gendesign/tradein-mvp/backend/app/tasks/deactivate_stale_avito.py
bot-backend e00dcac177
All checks were successful
CI Trade-In / changes (pull_request) Successful in 8s
CI / changes (pull_request) Successful in 8s
CI Trade-In / browser-tests (pull_request) Has been skipped
CI Trade-In / frontend-checks (pull_request) Has been skipped
CI / backend-tests (pull_request) Has been skipped
CI / frontend-tests (pull_request) Has been skipped
CI / openapi-codegen-check (pull_request) Has been skipped
CI Trade-In / backend-tests (pull_request) Successful in 4m27s
fix(tradein/deactivate): resolve migration 264 renumber collision on merge with main
fix/tradein-ttl-effective-cap (PR #2907, merged into main while this branch was in
flight) already claimed 264/265 for deactivate_stale_avito_cap_mult /
deactivate_stale_yandex_cap_mult. Renumbers this branch's
264_seed_deactivate_stale_null_segment_yandex_cian.sql -> 266_seed_... (git mv +
_manifest_applied.txt entry moved after 264/265 + self-references in the migration
header and in test_deactivate_stale_listings.py's _MIGRATION_264 constant/test names).

Merges main's bool-guard (ttl_days/cap_mult reject bool) + CAP_MULT ceiling +
per-source cap_mult calibration with this branch's null_segment_only kwarg
(explicit `listing_segment IS NULL` predicate, since ANY(:segments) never matches
NULL) -- both features apply to the same deactivate_stale_listings() call site in
product_handlers.py and the same function signature/docstring in
deactivate_stale_avito.py, so every conflict was signature/docstring-level, not
logic-level (git already auto-merged the function body correctly since the two
features touch disjoint lines below the signature). Also reconciled the module
docstring's "known gap" note (main) to reflect that the NULL-segment slice it
measured (cian 211 / yandex 523 rows >60d) is now closed by this migration --
novostroyki stays open, unrelated to this branch.
2026-08-15 21:13:41 +03:00

757 lines
55 KiB
Python
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

"""Deactivate stale listings that have not been seen in >TTL days.
Первоначально создано для avito (#759). Теперь поддерживает любой источник
(listing_source) с опциональной фильтрацией по listing_segment.
Ключевые решения:
- Cian/Yandex не поддерживают full-coverage sweep -> паушальный TTL сломает живой
инвентарь. DECISION: для yandex/cian деактивировать ТОЛЬКО listing_segment='vtorichka',
TTL=30. novostroyki (9659 активных первичных строк) не трогаем.
ИЗВЕСТНЫЙ ПРОБЕЛ (ревью TTL-CAP круг 2, 2026-08-15): этот скоуп уже, чем множество
реально протухших строк -- живой замер на проде даёт cian/novostroyki 9 483 активных
строки старше 60 суток, ни одна из них не деактивируется НИ ОДНОЙ джобой (внутри
скоупа cian/vtorichka и yandex/vtorichka таких строк 0). Потолок cap_mult (см.
CAP_MULT ниже) этот пробел не закрывает и закрыть не может -- он сжимает пул ВНУТРИ
скоупа джобы, а не расширяет сам скоуп. NULL-сегмент (тот же замер круга 2 давал
cian/NULL 211, yandex/NULL 523 строки старше 60 суток) закрыт отдельно ниже
(null_segment_only, миграция 266) -- novostroyki-часть пробела остаётся: расширение
скоупа туда отдельная задача (нужно сперва выяснить, поддерживает ли cian/yandex
full-coverage sweep для novostroyki СЕЙЧАС, иначе паушальный TTL повторит инцидент,
ради которого этот DECISION и принят) и намеренно НЕ входит в TTL-CAP.
- avito: все сегменты (segments=None), TTL=10 дней -- поведение без изменений.
- NULL-сегмент (легаси-строки до миграции 011 + жертвы бага в ON CONFLICT -- upsert
никогда не пишет listing_segment повторно, поэтому раз рождённая NULL-строка сама
себя не чинит даже при живой ежедневной досдаче) деактивируется ОТДЕЛЬНОЙ джобой per
source (null_segment_only=True, миграция 266): явный `listing_segment IS NULL`
предикат, а не ANY(:segments) -- этот оператор NULL никогда не матчит. Гейт
здоровья/пол переобхода для этой джобы выключены (min_confirmations=0,
revisit_floor_quantile=0) -- население нерепрезентативно мало (единицы подтверждений
в сутки против сотен-тысяч у обычного vtorichka-среза), калиброванный под vtorichka
порог держал бы джобу вечно skipped_unhealthy.
