실 검색이 락 대기로 함께 멈춘다(2026-07-10 부하테스트에서 15분 행 실측).""" for ad in worker_adapters: if ad.source not in ("gmarket", "auction", "coupang"): continue for attempt in range(tries): try: await asyncio.wait_for(ad.search("생수", limit=1), timeout=attempt_timeout) LOG.i(f"[warmup:{ad.source}] 챌린지 통과·쿠키 확보 (시도 {attempt + 1})") break except Exception as ex: if attempt < tries - 1: ad._rotate_ip(f"웜업 재시도({type(ex).__name__}) — 새 IP") else: LOG.w(f"[warmup:{ad.source}] {tries}회 실패(첫 잡에서 재시도): {type(ex).__name__}") def _fatal_markers(adapters) -> list[str]: """어댑터들이 선언한 '회전 무효' 마커 목록 — 알림이 이 마커만 세도록 모은다.""" out = [] for ad in (adapters or []): out += list(getattr(ad, "fatal_block_markers", ()) or ()) return sorted(set(out)) async def _port_pool_status(adapters) -> tuple[dict, tuple[int, int] | None]: """포트 장부 현황 → (게이트웨이별 상세, (최소 가용, 전체)). 게이트웨이가 둘(쿠팡=국가무지정 / 네이버=한국)이라 **가장 마른 쪽 기준(min)**으로 본다 — 한쪽만 고갈돼도 그 소스는 검색을 못 하므로 평균으로 덮으면 안 된다. 가용 수는 DB 장부에서 읽는다(프로세스 로컬 카운터는 다른 프로세스의 차단을 모른다). """ for ad in (adapters or []): store = getattr(getattr(ad, "_proxy", None), "_store", None) if store is None: continue try: detail = await store.snapshot() except Exception as ex: LOG.d(f"[ops] 포트 장부 조회 실패(무시): {type(ex).__name__}") return {}, None if not detail: return {}, None worst = min(detail.values(), key=lambda d: d["available"]) return detail, (worst["available"], worst["total"]) return {}, None async def run_ops_monitor(queue, bot_log, stop, interval: float = 30.0, adapters=None, alerts=None, ip_log=None): """워커 헬스 하트비트 + 임계 알림. 주기적으로 (1) 하트비트 파일 갱신(Docker HEALTHCHECK 가 행/좀비 워커 감지) (2) 큐/차단/DB풀/소스별 실패 지표 점검 → AlertManager 로 발화 (룰별 쿨다운으로 스팸 방지, 조건 해소 시 회복 알림).""" hb_path = worker_config.heartbeat_file th = alert_config # 임계값은 [AlertConfig] 섹션이 소스(docs/operations.md 표) alerts = alerts or AlertManager(origin="worker") ip_log = ip_log or IpSessionLog() while not stop.is_set(): try: with open(hb_path, "w") as f: f.write(str(int(time.time()))) # 하트비트(mtime) — HEALTHCHECK 가 신선도 확인 except Exception: pass try: snap = await queue.ops() snap["blocks_1h"] = await bot_log.recent_count(60) pool = DB_SESSION_MNG.pool_status() snap["pool_pct"] = pool["pct"] await alerts.check("dead", snap["dead_1h"] >= th.dead_1h, f"DEAD 1h={snap['dead_1h']}", snap) await alerts.check("blocks", snap["blocks_1h"] >= th.blocks_1h, f"차단 1h={snap['blocks_1h']}", snap) # 구조적 차단(회전 무효) — 1건만 나와도 알린다. 방치하면 그 소스는 계속 0건이다. fatal = _fatal_markers(adapters) if fatal: snap["fatal_blocks_1h"] = await bot_log.recent_count_by_marker(fatal, 60) await alerts.check("fatal_block", snap["fatal_blocks_1h"] > 0, f"구조적 차단 1h={snap['fatal_blocks_1h']} (마커 {fatal}) — " f"IP 회전으로 회복 불가. 