495e16b951
기존엔 네이버가 쿠팡 기준 예산(3회)을 그대로 썼다. 실측하니 체급이 다르다: 같은 KR IP 로 **12회 연속 검색까지 무차단**(IP 4개 전부 한계 미도달). 3회로 돌리면 불필요하게 4배 자주 회전해 KR 풀만 빨리 소모하고 회전마다 브라우저 재기동(~20s)이 붙는다. → [DecodoConfig].naver_ip_request_budget = 10 (실측 12 에 여유). 쿠팡은 3 유지. 그리고 선제 회전에 빠져 있던 조각을 채웠다 — **휴식(rest)**: 예산 도달로 놓은 포트를 곧바로 다른 워커가 집으면 그 IP 의 요청률이 도로 올라가 예산의 의미가 사라진다. release(rest_sec=...) 로 sticky 수명만큼 쉬게 한다. 차단으로 태우는 burn(30분)과는 별개 상태다: 휴식 탄 게 아님 · 짧음 · 소진 시 가장 먼저 회수 쿨다운 차단당함 · 김 · 휴식보다 나중에 회수 회전 종류(kind)를 browser_base → DecodoProxy.rotate(kind) 로 전달해 budget 일 때만 휴식을 건다. 라이브 검증(예산 3으로 낮춰 관찰): 6회 검색 = IP 2개만 사용, 3회마다 선제 회전, 놓은 포트는 휴식 1 · 쿨다운 0 · 차단 0. 즉 IP 를 태우지 않고 로테이션만으로 돌아간다. 테스트 6건 추가(휴식 재사용 금지·만료 복귀·burn 우선·회수 우선순위·budget vs block), 전체 202 passed. _MockProxy.rotate 가 kind 를 받도록 갱신.
354 lines
22 KiB
Python
354 lines
22 KiB
Python
# LPS 워커 프로세스 진입점 (API 와 분리 실행 — 코드베이스 공유, 독립 스케일).
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# python worker_main.py
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# WORKER_CONCURRENCY=3 python worker_main.py # 상품 3개 동시 검색(권장 2~3, 로컬)
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#
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# 브라우저 어댑터는 컨텍스트당 직렬(lock)이라, 진짜 병렬을 위해 **워커마다 자기 브라우저 세트**를 준다:
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# 프로필 분리(user_data_dir_w{i}) + 워커별 다른 프록시 포트(=다른 IP). 동시성 N → 최대 4×N Chrome.
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import asyncio
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import os
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import signal
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import time
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from common.alerts import AlertManager
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from common.database.db_session_manager import DB_SESSION_MNG
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from common.logger import LOG
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from config.server_configs import web_server_config, openai_config, decodo_config, worker_config, alert_config
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from crud.job_crud import JobQueue
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from crud.negative_cache import NegativeCache
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from crud.bot_detection import BotDetectionLog
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from crud.ip_session import IpSessionLog
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from crud.price_history import PriceHistory
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from services.search.port_registry import PortRegistry
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from services.search.proxy import DecodoProxy
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from services.search.coupang.adapter import CoupangAdapter
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from services.search.naver_shop.adapter import NaverShopAdapter
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from services.search.esm.adapter import EsmAdapter
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from services.search.st11.adapter import ElevenStAdapter
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from services.ai.similarity import SimilarityJudge
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from services.ai.keyword import KeywordGenerator
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from worker.handlers import build_search_handler
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from worker.notify import JobListener
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from worker.runner import Worker, run_reaper
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LOG.SetPrefix(f"{web_server_config.server_name}-worker")
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# 오픈마켓 폴백(G마켓·옥션·11번가)은 **기본 비활성** — 2026-07-10 협의 결정.
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# 실측상 크롤 몰이 최종 최저가를 바꾼 적이 없고(0회), 검색당 최대 15s + 프록시 대역폭의
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# 대부분을 차지해 로직에서 제외했다(코드·테스트는 유지, 핸들러는 빈 폴백을 정상 처리).