- Строки НЕ удаляются -- история нужна для бэктеста (#667).
- #2674: деактивация в той же транзакции пишет снимок listings_snapshots со статусом
'stale' за текущую дату -- «мы N суток не видели». Жёсткое 'closed' (площадка
ответила 404) пишет только avito_detail_backfill: смешивать факт с догадкой дорого.
Задача синхронная (DB-only, никаких внешних HTTP-вызовов) -- запускается kit-scheduler'ом
через product_handlers._job_deactivate_stale (wildcard-handler deactivate_stale_*),
по образцу snapshot_listing_sources / recompute_asking_to_sold_ratios
(sync task в run_in_executor).
TTL для avito берётся из settings.avito_stale_ttl_days (env AVITO_STALE_TTL_DAYS, default 10).
"""
from __future__ import annotations
import logging
from math import ceil
from typing import Any
from sqlalchemy import text
from sqlalchemy.orm import Session
from app.core.config import settings
from app.services import scrape_runs as runs_mod
logger = logging.getLogger(__name__)
# Разрешённые колонки-таймстемпы для проверки свежести (staleness).
# Whitelist ЖЁСТКО ограничивает f-string-интерполяцию имени колонки в SQL:
# значение колонки НИКОГДА не берётся из пользовательского ввода без этой проверки.
# - last_seen_at: дефолт; двигается при каждом «увиденном» объявлении в прогоне.
# - scraped_at: честная свежесть для источников с нетрекаемым bulk-touch
# last_seen_at (domklik: #2204 — bulk UPDATE двигает last_seen_at всем строкам
# одним timestamp, поэтому TTL по last_seen_at бесполезен; scraped_at двигает
# только реальный скрейп).
_ALLOWED_STALENESS_COLUMNS = frozenset({"last_seen_at", "scraped_at"})