게이트웨이 국가 설정([DecodoConfig].kr_host) 확인", snap) await alerts.check("queue_lag", snap["oldest_pending_sec"] >= th.queue_lag_sec, f"큐지연={snap['oldest_pending_sec']}s", snap) await alerts.check("stuck", snap["stuck_running"] > 0, f"stuck={snap['stuck_running']}", snap) await alerts.check("db_pool", pool["pct"] >= th.pool_pct, f"DB 풀 포화 {pool['pct']}% (checked_out {pool['checked_out']}/{pool['capacity']})", snap) await alerts.check("deadline", snap["deadline_1h"] >= th.deadline_1h, f"잡 데드라인 강제종료 1h={snap['deadline_1h']} — 크롤 행 반복 신호", snap) await alerts.check("cost", snap["cost_1h_usd"] >= th.cost_1h_usd, f"검색원가 1h=${snap['cost_1h_usd']} — 비용 폭주(리소스차단 풀림·재시도 루프) 점검", snap) # 가용 프록시 포트 고갈 — 쿨다운 격리 누적. blocks_1h 보다 먼저 우는 대규모 차단 조기 신호. pool, ports = await _port_pool_status(adapters) if ports: avail, total = ports snap["proxy_ports_avail"], snap["proxy_ports_total"] = avail, total if pool: snap["port_pool"] = pool # {게이트웨이: {held, resting, cooling, available, total}} await alerts.check("proxy_ports_low", avail * 100 <= total * th.ports_low_pct, f"가용 프록시 포트 {avail}/{total} — 대규모 차단 진행 신호" + (f" · {pool}" if pool else ""), snap) # 예산 누수 — 요청 예산을 지켰는데도 차단된 IP 세션 발생. # 처방은 '몇 번째 요청에서 막혔나'로 갈린다: # ip_req#1 위주 → 새 IP 첫 요청부터 차단 = IP 평판 문제. 예산을 낮춰도 소용없다. # ip_req#2~ 위주 → 같은 IP 로 너무 많이 긁은 것 = 예산 하향이 유효. # 예산 하향만 권하면 오진을 부른다(2026-07-28 배포서버 조사에서 전량 ip_req#1 이었다). block_sessions = (await ip_log.recent_stats(360)).get("block", 0) snap["block_sessions_6h"] = block_sessions await alerts.check( "budget_leak", block_sessions >= th.block_sessions_6h, f"예산 회전에도 차단된 IP 세션 6h={block_sessions} — " f"bot_detection.ip_request_no 분포 확인(1 위주면 IP 평판/프록시 대역, 2 이상이면 ip_request_budget 하향)", snap, ) # 소스별 장기 실패 — 최근 30분간 시도는 있는데 성공이 0건(쿼터 소진·셀렉터 드리프트·전면 차단 신호) per_source: dict[str, list[int]] = {} for ad in (adapters or []): tries, ok = ad.recent_stats(1800) agg = per_source.setdefault(ad.source, [0, 0]) agg[0] += tries agg[1] += ok for src, (tries, ok) in per_source.items(): await alerts.check(f"source_fail:{src}", tries >= th.source_fail_30m and ok == 0, f"{src} 최근 30분 {tries}회 시도·성공 0건", snap) except Exception as ex: LOG.e_no_callstack(f"[ops-monitor] {type(ex).__name__}: {ex}") try: await asyncio.wait_for(stop.wait(), timeout=interval) except asyncio.TimeoutError: pass async def run_browser_reaper(adapters, stop, idle_sec: float = 120.0, interval: float = 30.0, close_timeout: float = 60.0): """유휴 브라우저 정리 루프 — 일정 시간 검색 없는 어댑터의 Chrome 을 닫아 메모리를 회수한다. 