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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)

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(로컬). Docker 이미지에는 이 파일이 들어가지 않는다 — 빌드 시 .dockerignore 로 제외되고 example(플레이스홀더)이 대신 들어가며, 실값은 compose 의 env 로 주입한다(리포 루트 .env, 템플릿 .env.example). server_configs 의 env override 가 DB 접속·OPENAI_API_KEY·DECODO_*(포트 포함)·NAVER_KEYS 를 모두 덮는다.

DB 준비: lps_db 생성 후 최초 실행 시 테이블 자동 생성.

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)

./run_local_server.sh            # → http://localhost:9600/docs

워커 (실제 검색 수행) — 별도 터미널

./run_local_worker.sh            # 대화형: 동시성(WORKER_CONCURRENCY)·Chrome 프로필·폴백 선택
# 또는 직접:
PYTHONUNBUFFERED=1 python worker_main.py                 # 로그 실시간
WORKER_CONCURRENCY=3 python worker_main.py               # 동시성 2~3(로컬). Chrome 최대 4×N개
LPS_FALLBACKS=gmarket,auction,st11 python worker_main.py # 오픈마켓 폴백 재가동(기본 OFF — decision 문서 참고)

워커 실행 시 쿠팡 크롤링용 Chrome 창이 뜹니다(정상). 기동 로그에 DECODO 프리플라이트 OK — egress IP ..., AI: ON/OFF가 표시됩니다. 동시성 N이면 상품 N개가 진짜 병렬 처리됩니다(각 워커가 자기 프로필·프록시 IP 사용).

워커 종료 (graceful)

• Ctrl+C(SIGINT) 또는 docker stop(SIGTERM) 1회 → 새 잡은 안 받고, 하던 잡을 마무리한 뒤 리스너·브라우저를 정리하고 종료합니다(LPS 워커 종료 완료 로그, 트레이스백 없음).
• 유예시간 LPS_SHUTDOWN_GRACE_SEC(기본 60s) 안에 안 끝나면 강제 취소되고, 그 잡은 lease 만료(120s) 후 reaper 가 재큐합니다. 한 번 더 신호를 보내면 즉시 강제 종료입니다.
• Docker 는 compose 의 stop_grace_period: 75s(유예 60s + 정리 여유)가 SIGKILL 을 그만큼 미뤄줍니다 — 유예를 늘리면 이 값도 같이 늘리세요.

부하 테스트

N=8 python loadtest.py    # e2e: 상품 8개 제출→처리량·지연(p50/p95)·AI/DECODO/총비용 집계 (워커 필요)
./run_loadtest_gui.sh     # API 부하: Locust 웹 UI(:8089)에서 RPS/지연 실시간 관측 (워커 OFF)

e2e(loadtest.py)는 워커 동시성만큼 병렬 처리됩니다(동시성 낮으면 큐에서 순차 대기 — 그게 부하 관측 포인트). API 부하(GUI)는 enqueue/조회 경로만 측정하므로 워커를 끄고 실행합니다(실제 크롤 비용 회피).

2-1. 멀티코어 스케일 & 커넥션 풀 (자동)

API 서버는 asyncio(스레드 1개)라 1 프로세스 = 1 코어입니다. 처리량을 코어만큼 올리려면 process_count(uvicorn 워커 수)를 늘립니다 — 이때 DB 커넥션 풀은 config 가 자동으로 맞춰줍니다.

실제 동시 커넥션 = (pool_size + max_overflow) × 2엔진(R/W) × process_count
config 가 보장:  위 값 ≤ connection_budget   (기본 40)

• process_count 를 올리면 pool_size/max_overflow 가 자동으로 축소되어 예산을 넘지 않습니다. (수동 튜닝 불필요 — 예전엔 이걸 안 맞춰서 워커↑ 시 커넥션 고갈→요청 실패가 났음)
• 기동 로그에서 실효값 확인: DB Pool : pool_size=.. max_overflow=.. × 2engine × Nworkers = M conns (budget=..)
• 예산 조정: 공유 PG 는 40 유지, 전용 PG(max_connections≈100)면 DB_CONNECTION_BUDGET=90 으로 상향.
• env 로 조절(코드/toml 수정 없이): PROCESS_COUNT, DB_CONNECTION_BUDGET, (특수 시)DB_POOL_SIZE/DB_MAX_OVERFLOW.
• 부하 한계 측정은 loadtest/README.md 참고(Locust 멀티코어 벤치).

