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G마켓 챌린지가 안 풀린 채 25~70초를 먹던 문제에 상한을 씌운다. 폴백은 '있으면 좋은' 보강이라 데드라인으로 잘라도 안전(그 몰만 스킵). - handler: 각 폴백 크롤에 fallback_deadline_sec(기본 15s) wait_for. 초과 시 스킵. _timed_search 예외를 BaseException 로(CancelledError 계측 포함). - 폴백 어댑터 max_block_retries=0(챌린지 대기 2배 방지), ESM ready_timeout 22→12s, st11 20→15s. - 테스트: 느린 폴백 데드라인 스킵 1종. 실측(동시성2·4상품): 상품당 p50 84.6s→34.2s(~2.5x), 벽시계 181s→65s(~2.8x), 처리량 1.3→3.7 상품/분, 1000건 $7.12→$5.06(~29%↓, 실패 챌린지 대역폭 절감). Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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5.5 KiB
Python
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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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from common.logger import LOG
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from config.server_configs import web_server_config, openai_config, decodo_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.price_history import PriceHistory
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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.adapter import NaverAdapter
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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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def _build_worker(i: int, concurrency: int, has_openai: bool, neg_cache, history):
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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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proxy = DecodoProxy()
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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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bot_log = BotDetectionLog()
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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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return f"/tmp/lps_{source}{suffix}"
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adapters = {
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"coupang": CoupangAdapter(headless=False, user_data_dir=_pf("coupang"), proxy=proxy, on_detect=bot_log.record),
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"naver": NaverAdapter(), # httpx 직접(프록시 미경유) — 워커별 인스턴스(last_bytes 경합 회피)
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}
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# 폴백은 데드라인이 상한이라 봇감지 재시도(챌린지 대기 2배)를 끈다(max_block_retries=0) — 빠르게 포기·스킵.
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fallback_adapters = {
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"gmarket": EsmAdapter("gmarket", headless=False, user_data_dir=_pf("gmarket"), proxy=proxy, on_detect=bot_log.record, max_block_retries=0),
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"auction": EsmAdapter("auction", headless=False, user_data_dir=_pf("auction"), proxy=proxy, on_detect=bot_log.record, max_block_retries=0),
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"st11": ElevenStAdapter(headless=False, user_data_dir=_pf("st11"), proxy=proxy, on_detect=bot_log.record, max_block_retries=0),
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}
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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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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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# 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)'}")
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if probe.enabled:
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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 \
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else LOG.w("DECODO 프리플라이트 실패 — 살아있는 포트를 못 찾음(런타임 회전으로 재시도)")
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LOG.i(f"AI(판정+검색어생성): {'ON' if has_openai else 'OFF(키 없음)'} · 오픈마켓 폴백: gmarket, auction, st11")
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stop = asyncio.Event()
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listeners: list[JobListener] = []
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tasks: list[asyncio.Task] = []
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all_adapters = []
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for i in range(concurrency):
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handler, worker_adapters = _build_worker(i, concurrency, has_openai, neg_cache, history)
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all_adapters += worker_adapters
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listener = JobListener()
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await listener.start()
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listeners.append(listener)
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worker = Worker(f"worker-{i}", queue, handler)
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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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LOG.i(f"LPS 워커 {concurrency}개 + reaper 기동 (워커별 브라우저 세트 — 상품 {concurrency}개 동시 검색)")
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try:
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await asyncio.gather(*tasks)
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finally:
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stop.set()
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for listener in listeners:
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await listener.close()
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for adapter in all_adapters:
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await adapter.close()
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(main(int(os.environ.get("WORKER_CONCURRENCY", "1"))))
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