쿠키는 user_data_dir 에 남아, 다음 검색 때 재기동해도 (같은 IP면) 웜 유지. 순차 순회라 close 1건에도 타임아웃을 건다 — 한 어댑터의 close 행이 루프 전체를 멈춰 다른 워커의 브라우저까지 못 닫게 되는 것을 실측(2026-07-10 부하테스트)했다.""" while not stop.is_set(): try: await asyncio.wait_for(stop.wait(), timeout=interval) except asyncio.TimeoutError: pass for ad in adapters: close_if_idle = getattr(ad, "close_if_idle", None) if close_if_idle is None: # 네이버(httpx) 등 브라우저 없는 어댑터는 정리 대상 아님 continue try: await asyncio.wait_for(close_if_idle(idle_sec), timeout=close_timeout) except asyncio.TimeoutError: LOG.w(f"[browser-reaper] {getattr(ad, 'source', '?')} 정리 {close_timeout:.0f}s 초과 — 취소·스킵(다음 틱 재시도)") except Exception as ex: LOG.e_no_callstack(f"[browser-reaper] 정리 실패(무시): {ex}") async def main(concurrency: int = 1): queue = JobQueue() neg_cache, history = NegativeCache(), PriceHistory() # DB 기반 — 워커 공유 안전 has_openai = bool(openai_config.api_key) # 시작 프리플라이트: DECODO 게이트가 살아있는지(인증) 대표 프록시로 1회 확인. 포트는 워커별로 각자 잡음. probe = DecodoProxy() LOG.i(f"DECODO 프록시: {'ON(sticky ' + str(probe.session_minutes) + '분 회전)' if probe.enabled else 'OFF(미설정)'}") if probe.enabled: egress_ip, egress_port = await probe.healthcheck() LOG.i(f"DECODO 프리플라이트 OK — egress IP {egress_ip} (port {egress_port})") if egress_ip \ else LOG.w("DECODO 프리플라이트 실패 — 살아있는 포트를 못 찾음(런타임 회전으로 재시도)") fb = _enabled_fallbacks() LOG.i(f"AI(판정+검색어생성): {'ON' if has_openai else 'OFF(키 없음)'} · " f"오픈마켓 폴백: {', '.join(fb) if fb else 'OFF(기본 — LPS_FALLBACKS 로 활성화)'}") stop = asyncio.Event() listeners: list[JobListener] = [] tasks: list[asyncio.Task] = [] bg_tasks: list[asyncio.Task] = [] # 웜업 등 백그라운드(짧게 끝남, gather 대상 아님) all_adapters = [] # ── graceful shutdown: SIGINT(Ctrl+C)/SIGTERM(docker stop) → stop 이벤트 ── # asyncio.run 기본 동작(SIGINT=메인 태스크 즉시 cancel)은 하던 잡을 도중에 끊어 # RUNNING 인 채 lease 만료(120s)까지 묶어둔다. 대신 stop 을 set 해 "새 잡은 안 받고, # 하던 잡은 마무리"로 종료한다. 같은 신호를 한 번 더 받으면 강제 종료(태스크 취소). def _request_stop(sig_name: str): if not stop.is_set(): LOG.i(f"{sig_name} 수신 — graceful 종료: 새 잡 중단, 하던 잡 마무리 (한 번 더 = 강제 종료)") stop.set() for t in bg_tasks: # 웜업은 선택 작업 — 즉시 취소해 어댑터 락을 비운다 t.cancel() else: LOG.w(f"{sig_name} 재수신 — 강제 종료(실행 중 잡은 lease 만료 후 reaper 가 재큐)") for t in tasks: t.cancel() loop = asyncio.get_running_loop() for sig in (signal.SIGINT, signal.SIGTERM): loop.add_signal_handler(sig, _request_stop, sig.name) # 잡 1건 데드라인 — 정상 검색은 폴백 포함 수분 내 끝난다(실측 15~22s). 