3. 로그 보는 법 (워커 터미널)

로그	의미
DECODO 프리플라이트 OK — egress IP ...	시작 시 살아있는 프록시 포트 선점 성공(egress IP 표시)
[warmup:gmarket] 챌린지 통과·쿠키 확보	시작 웜업 — 챌린지 미리 풀어 쿠키 선점(실 작업 웜)
[naver] query='...' → N건	네이버 검색 결과 수
[coupang] query='...' → N건 (ip_req#K)	쿠팡 결과 수 / 이 IP로 K번째 요청
[gmarket/auction/st11] query='...' → N건	오픈마켓 폴백 크롤 결과 수
[ai] 판정 N건 중 매칭 M건	AI 같은상품 선별 결과
[coupang][BOT-DETECTED] ... marker='...'	봇 감지(마커별) → IP 회전
[gmarket] IP 회전 — 프록시 전송오류/봇 감지	프록시 죽음(407/터널) 또는 차단 → 새 IP
[fallback:gmarket] 데드라인 15s 초과 → 스킵	폴백 크롤이 시간 상한 초과 → 그 몰만 스킵
[coupang] 유휴 120s 초과 → 브라우저 정리	유휴 브라우저 닫아 메모리 회수(다음 검색 때 재기동)
[worker-0] done <id> / fail ... → DEAD	작업 완료 / 실패

디버그 로그가 안 보이면 config.local.toml의 [LogConfig] log_level = "debug" 확인.

4. DB 조회 (유용한 쿼리)

psql -h 127.0.0.1 -U postgres -d lps_db

-- 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) + 몰별 스냅샷
SELECT triggered_at, naver_lowest, coupang_lowest, final_lowest, final_source, by_mall
FROM price_history WHERE product_code='T1' ORDER BY triggered_at;

-- 검색 원가(최근 완료 작업의 metrics)
SELECT job_id,
       result->'metrics'->'cost'->>'total_usd'  AS 총비용,
       result->'metrics'->'cost'->>'proxy_usd'  AS DECODO,
       result->'metrics'->'crawl'->>'proxy_bytes' AS 전송바이트,
       result->'metrics'->>'duration_ms'        AS 소요ms
FROM job WHERE status=3 ORDER BY updated_at DESC LIMIT 5;

-- 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;

4-1. 관측·알림 (모니터링)

엔드포인트/신호	용도
GET /healthz	liveness — 프로세스 살아있는지(DB 무관)
GET /readyz	readiness — DB 도달성까지 확인(실패 503). LB/오케스트레이터용
GET /v1/lps/ops	운영 스냅샷: 큐 카운트 + oldest_pending_sec(큐 지연) + dead_1h + stuck_running + blocks_1h(최근 차단). 외부 모니터가 스크랩·알림
워커 하트비트	/tmp/lps_worker_heartbeat(mtime) — 컨테이너 HEALTHCHECK 가 신선도<120s 로 행/좀비 워커 감지

실시간 대시보드(로컬): ./run_monitor.sh → http://localhost:9700 — 큐 추이·처리량(개/분)· 코어별 CPU·프로세스 그룹(worker/api/chrome/postgres) 사용률을 2초 간격으로 시각화. 부하테스트/e2e(N=100 python loadtest.py) 관측용. 상세는 loadtest/README.md.

임계 알림(워커 ops-monitor): 초과 시 WARN 로그 + (env 있으면) Slack 호환 웹훅.

