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connection_budget(기본 40)을 두고, 기동 시 process_count 에 맞춰 pool_size/max_overflow 를 역산: (pool+overflow)×2엔진×process_count ≤ budget. 워커를 늘려도 config 가 스스로 예산을 지켜 커넥션 고갈→요청 실패를 예방. - config_models: MainDBConfig.connection_budget 추가 - server_configs: _autosize_pool(process_count 확정 후 산정) + _apply_pool_env_override (우선순위 = 명시 DB_POOL_SIZE > 자동 산정 > toml pool) - web_main: 기동 로그에 실효 풀/총커넥션/예산 출력 - env: DB_CONNECTION_BUDGET override, docker-compose 에 knob 노출 - tests: test_pool_autosize 10케이스(예산 준수·분할비·비활성·infeasible 바닥) - docs: operations 2-1 멀티코어/풀 섹션 + loadtest README 자동산정 표 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# 운영 가이드 — 실행 · 로그 · DB · 문제 해결
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[← README로](../README.md)
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## 1. 사전 준비
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**필요한 것**: Python 3.12+ (로컬은 3.14), PostgreSQL, Google Chrome(쿠팡 크롤링용)
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**설정 파일** (`config/config.local.toml`, git 미커밋)
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```bash
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cp config/config.local.toml.example config/config.local.toml
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```
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채워야 할 값:
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| 섹션 | 값 |
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| `[MainDBConfig]` | DB 접속(host/port/id/pw, name=lps_db) |
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| `[NaverConfig].keys` | 네이버 쇼핑 API 키(id/secret). 여러 개면 자동 로테이션 |
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| `[OpenAIConfig]` | `api_key` (AI 판정·검색어 생성용) |
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| `[DecodoConfig]` | 프록시 정보(비워두면 프록시 미사용) |
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> **한 파일에 설정+시크릿 통합** 관리. 배포 시엔 이 파일을 마운트하거나, 환경별로 바뀌는 값(DB_HOST 등)만 환경변수로 덮어씁니다.
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**DB 준비**: `lps_db` 생성 후 최초 실행 시 테이블 자동 생성.
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```bash
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createdb -h 127.0.0.1 -U postgres lps_db
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psql -h 127.0.0.1 -U postgres -d lps_db -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgcrypto;"
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```
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## 2. 실행
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**API 서버** (요청 접수)
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```bash
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./run_local_server.sh # → http://localhost:9600/docs
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```
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**워커** (실제 검색 수행) — 별도 터미널
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```bash
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python worker_main.py
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# 로그를 실시간으로 보려면:
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PYTHONUNBUFFERED=1 python worker_main.py
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# 상품 여러 개를 동시에 검색(워커별 브라우저 세트 · 다른 IP):
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WORKER_CONCURRENCY=3 python worker_main.py # 권장 2~3(로컬). Chrome 최대 4×N개
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```
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> 워커 실행 시 쿠팡 크롤링용 **Chrome 창이 뜹니다**(정상). 기동 로그에 `DECODO 프리플라이트 OK — egress IP ...`, `AI: ON/OFF`가 표시됩니다.
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> 동시성 N이면 상품 N개가 진짜 병렬 처리됩니다(각 워커가 자기 프로필·프록시 IP 사용).
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**부하 테스트** (여러 상품 동시 검색 측정)
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```bash
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N=8 python loadtest.py # 상품 8개 제출→처리량·지연(p50/p95)·AI/DECODO/총비용 집계
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```
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> 워커 동시성만큼 병렬 처리됩니다(동시성 낮으면 큐에서 순차 대기 — 그게 부하 관측 포인트).
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## 2-1. 멀티코어 스케일 & 커넥션 풀 (자동)
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API 서버는 asyncio(스레드 1개)라 **1 프로세스 = 1 코어**입니다. 처리량을 코어만큼 올리려면
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`process_count`(uvicorn 워커 수)를 늘립니다 — 이때 **DB 커넥션 풀은 config 가 자동으로 맞춰줍니다**.
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```
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실제 동시 커넥션 = (pool_size + max_overflow) × 2엔진(R/W) × process_count
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config 가 보장: 위 값 ≤ connection_budget (기본 40)
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```
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- `process_count` 를 올리면 `pool_size/max_overflow` 가 **자동으로 축소**되어 예산을 넘지 않습니다.
