# 운영 가이드 — 실행 · 로그 · DB · 문제 해결

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## 1. 사전 준비

**필요한 것**: Python 3.12+ (로컬은 3.14), PostgreSQL, Google Chrome(쿠팡 크롤링용)

**설정 파일** (`config/config.local.toml`, git 미커밋)
```bash
cp config/config.local.toml.example config/config.local.toml
```
채워야 할 값:
| 섹션 | 값 |
|------|-----|
| `[MainDBConfig]` | DB 접속(host/port/id/pw, name=lps_db) |
| `[NaverConfig].keys` | 네이버 쇼핑 API 키(id/secret). 여러 개면 자동 로테이션 |
| `[OpenAIConfig]` | `api_key` (AI 판정·검색어 생성용) |
| `[DecodoConfig]` | 프록시 정보(비워두면 프록시 미사용) |

> **한 파일에 설정+시크릿 통합** 관리. 배포 시엔 이 파일을 마운트하거나, 환경별로 바뀌는 값(DB_HOST 등)만 환경변수로 덮어씁니다.

**DB 준비**: `lps_db` 생성 후 최초 실행 시 테이블 자동 생성.
```bash
createdb -h 127.0.0.1 -U postgres lps_db
psql -h 127.0.0.1 -U postgres -d lps_db -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgcrypto;"
```

## 2. 실행

**API 서버** (요청 접수)
```bash
./run_local_server.sh            # → http://localhost:9600/docs
```

**워커** (실제 검색 수행) — 별도 터미널
```bash
python worker_main.py
# 로그를 실시간으로 보려면:
PYTHONUNBUFFERED=1 python worker_main.py
# 상품 여러 개를 동시에 검색(워커별 브라우저 세트 · 다른 IP):
WORKER_CONCURRENCY=3 python worker_main.py   # 권장 2~3(로컬). Chrome 최대 4×N개
```
> 워커 실행 시 쿠팡 크롤링용 **Chrome 창이 뜹니다**(정상). 기동 로그에 `DECODO 프리플라이트 OK — egress IP ...`, `AI: ON/OFF`가 표시됩니다.
> 동시성 N이면 상품 N개가 진짜 병렬 처리됩니다(각 워커가 자기 프로필·프록시 IP 사용).

**부하 테스트** (여러 상품 동시 검색 측정)
```bash
N=8 python loadtest.py    # 상품 8개 제출→처리량·지연(p50/p95)·AI/DECODO/총비용 집계
```
> 워커 동시성만큼 병렬 처리됩니다(동시성 낮으면 큐에서 순차 대기 — 그게 부하 관측 포인트).

## 3. 로그 보는 법 (워커 터미널)

| 로그 | 의미 |
|------|------|
| `[naver] query='...' → N건` | 네이버 검색 결과 수 |
| `[coupang] query='...' → N건 (ip_req#K)` | 쿠팡 결과 수 / 이 IP로 K번째 요청 |
| `[ai] 판정 N건 중 매칭 M건` | AI 같은상품 선별 결과 |
| `[ai] 검색어 생성 precise=... broad=...` | 0건이라 검색어 재생성 |
| `[coupang][BOT-DETECTED] ...` | **쿠팡 봇 감지** → IP 회전 |
| `[worker-0] done <id>` / `fail ... → DEAD` | 작업 완료 / 실패 |
| `[reaper] reclaimed N` | 죽은 워커 작업 회수 |

> 디버그 로그가 안 보이면 `config.local.toml`의 `[LogConfig] log_level = "debug"` 확인.

## 4. DB 조회 (유용한 쿼리)

```bash
psql -h 127.0.0.1 -U postgres -d lps_db
```
```sql
-- 큐 상태 요약 (1=대기 2=처리중 3=완료 4=실패)
SELECT status, count(*) FROM job GROUP BY status;

-- 최근 작업 결과
SELECT job_id, status, result->>'outcome' AS outcome,
       result->'lowest'->>'price' AS lowest, result->'sources' AS sources
FROM job ORDER BY created_at DESC LIMIT 5;

-- 특정 상품의 최저가 이력(그래프 원본)
SELECT triggered_at, naver_lowest, coupang_lowest, final_lowest, final_source, outcome
FROM price_history WHERE product_code='T1' ORDER BY triggered_at;

-- 봇 감지 패턴 (IP당 평균 몇 요청 만에 감지?)
SELECT avg(ip_request_no), count(*) FROM bot_detection;

-- 네거티브 캐시(없음으로 기록된 상품)
SELECT key, until, reason FROM search_negative ORDER BY created_at DESC;
```

## 5. 테스트

```bash
python -m pytest
```
> ⚠️ **워커가 실행 중이면 테스트가 깨집니다** — 워커가 같은 `lps_db`의 테스트 작업을 가로채기 때문. 테스트 전 워커를 멈추세요:
> ```bash
> pkill -f worker_main.py
> ```

## 6. 문제 해결

| 증상 | 원인 / 해결 |
|------|------------|
| 포트 9600 사용 중 | `lsof -ti:9600 \| xargs kill` 후 재실행 |
| 백그라운드 실행 시 로그 안 보임 | `print` 버퍼링 → `PYTHONUNBUFFERED=1` 붙여 실행 |
| `ProcessSingleton ... profile is already in use` | Chrome 프로필 중복 — 워커를 **하나만** 실행(또는 워커별 프로필 분리 필요) |
| 쿠팡 결과 0건 + `blocked=True` | 봇 차단 → 프록시(DECODO) 설정 확인. 감지 이력은 `bot_detection` 참고 |
| AI 매칭이 0건 자주 발생 | 검색어가 모호하거나 스펙이 실제와 다름 → `product_name`/`specification`을 더 정확히 |
| `result.desc = LPS_JOB_NOT_FOUND` | 존재하지 않거나 잘못된 job_id |

## 7. 배포 시 유의 (예정)
- Chrome을 **headless**로(서버엔 화면 없음) — 튜닝 필요
- Docker 이미지에 **chromium 설치** 필요
- **프록시(residential)** 사실상 필수 — 클라우드 IP는 쉽게 차단됨
- 워커 여러 개 띄우면 **워커별 Chrome 프로필 분리** 필요
- 시크릿(config.local.toml)은 이미지에 굽지 말고 **마운트** 권장