크롤 행 실측(15분) 대비 상한. job_deadline = worker_config.job_deadline_sec # 포트(=IP 세션) 장부는 DB 다 — 프로세스가 늘어도 모두 같은 장부를 본다. # 기동 시 게이트웨이별 포트 행을 보장한다(이미 있으면 상태 유지, 덮지 않음). store = PortLeaseStore() for gw in {decodo_config.host, decodo_config.kr_host or decodo_config.host}: if gw: await store.ensure_ports(gw, decodo_config.port_start, decodo_config.port_end) for i in range(concurrency): handler, worker_adapters = _build_worker(i, concurrency, has_openai, neg_cache, history, store=store) all_adapters += worker_adapters bg_tasks.append(asyncio.create_task(_warmup_worker(worker_adapters))) # 챌린지 쿠키 선점(백그라운드) listener = JobListener() await listener.start() listeners.append(listener) worker = Worker(f"worker-{i}", queue, handler, job_deadline_sec=job_deadline) tasks.append(asyncio.create_task(worker.run(listener, stop))) tasks.append(asyncio.create_task(run_reaper(queue, stop))) tasks.append(asyncio.create_task(run_browser_reaper(all_adapters, stop))) # 유휴 브라우저 정리 tasks.append(asyncio.create_task(run_ops_monitor(queue, BotDetectionLog(), stop, adapters=all_adapters))) # 하트비트 + 임계 알림 LOG.i(f"LPS 워커 {concurrency}개 + reaper + 브라우저정리 + ops모니터(하트비트/알림) 기동 (워커별 세트 · 상품 {concurrency}개 동시)") # 종료 유예: stop 후 하던 잡이 이 시간 안에 끝나면 자연 종료, 초과하면 강제 취소. # docker stop 을 쓰면 compose 의 stop_grace_period 를 이보다 길게 잡아야 SIGKILL 전에 마무리된다. grace = worker_config.shutdown_grace_sec gathered = asyncio.gather(*tasks) stop_waiter = asyncio.create_task(stop.wait()) try: await asyncio.wait({gathered, stop_waiter}, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED) if gathered.done(): gathered.result() # 워커/리퍼가 예외로 죽은 경우 → 전파(finally 가 정리 후 종료) else: # 종료 신호 경로 — 워커 루프들이 stop 을 보고 하던 잡을 마친 뒤 스스로 끝나길 기다린다 try: await asyncio.wait_for(gathered, timeout=grace) LOG.i("graceful 종료 — 모든 워커가 하던 잡을 마무리함") except asyncio.TimeoutError: LOG.w(f"종료 유예 {grace:.0f}s 초과 — 남은 태스크 강제 취소(잡은 lease 만료 후 재큐)") except asyncio.CancelledError: # 신호 재수신(강제 종료)로 태스크가 취소된 경우 LOG.w("강제 종료 — 남은 리소스 정리 후 종료") finally: stop.set() stop_waiter.cancel() for t in (*tasks, *bg_tasks): t.cancel() # 취소 완주를 기다린 뒤 정리 — 실행 중 태스크가 브라우저/커넥션을 쓰는 채로 닫지 않게 await asyncio.gather(gathered, stop_waiter, *bg_tasks, return_exceptions=True) for listener in listeners: try: await listener.close() except Exception as ex: LOG.e_no_callstack(f"[shutdown] 리스너 정리 실패(무시): {ex}") for adapter in all_adapters: # 항목별 격리 — 하나가 실패해도 나머지 Chrome 은 닫는다 try: await adapter.close() except Exception as ex: LOG.e_no_callstack(f"[shutdown] {getattr(adapter, 'source', '?')} 정리 실패(무시): {ex}") LOG.i("LPS 워커 종료 완료") if __name__ == "__main__": # 동시성은 [WorkerConfig].concurrency 가 소스 — WORKER_CONCURRENCY env 는 실행 스크립트의 # 대화형 입력 전용 임시 override(설정 관리는 toml 하나로, 2026-07-13 협의). _conc = int(os.environ.get("WORKER_CONCURRENCY", "0")) or worker_config.concurrency asyncio.run(main(_conc))