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(수동 튜닝 불필요 — 예전엔 이걸 안 맞춰서 워커↑ 시 커넥션 고갈→요청 실패가 났음)
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- 기동 로그에서 실효값 확인: `DB Pool : pool_size=.. max_overflow=.. × 2engine × Nworkers = M conns (budget=..)`
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- **예산 조정**: 공유 PG 는 40 유지, 전용 PG(`max_connections≈100`)면 `DB_CONNECTION_BUDGET=90` 으로 상향.
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- env 로 조절(코드/toml 수정 없이): `PROCESS_COUNT`, `DB_CONNECTION_BUDGET`, (특수 시)`DB_POOL_SIZE`/`DB_MAX_OVERFLOW`.
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- 부하 한계 측정은 [`loadtest/README.md`](../loadtest/README.md) 참고(Locust 멀티코어 벤치).
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## 3. 로그 보는 법 (워커 터미널)
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| 로그 | 의미 |
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|------|------|
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| `DECODO 프리플라이트 OK — egress IP ...` | 시작 시 살아있는 프록시 포트 선점 성공(egress IP 표시) |
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| `[warmup:gmarket] 챌린지 통과·쿠키 확보` | 시작 웜업 — 챌린지 미리 풀어 쿠키 선점(실 작업 웜) |
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| `[naver] query='...' → N건` | 네이버 검색 결과 수 |
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| `[coupang] query='...' → N건 (ip_req#K)` | 쿠팡 결과 수 / 이 IP로 K번째 요청 |
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| `[gmarket/auction/st11] query='...' → N건` | 오픈마켓 폴백 크롤 결과 수 |
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| `[ai] 판정 N건 중 매칭 M건` | AI 같은상품 선별 결과 |
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| `[coupang][BOT-DETECTED] ... marker='...'` | 봇 감지(마커별) → IP 회전 |
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| `[gmarket] IP 회전 — 프록시 전송오류/봇 감지` | 프록시 죽음(407/터널) 또는 차단 → 새 IP |
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| `[fallback:gmarket] 데드라인 15s 초과 → 스킵` | 폴백 크롤이 시간 상한 초과 → 그 몰만 스킵 |
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| `[coupang] 유휴 120s 초과 → 브라우저 정리` | 유휴 브라우저 닫아 메모리 회수(다음 검색 때 재기동) |
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| `[worker-0] done <id>` / `fail ... → DEAD` | 작업 완료 / 실패 |
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> 디버그 로그가 안 보이면 `config.local.toml`의 `[LogConfig] log_level = "debug"` 확인.
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## 4. DB 조회 (유용한 쿼리)
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```bash
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psql -h 127.0.0.1 -U postgres -d lps_db
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```
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```sql
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-- 큐 상태 요약 (1=대기 2=처리중 3=완료 4=실패)
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SELECT status, count(*) FROM job GROUP BY status;
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-- 최근 작업 결과
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SELECT job_id, status, result->>'outcome' AS outcome,
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result->'lowest'->>'price' AS lowest, result->'sources' AS sources
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FROM job ORDER BY created_at DESC LIMIT 5;
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-- 특정 상품의 최저가 이력(그래프 원본) + 몰별 스냅샷
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SELECT triggered_at, naver_lowest, coupang_lowest, final_lowest, final_source, by_mall
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FROM price_history WHERE product_code='T1' ORDER BY triggered_at;
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-- 검색 원가(최근 완료 작업의 metrics)
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SELECT job_id,
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result->'metrics'->'cost'->>'total_usd' AS 총비용,
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result->'metrics'->'cost'->>'proxy_usd' AS DECODO,
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result->'metrics'->'crawl'->>'proxy_bytes' AS 전송바이트,
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result->'metrics'->>'duration_ms' AS 소요ms
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FROM job WHERE status=3 ORDER BY updated_at DESC LIMIT 5;
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-- 봇 감지 패턴 (IP당 평균 몇 요청 만에 감지?)
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SELECT avg(ip_request_no), count(*) FROM bot_detection;
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-- 네거티브 캐시(없음으로 기록된 상품)
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SELECT key, until, reason FROM search_negative ORDER BY created_at DESC;
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```
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## 4-1. 관측·알림 (모니터링)
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| 엔드포인트/신호 | 용도 |
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| `GET /healthz` | liveness — 프로세스 살아있는지(DB 무관) |
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| `GET /readyz` | readiness — DB 도달성까지 확인(실패 503). LB/오케스트레이터용 |
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| `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 |
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| 워커 하트비트 | `/tmp/lps_worker_heartbeat`(mtime) — 컨테이너 HEALTHCHECK 가 신선도<120s 로 행/좀비 워커 감지 |
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**임계 알림**(워커 ops-monitor): 초과 시 WARN 로그 + (env 있으면) Slack 호환 웹훅.
