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검색이 소모하는 리소스/비용/시간을 잡 단위로 집계해 result.metrics 로 적재(API/FE 노출).
지금까진 타임스탬프만 있고 실제 비용 동인(AI 토큰·대역폭)은 버려지고 있었다.
- services/metrics.SearchMetrics: duration_ms + ai(calls/tokens/est_cost_usd, gpt-4o-mini 단가)
+ crawl(fetches/html_bytes/malls_crawled) + source_ms
- AI 클라이언트: resp.usage 를 last_usage 로 노출(그동안 폐기하던 토큰)
- 어댑터: last_bytes(처리 HTML 바이트) 노출 — naver/coupang/browser_base 공통
- handler: 각 fetch 타이밍+바이트, AI 호출 토큰을 metrics 로 누적 → 결과에 스냅샷
- FE: 작업 카드에 원가 4타일(소요/AI비용/토큰/크롤 트래픽)
- 테스트 2종. ⚠️ html_bytes 는 대역폭 근사(오픈마켓 리소스 미차단분 제외=하한), CDP 정확화는 백로그
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
89 lines
4.0 KiB
Python
89 lines
4.0 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=2 python worker_main.py
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#
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# 쿠팡 검색은 브라우저(Chrome)라 무겁고 컨텍스트당 직렬이므로 기본 동시성은 1.
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# 여러 브라우저로 늘리려면 CoupangAdapter 인스턴스를 워커마다 따로 준다.
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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
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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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async def main(concurrency: int = 1):
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queue = JobQueue()
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# 쿠팡(브라우저, 무거움) + 네이버(오픈API, 가벼움) 동시 검색 → 병합 최저가
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# DECODO 프록시: .env 에 값 있으면 쿠팡만 sticky+주기적 회전으로 경유(없으면 직접 연결)
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proxy = DecodoProxy()
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LOG.i(f"DECODO 프록시: {'ON(sticky ' + str(proxy.session_minutes) + '분 회전)' if proxy.enabled else 'OFF(미설정)'}")
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# 봇 감지 시: 감지 기록(DB) + 새 IP 로 회전 후 재시도
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bot_log = BotDetectionLog()
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adapters = {
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"coupang": CoupangAdapter(headless=False, proxy=proxy, on_detect=bot_log.record),
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"naver": NaverAdapter(),
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}
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# 오픈마켓 폴백 크롤러: 네이버가 그 몰을 커버 못 했을 때만 lazy 하게 실사이트 크롤(브라우저는 첫 사용 시 기동).
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# G마켓·옥션(ESM '잠시만' 챌린지) + 11번가(PC). 리소스차단 OFF(렌더/챌린지 보호)는 어댑터 기본값.
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fallback_adapters = {
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"gmarket": EsmAdapter("gmarket", headless=False, proxy=proxy, on_detect=bot_log.record),
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"auction": EsmAdapter("auction", headless=False, proxy=proxy, on_detect=bot_log.record),
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"st11": ElevenStAdapter(headless=False, proxy=proxy, on_detect=bot_log.record),
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}
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LOG.i(f"오픈마켓 폴백 크롤: {', '.join(fallback_adapters)} (네이버 미커버 몰만)")
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# OpenAI 키 있으면 '같은 상품' AI 판정 + 재검색어 생성 활성화
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has_openai = bool(openai_config.api_key)
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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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LOG.i(f"AI(판정+검색어생성): {'ON' if has_openai else 'OFF(키 없음)'}")
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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=NegativeCache(), history=PriceHistory(),
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fallback_adapters=fallback_adapters,
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ai_model=openai_config.model,
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)
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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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for i in range(concurrency):
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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")
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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 list(adapters.values()) + list(fallback_adapters.values()):
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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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