# ── Снимок «протухло» в дневной истории (#2674) ───────────────────────────────
# listings_snapshots.status до этого фикса был константой 'active' у всех строк
# (394 299 на момент находки) — оба места вызова upsert_listing_snapshot передавали
# литерал 'active', и это честно: там объявление ДЕЙСТВИТЕЛЬНО видели. А деактивация
# TTL-задачей не оставляла в истории вообще никакого следа. Из-за этого дата снятия
# объявления (лучший доступный сигнал «скорее всего продано») не запрашивалась из
# истории, а восстанавливалась на глаз: последний показ + предполагаемый срок жизни.
#
# ПОЧЕМУ 'stale', А НЕ 'closed'. Эта задача НЕ знает, что объявление снято, — она
# знает только, что МЫ его N суток не видели, а это разные факты, когда TTL короче
# простоя обхода. Замер: прогон по домклику 02.08 снял 6131 объявление за раз (TTL
# 14 суток против 12 суток простоя обхода) — с общим статусом это были бы 6131
# фальшивая «дата продажи» одной датой. Продукт про цены, смешивать факт с догадкой
# дорого. Поэтому:
# 'closed' — только путь 404: площадка ответила «нет» (avito_detail_backfill);
# 'stale' — этот путь: «мы N суток не смотрели».
# Дата всё равно фиксируется, но читатель отличает одно от другого. Ограничения
# CHECK на колонке нет (проверено на проде), миграция не нужна — только COMMENT.
#
# Пишем снимок в ТОЙ ЖЕ транзакции, что и UPDATE флага: деактивация без снимка (или
# наоборот) невозможна по построению — один statement, data-modifying CTE.
# 1:1 по строкам: `stale` возвращает уникальные listings.id (PK), каждая даёт ровно
# одну затронутую строку listings_snapshots (INSERT либо DO UPDATE — оба считаются
# в rowcount), поэтому rowcount statement'а по-прежнему равен числу деактивированных.
# price_rub берём из listings (NOT NULL в схеме) — это последняя известная цена.
# ON CONFLICT: если снимок за сегодня уже есть (объявление видели активным утром,
# а вечером сработал TTL) — только переводим статус в 'stale', цену не переписываем.
_STALE_SNAPSHOT_TAIL = """
INSERT INTO listings_snapshots
(listing_id, snapshot_date, run_id, price_rub, status, observed_at)
SELECT id, CURRENT_DATE, CAST(:run_id AS bigint), price_rub, 'stale', NOW()
FROM stale
ON CONFLICT (listing_id, snapshot_date) DO UPDATE SET
status = 'stale',
observed_at = EXCLUDED.observed_at
"""
# ── Гейт по здоровью сбора (#2659) ────────────────────────────────────────────
# TTL отвечает на вопрос «объявление сняли?», а меряет «мы его давно не видели».
# Пока обход здоров, разница мала. Когда обход лёг — разница равна всему инвентарю.
#
# Замер на проде, из-за которого этот гейт существует. Авито 10.07-26.07.2026:
# 17 суток подряд без единой успешно собранной страницы, TTL=10 снял за этот отрезок
# 9 033 строки; 1 270 из них потом доказанно вернулись живыми (снимки
# listing_source_snapshots + текущий last_seen_at) — сбор восстановился, и объявления
# оказались на месте. То есть «мы не смогли зайти» было прочитано как «объявление снято».
#
# ПОЧЕМУ НЕ ПО СТАТУСУ ban. Соблазн взять scrape_runs.status='banned' — ловушка:
# Яндекс 18.07-30.07 — 5 прогонов в сутки, ВСЕ 'done', НОЛЬ 'banned', total_seen=0
# 13 суток подряд (снято ~839 строк vtorichka);
# Домклик 20.07-30.07 — то же самое, 11 суток 'done' с total_seen=0, а 02.08 TTL
# снял 6 131 строку разом (см. комментарий про 'stale' выше).
# Оба провала для ban-детектора невидимы. Поэтому здоровье меряем НЕ статусом прогона,
# а результатом: сколько строк источник реально подтвердил свежими за последние сутки.
#
# МЕТРИКА: count(*) по той же колонке свежести, что и сам TTL (last_seen_at или
# scraped_at) и по тому же срезу source+segment, что и UPDATE. Одна колонка на обе
# стороны — гейт нельзя обмануть bulk-touch'ем, который не двигает scraped_at (#2204).
#
# ПОРОГ. Ряд «подтверждений за 3 суток» по дням (восстановлен из listing_source_snapshots):
# avito здоровые сутки 3542..6079, провал 10.07-26.07 — 0..970 → порог 1500;
# yandex vtorichka здоровые 897..2206, провал — 0 → порог 500;
# cian vtorichka 748..4329, провала не было → порог 500;
# domklik по scraped_at сейчас 62/3 суток (сбор фактически стоит) → порог 200.
# Пороги живут в default_params расписания (миграция 219), здесь только страховка
# на случай незасеянного расписания. Асимметрия цены ошибки намеренная: пропущенная
# деактивация чинится следующим прогоном, ложная — только повторным сбором, которого
# может не быть. Поэтому при сомнении — пропускаем прогон.
#
# ПОТОЛОК: окно 3 суток годится, пока свипы источника ходят не реже чем раз в 3 дня.
# Источник с более редкой каденцией будет блокироваться всегда — тогда окно нужно
# растить до каденции, а не понижать порог.
_HEALTH_WINDOW_DAYS = 3
# Страховка для расписаний без явного min_confirmations в default_params: ловит
# полный ноль и близкое к нулю, но НЕ ловит частичный провал вроде avito 936-970 —
# для этого нужен посчитанный по источнику порог из миграции 219.
DEFAULT_MIN_CONFIRMATIONS = 500
_CONFIRMATIONS_SEGMENT_FILTER = "\n AND listing_segment = ANY(CAST(:segments AS text[]))"