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```
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LPS_ALERT_WEBHOOK=https://hooks.slack.com/... # 있으면 알림 전송
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LPS_ALERT_DEAD_1H=20 LPS_ALERT_BLOCKS_1H=80 LPS_ALERT_QUEUE_LAG_SEC=300
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```
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## 5. 테스트
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```bash
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python -m pytest # 단위·통합(96) — 브라우저/네트워크 불필요
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LPS_LIVE=1 python -m pytest tests/test_browser_base.py::test_live_smoke # 라이브 스모크(셀렉터·안티봇 드리프트 감지)
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```
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> ⚠️ **워커가 실행 중이면 테스트가 깨집니다** — 워커가 같은 `lps_db`의 테스트 작업을 가로채기 때문. 테스트 전 워커를 멈추세요:
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> ```bash
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> pkill -f worker_main.py
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> ```
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> 라이브 스모크는 IP 의존·느려서 기본 skip. 배포 후 셀렉터가 깨졌는지 수동/야간 점검용.
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## 6. 문제 해결
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| 증상 | 원인 / 해결 |
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| 포트 9600 사용 중 | `lsof -ti:9600 \| xargs kill` 후 재실행 |
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| 백그라운드 실행 시 로그 안 보임 | `print` 버퍼링 → `PYTHONUNBUFFERED=1` 붙여 실행 |
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| `프리플라이트 실패`/모든 크롤 실패 | DECODO 프록시 문제 — **대시보드에서 잔여 트래픽·플랜·자격증명** 확인(407=인증거부). 게이트 다운이면 네이버(직접)만 동작 |
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| G마켓 결과 계속 0건 | Cloudflare Turnstile 미통과(나쁜 IP는 인터랙티브 체크박스) — 웜업 IP회전 재시도로 완화. 지연 부담이면 폴백 데드라인이 스킵 |
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| 쿠팡 `blocked=True`(Access Denied 등) | Akamai 차단 → 자동 IP 회전(감지 이력 `bot_detection`). 반복되면 프록시 IP 풀 확대 |
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| Chrome이 계속 쌓임 | 유휴 정리(120s)가 닫음. 스파이크/이전 워커 잔여는 `pkill -f "user-data-dir=/tmp/lps_"` |
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| AI 매칭이 0건 자주 발생 | 검색어 모호/스펙 불일치 → `product_name`/`specification`을 더 정확히 |
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| 검색이 너무 느림/비쌈 | `result.metrics`로 소스별 시간·DECODO 바이트 확인. 대역폭이 대부분(오픈마켓 크롤) |
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| `result.desc = LPS_JOB_NOT_FOUND` | 존재하지 않거나 잘못된 job_id |
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## 7. Docker 배포
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```bash
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# 루트에서 (DB 는 외부 PostgreSQL, host.docker.internal 로 연결)
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docker compose build lps-api lps-worker
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docker compose up -d lps-api lps-worker
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docker logs -f lps-worker # 웜업·검색 로그
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docker ps # lps-worker "(healthy)" 확인
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- **워커 = 헤드풀 Chromium + Xvfb**(`Dockerfile.worker`): **headless 는 Akamai·Cloudflare Turnstile 에 탐지됨**(실측). Xvfb 가상 디스플레이로 headful 실행.
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- **API = lean**(`Dockerfile`, 브라우저 불필요).
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- **시크릿은 이미지에 안 굽고 env 주입**: `OPENAI_API_KEY`·`DECODO_*`·`NAVER_KEYS` (compose 주석 참고). 로컬은 config.local.toml.
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- **Chrome 프로필 영속 볼륨**(`lps-profiles:/profiles`, `LPS_PROFILE_DIR`): 재시작해도 cf_clearance 유지 → 재웜업 회피.
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- **워커 헬스**: HEALTHCHECK(하트비트<120s)로 행 워커 감지. k8s 는 liveness probe 로 자동 재시작 연결.
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**남은 배포 과제**: API 인증·레이트리밋(비용 남용 방지), 다중 레플리카 시 분산 레이트리밋/프록시 IP 조정.
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**비용**: 대역폭이 원가의 대부분(오픈마켓 크롤) — 같은 상품 재크롤을 줄이는 **TTL 캐시**가 다음 절감 후보.
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