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# 재가동: [WorkerConfig].fallbacks = ["gmarket", "auction", "st11"] (일부만도 가능) —
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# 켜기 전 라이브 스모크로 셀렉터 드리프트 점검. 배경은 docs/decision-openmarket-crawler.md.
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_FALLBACK_SOURCES = ("gmarket", "auction", "st11")
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def _enabled_fallbacks() -> list[str]:
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names = [s.strip() for s in worker_config.fallbacks if s.strip()]
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unknown = [n for n in names if n not in _FALLBACK_SOURCES]
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if unknown:
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LOG.w(f"[WorkerConfig].fallbacks 무시된 값: {unknown} (가능: {list(_FALLBACK_SOURCES)})")
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return [n for n in names if n in _FALLBACK_SOURCES]
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def _build_worker(i: int, concurrency: int, has_openai: bool, neg_cache, history, registry=None):
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"""워커 1개의 자립 세트(브라우저 어댑터·AI·핸들러)를 만든다.
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프로필 분리(user_data_dir_w{i}) + 워커별 다른 프록시 포트(=다른 IP)로 진짜 병렬을 보장한다."""
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# 워커별 프록시(다른 포트=다른 IP). 100포트를 워커 수로 균등 분할해 시작점을 벌린다.
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# 두 프록시는 **게이트웨이가 다르다** — 쿠팡=국가 무지정, 네이버=한국 전용.
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# 해외 residential IP 로는 네이버 msearch 가 즉시 하드차단된다(2026-08-05 실측:
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# 같은 포트 10091 에서 gate=차단 2,641B / kr=정상 14건). kr_host 가 비면 gate 로
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# 떨어지고 그때는 네이버가 막힌다(로그의 [naver][BOT-DETECTED] 로 드러남).
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# 포트는 공용 registry 가 배타 임대해 준다 — 워커끼리, 그리고 두 소스끼리 같은 IP 를
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# 동시에 쓰거나 태운 IP 를 곧바로 재사용하는 걸 막는다.
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proxy = DecodoProxy(registry=registry, owner=f"coupang-w{i}")
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kr_proxy = DecodoProxy(host=decodo_config.kr_host or None, registry=registry, owner=f"naver-w{i}")
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||
if proxy.enabled and concurrency > 1:
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n = proxy.port_end - proxy.port_start + 1
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proxy.seed_offset(i * max(1, n // concurrency))
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||
kr_proxy.seed_offset(i * max(1, n // concurrency))
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bot_log = BotDetectionLog()
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ip_log = IpSessionLog()
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suffix = f"_w{i}" if concurrency > 1 else ""
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def _pf(source): # 워커별 Chrome 프로필 경로(중복 실행 시 ProcessSingleton 충돌 방지)
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# [WorkerConfig].profile_dir 를 영속 볼륨으로 두면 재시작해도 cf_clearance 등 쿠키 유지(재웜업 회피).
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return f"{worker_config.profile_dir}/lps_{source}{suffix}"
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adapters = {
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"coupang": CoupangAdapter(headless=False, user_data_dir=_pf("coupang"), proxy=proxy,
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on_detect=bot_log.record, on_session_end=ip_log.record),
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# 네이버는 오픈API(shop.json)가 2026-07-31 종료돼 404 SE05 만 돌아온다 → 모바일 크롤로 전환.
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# 쿠팡과 같은 프록시를 물린다: 단일 IP 로 연달아 두드리면 WTM 캡차로 넘어간다(실측 —
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# 스파이크에서 십수 회 만에 홈 IP 가 탔다). 회전·예산·차단기록은 베이스가 처리한다.
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"naver": NaverShopAdapter(headless=False, user_data_dir=_pf("naver"), proxy=kr_proxy,
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ip_request_budget=decodo_config.naver_ip_request_budget,
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on_detect=bot_log.record, on_session_end=ip_log.record),
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}
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# 폴백은 기본 비활성(LPS_FALLBACKS 로 켬 — 상단 주석 참고). 켤 땐 데드라인이 상한이라
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# 봇감지 재시도(챌린지 대기 2배)를 끈다(max_block_retries=0) — 빠르게 포기·스킵.