LPS_ALERT_WEBHOOK=https://hooks.slack.com/...   # 있으면 알림 전송
LPS_ALERT_DEAD_1H=20   LPS_ALERT_BLOCKS_1H=80   LPS_ALERT_QUEUE_LAG_SEC=300

5. 테스트

python -m pytest                                   # 단위·통합(96) — 브라우저/네트워크 불필요
LPS_LIVE=1 python -m pytest tests/test_browser_base.py::test_live_smoke   # 라이브 스모크(셀렉터·안티봇 드리프트 감지)

⚠️ 워커가 실행 중이면 테스트가 깨집니다 — 워커가 같은 lps_db의 테스트 작업을 가로채기 때문. 테스트 전 워커를 멈추세요:

pkill -f worker_main.py

라이브 스모크는 IP 의존·느려서 기본 skip. 배포 후 셀렉터가 깨졌는지 수동/야간 점검용.

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
프리플라이트 실패/모든 크롤 실패	DECODO 프록시 문제 — 대시보드에서 잔여 트래픽·플랜·자격증명 확인(407=인증거부). 게이트 다운이면 네이버(직접)만 동작
G마켓 결과 계속 0건	Cloudflare Turnstile 미통과(나쁜 IP는 인터랙티브 체크박스) — 웜업 IP회전 재시도로 완화. 지연 부담이면 폴백 데드라인이 스킵
쿠팡 blocked=True(Access Denied 등)	Akamai 차단 → 자동 IP 회전(감지 이력 bot_detection). 반복되면 프록시 IP 풀 확대
Chrome이 계속 쌓임	유휴 정리(120s)가 닫음. 스파이크/이전 워커 잔여는 pkill -f "user-data-dir=/tmp/lps_"
AI 매칭이 0건 자주 발생	검색어 모호/스펙 불일치 → product_name/specification을 더 정확히
검색이 너무 느림/비쌈	result.metrics로 소스별 시간·DECODO 바이트 확인. 대역폭이 대부분(오픈마켓 크롤)
result.desc = LPS_JOB_NOT_FOUND	존재하지 않거나 잘못된 job_id

7. Docker 배포

# 루트에서 (DB 는 외부 PostgreSQL, host.docker.internal 로 연결)
docker compose build lps-api lps-worker
docker compose up -d lps-api lps-worker
docker logs -f lps-worker          # 웜업·검색 로그
docker ps                          # lps-worker "(healthy)" 확인

• 워커 = 헤드풀 Chromium + Xvfb(Dockerfile.worker): headless 는 Akamai·Cloudflare Turnstile 에 탐지됨(실측). Xvfb 가상 디스플레이로 headful 실행.
• API = lean(Dockerfile, 브라우저 불필요).
• 시크릿은 이미지에 없음(강제): 이미지는 example config 로 빌드된다(.dockerignore 가 config.local.toml·.profiles/ 제외). 실값은 리포 루트 .env(템플릿 .env.example)에서 compose env 로 주입. .env 없이 뜨면 AI OFF·프록시 미사용으로 조용히 동작하니, 기동 로그의 AI: ON/OFF·DECODO 프록시: ON/OFF 로 주입 성공을 반드시 확인할 것.
• Chrome 프로필 영속 볼륨(lps-profiles:/profiles, LPS_PROFILE_DIR): 재시작해도 cf_clearance 유지 → 재웜업 회피.
• 워커 헬스: HEALTHCHECK(하트비트<120s)로 행 워커 감지. compose 의 restart 는 unhealthy 를 재시작하지 않으므로 autoheal 컨테이너(라벨 autoheal=true 감시)가 재시작 담당. k8s 는 liveness probe 로 대체.
• 잡 데드라인: 잡 1건 300s 상한(LPS_JOB_DEADLINE_SEC) — 크롤 행이 워커 슬롯을 영구 점유하지 못하게 함.

남은 배포 과제: API 인증·레이트리밋(비용 남용 방지), 다중 레플리카 시 분산 레이트리밋/프록시 IP 조정. 비용: 대역폭이 원가의 대부분(오픈마켓 크롤) — 같은 상품 재크롤을 줄이는 TTL 캐시가 다음 절감 후보.