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fallback_adapters = {}
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for name in _enabled_fallbacks():
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if name == "st11":
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fallback_adapters[name] = ElevenStAdapter(headless=False, user_data_dir=_pf("st11"), proxy=proxy,
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||
on_detect=bot_log.record, on_session_end=ip_log.record, max_block_retries=0)
|
||
else:
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fallback_adapters[name] = EsmAdapter(name, headless=False, user_data_dir=_pf(name), proxy=proxy,
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||
on_detect=bot_log.record, on_session_end=ip_log.record, max_block_retries=0)
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||
# AI 도 워커별 인스턴스 — 공유 상태(last_usage) 경합 원천 제거
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judge = SimilarityJudge() if has_openai else None
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keyword_gen = KeywordGenerator() if has_openai else None
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handler = build_search_handler(
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adapters, judge=judge, keyword_gen=keyword_gen,
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neg_cache=neg_cache, history=history,
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fallback_adapters=fallback_adapters,
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ai_model=openai_config.model,
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proxy_cost_per_gb=decodo_config.cost_per_gb,
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||
)
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return handler, list(adapters.values()) + list(fallback_adapters.values())
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||
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||
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||
async def _warmup_worker(worker_adapters, tries: int = 3, attempt_timeout: float = 60.0):
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"""워커의 챌린지 소스(Turnstile/Akamai)를 미리 풀어 쿠키(cf_clearance 등)를 확보한다.
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||
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)."""
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for ad in worker_adapters:
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if ad.source not in ("gmarket", "auction", "coupang"):
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||
continue
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for attempt in range(tries):
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||
try:
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||
await asyncio.wait_for(ad.search("생수", limit=1), timeout=attempt_timeout)
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||
LOG.i(f"[warmup:{ad.source}] 챌린지 통과·쿠키 확보 (시도 {attempt + 1})")
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||
break
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||
except Exception as ex:
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if attempt < tries - 1:
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||
ad._rotate_ip(f"웜업 재시도({type(ex).__name__}) — 새 IP")
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||
else:
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||
LOG.w(f"[warmup:{ad.source}] {tries}회 실패(첫 잡에서 재시도): {type(ex).__name__}")
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||
|
||
|
||
def _proxy_ports_snapshot(adapters) -> tuple[int, int] | None:
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||
"""가용 포트 현황 — (최소 가용 수, 전체 포트 수). 프록시 미사용이면 None.
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||
|
||
게이트웨이가 둘(쿠팡=국가무지정 / 네이버=한국)이라 **가장 마른 게이트웨이 기준(min)**으로 본다
|
||
— 한쪽만 고갈돼도 그 소스는 검색을 못 하므로 평균으로 덮으면 안 된다."""
|
||
proxies = {}
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||
for ad in (adapters or []):
|
||
p = getattr(ad, "_proxy", None)
|
||
if p is not None and p.enabled:
|
||
proxies[id(p)] = p
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||
if not proxies:
|
||
return None
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||
any_p = next(iter(proxies.values()))
|
||
total = any_p.port_end - any_p.port_start + 1
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||
return min(p.available_ports() for p in proxies.values()), total
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||
|
||
|
||
def _port_pool_detail(adapters) -> dict:
|
||
"""게이트웨이별 상세(보유·쿨다운·가용·소유자) — 알림 페이로드에 실어 원인 파악을 돕는다.
|
||
registry 를 쓰지 않는 구성(단독 프록시)이면 빈 dict."""
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||
for ad in (adapters or []):
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||
reg = getattr(getattr(ad, "_proxy", None), "_registry", None)
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||
if reg is not None:
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||
return reg.snapshot()
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return {}
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||
|
||
|
||
async def run_ops_monitor(queue, bot_log, stop, interval: float = 30.0, adapters=None, alerts=None, ip_log=None):
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||
"""워커 헬스 하트비트 + 임계 알림. 주기적으로 (1) 하트비트 파일 갱신(Docker HEALTHCHECK 가
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||
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)
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||
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
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||
except Exception:
|
||
pass
|
||
try:
|
||
snap = await queue.ops()
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||
snap["blocks_1h"] = await bot_log.recent_count(60)
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||
pool = DB_SESSION_MNG.pool_status()
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||
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)
|
||
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)
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||
# 가용 프록시 포트 고갈 — 쿨다운 격리 누적. blocks_1h 보다 먼저 우는 대규모 차단 조기 신호.
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||
ports = _proxy_ports_snapshot(adapters)
|
||
if ports:
|
||
avail, total = ports
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||
snap["proxy_ports_avail"], snap["proxy_ports_total"] = avail, total
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||
pool = _port_pool_detail(adapters)
|
||
if pool:
|
||
snap["port_pool"] = pool # {게이트웨이: {held, cooling, available, owners}}
|
||
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)
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||
# 예산 누수 — 요청 예산을 지켰는데도 차단된 IP 세션 발생.
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||
# 처방은 '몇 번째 요청에서 막혔나'로 갈린다:
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||
# ip_req#1 위주 → 새 IP 첫 요청부터 차단 = IP 평판 문제. 예산을 낮춰도 소용없다.
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||
# ip_req#2~ 위주 → 같은 IP 로 너무 많이 긁은 것 = 예산 하향이 유효.
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||
# 예산 하향만 권하면 오진을 부른다(2026-07-28 배포서버 조사에서 전량 ip_req#1 이었다).
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||
block_sessions = (await ip_log.recent_stats(360)).get("block", 0)
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||
snap["block_sessions_6h"] = block_sessions
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||
await alerts.check(
|
||
"budget_leak", block_sessions >= th.block_sessions_6h,
|
||
f"예산 회전에도 차단된 IP 세션 6h={block_sessions} — "
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||
f"bot_detection.ip_request_no 분포 확인(1 위주면 IP 평판/프록시 대역, 2 이상이면 ip_request_budget 하향)",
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||
snap,
|
||
)
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# 소스별 장기 실패 — 최근 30분간 시도는 있는데 성공이 0건(쿼터 소진·셀렉터 드리프트·전면 차단 신호)
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per_source: dict[str, list[int]] = {}
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for ad in (adapters or []):
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tries, ok = ad.recent_stats(1800)
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agg = per_source.setdefault(ad.source, [0, 0])
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||
agg[0] += tries
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||
agg[1] += ok
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||
for src, (tries, ok) in per_source.items():
|
||
await alerts.check(f"source_fail:{src}", tries >= th.source_fail_30m and ok == 0,
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||
f"{src} 최근 30분 {tries}회 시도·성공 0건", snap)
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||
except Exception as ex:
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||
LOG.e_no_callstack(f"[ops-monitor] {type(ex).__name__}: {ex}")
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||
try:
|
||
await asyncio.wait_for(stop.wait(), timeout=interval)
|
||
except asyncio.TimeoutError:
|
||
pass
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||
|
||
|
||
async def run_browser_reaper(adapters, stop, idle_sec: float = 120.0, interval: float = 30.0,
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||
close_timeout: float = 60.0):
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"""유휴 브라우저 정리 루프 — 일정 시간 검색 없는 어댑터의 Chrome 을 닫아 메모리를 회수한다.
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||
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
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||
다른 워커의 브라우저까지 못 닫게 되는 것을 실측(2026-07-10 부하테스트)했다."""
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||
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):
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||
queue = JobQueue()
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neg_cache, history = NegativeCache(), PriceHistory() # DB 기반 — 워커 공유 안전
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||
has_openai = bool(openai_config.api_key)
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||
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||
# 시작 프리플라이트: DECODO 게이트가 살아있는지(인증) 대표 프록시로 1회 확인. 포트는 워커별로 각자 잡음.
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||
probe = DecodoProxy()
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||
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()
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||
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)'}")
|
||
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||
stop = asyncio.Event()
|
||
listeners: list[JobListener] = []
|
||
tasks: list[asyncio.Task] = []
|
||
bg_tasks: list[asyncio.Task] = [] # 웜업 등 백그라운드(짧게 끝남, gather 대상 아님)
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||
all_adapters = []
|
||
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||
# ── 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()
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||
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()
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||
|
||
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
|
||
# 프로세스 전체가 공유하는 포트(=IP 세션) 중재자 — 워커·소스가 늘어도 여기 하나만 본다.
|
||
registry = PortRegistry(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, registry=registry)
|
||
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)))
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tasks.append(asyncio.create_task(run_reaper(queue, stop)))
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tasks.append(asyncio.create_task(run_browser_reaper(all_adapters, stop))) # 유휴 브라우저 정리
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tasks.append(asyncio.create_task(run_ops_monitor(queue, BotDetectionLog(), stop, adapters=all_adapters))) # 하트비트 + 임계 알림
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LOG.i(f"LPS 워커 {concurrency}개 + reaper + 브라우저정리 + ops모니터(하트비트/알림) 기동 (워커별 세트 · 상품 {concurrency}개 동시)")
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# 종료 유예: stop 후 하던 잡이 이 시간 안에 끝나면 자연 종료, 초과하면 강제 취소.
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# docker stop 을 쓰면 compose 의 stop_grace_period 를 이보다 길게 잡아야 SIGKILL 전에 마무리된다.
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grace = worker_config.shutdown_grace_sec
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gathered = asyncio.gather(*tasks)
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stop_waiter = asyncio.create_task(stop.wait())
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try:
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await asyncio.wait({gathered, stop_waiter}, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED)
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if gathered.done():
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gathered.result() # 워커/리퍼가 예외로 죽은 경우 → 전파(finally 가 정리 후 종료)
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else:
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# 종료 신호 경로 — 워커 루프들이 stop 을 보고 하던 잡을 마친 뒤 스스로 끝나길 기다린다
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try:
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await asyncio.wait_for(gathered, timeout=grace)
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LOG.i("graceful 종료 — 모든 워커가 하던 잡을 마무리함")
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except asyncio.TimeoutError:
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LOG.w(f"종료 유예 {grace:.0f}s 초과 — 남은 태스크 강제 취소(잡은 lease 만료 후 재큐)")
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except asyncio.CancelledError: # 신호 재수신(강제 종료)로 태스크가 취소된 경우
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LOG.w("강제 종료 — 남은 리소스 정리 후 종료")
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finally:
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stop.set()
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stop_waiter.cancel()
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for t in (*tasks, *bg_tasks):
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t.cancel()
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# 취소 완주를 기다린 뒤 정리 — 실행 중 태스크가 브라우저/커넥션을 쓰는 채로 닫지 않게
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await asyncio.gather(gathered, stop_waiter, *bg_tasks, return_exceptions=True)
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for listener in listeners:
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try:
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await listener.close()
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except Exception as ex:
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LOG.e_no_callstack(f"[shutdown] 리스너 정리 실패(무시): {ex}")
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for adapter in all_adapters: # 항목별 격리 — 하나가 실패해도 나머지 Chrome 은 닫는다
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try:
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await adapter.close()
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except Exception as ex:
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LOG.e_no_callstack(f"[shutdown] {getattr(adapter, 'source', '?')} 정리 실패(무시): {ex}")
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LOG.i("LPS 워커 종료 완료")
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if __name__ == "__main__":
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# 동시성은 [WorkerConfig].concurrency 가 소스 — WORKER_CONCURRENCY env 는 실행 스크립트의
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# 대화형 입력 전용 임시 override(설정 관리는 toml 하나로, 2026-07-13 협의).
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_conc = int(os.environ.get("WORKER_CONCURRENCY", "0")) or worker_config.concurrency
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asyncio.run(main(_conc))
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