# NULL-сегмент: `= ANY(...)` НИКОГДА не матчит NULL (SQL, не баг), поэтому
# для null_segment_only-режима нужен отдельный явный предикат IS NULL, а не элемент
# в :segments. См. _build_null_segment_sql ниже -- тот же принцип для самого UPDATE.
_CONFIRMATIONS_NULL_SEGMENT_FILTER = "\n AND listing_segment IS NULL"
# ── Пол TTL по измеренному циклу переобхода (#2659) ───────────────────────────
# Гейт выше отвечает на вопрос «источник вообще собирается?». Он НЕ отвечает на
# вопрос, из-за которого заведён #2659: «а достаточно ли ttl_days, чтобы молчание
# означало снятие?». Пока свип возвращается к строке реже, чем раз в ttl_days,
# TTL меряет НАШУ выборку, а не жизнь объявления, — и источник при этом полностью
# здоров, так что гейт молчит.
#
# ЗАМЕР НА ПРОДЕ 2026-08-09, из-за которого этот пол существует.
# С момента деплоя гейта (06.08) TTL снял 1 028 строк; 127 из них (12.4%) УЖЕ снова
# активны — свип нашёл их живыми через 1-3 суток и вернул сам (upsert в
# scraper_kit/base.py ставит is_active = true). В единственном городе с настоящим
# покрытием доля ложных снятий 100%:
# cian Екатеринбург 103 снято → 103 снова активны
# yandex Екатеринбург 24 снято → 24 снова активны
# cian/yandex без города 901 снято → 0 вернулись (их свип не обходит вовсе)
# Возраст на момент снятия у всех 127: 29.9..30.3 суток при TTL=30 — то есть TTL
# срабатывал ровно на границе, а свип возвращался к строке на 31-34-е сутки.
#
# ПОЧЕМУ ЭТО НЕ ЛЕЧИТСЯ НОВОЙ КОНСТАНТОЙ. Разрывы переобхода, суток
# (listing_source_snapshots, 40 суток, посчитано по срезу TTL-джобы):
# источник/сегмент p90 p99 TTL сейчас TTL/p99
# domklik vtorichka 1.9 3.1 14 4.5 ← сплошное суточное покрытие
# cian vtorichka 10.9 26.6 30 1.1
# yandex vtorichka 5.7 43.0 30 0.7
# avito vtorichka 29.1 42.1 10 0.24 ← отсюда 9 033 строки
# Домклик — контрольная группа: при почти полном суточном обходе TTL=14 лежит в
# 4.5 раза выше хвоста, и снятие у него действительно означает снятие. У остальных
# трёх порог ниже собственного хвоста обхода — руками подобранное число и есть
# корень #2659, поэтому чинить его вторым руками подобранным числом бессмысленно.
#
# ЧТО МЕРЯЕМ ВМЕСТО КОНСТАНТЫ: факт, а не оценку. «Какой самый большой возраст, при
# котором свип за последнее окно ДОКАЗАЛ, что объявление живо» — то есть насколько
# старую строку он только что нашёл на площадке. Если свип буквально вчера вернул к
# жизни строку, молчавшую 40 суток, то 30 суток молчания не доказывают ничего.
# Пол = квантиль этого распределения, эффективный TTL = max(ttl_days, пол).
#
# Считается по ТОМУ ЖЕ срезу (source + segments) и по ТОЙ ЖЕ колонке свежести, что
# и UPDATE. Предыдущее наблюдение берётся из listing_source_snapshots — единственной
# истории свежести, что у нас есть; расхождение listings.<col> и
# listing_sources.last_seen_at замерено на проде и не превышает 0.5 суток в среднем
# (максимум 0), что на шкале 30-70 суток шум.
#
# КВАНТИЛЬ — калибровочная ручка, не догма. 0.99 подобран по требованию «пол обязан
# накрыть 127 доказанных ложных снятий», у которых возраст был 29.9..30.3: замер
# того же запроса на проде даёт 34.0 для cian/vtorichka и 74.3 для yandex/vtorichka.
# Ниже 0.99 опускать нельзя без нового замера. Ручка живёт в default_params
# расписания (revisit_floor_quantile), 0 -> пол выключен.
#
# ПОБОЧНЫЙ ЭФФЕКТ, КОТОРЫЙ ЗДЕСЬ НАМЕРЕННЫЙ: после провала сбора хвост разрывов
# распухает (свип разгребает завал и находит очень старые строки), пол поднимается,
# и деактивация замирает сама — без отдельного детектора банов. Когда завал разобран,
# хвост схлопывается и пол опускается обратно. Это ровно то поведение, которого
# issue просил от «гейта по банам», но выраженное через результат, а не через причину.
#
# ПОТОЛОК: пол не может превысить глубину истории снимков. Если снимок за нужную
# дату не писался (дыры на проде есть — 30.07, 01.08), берётся ближайший более
# ранний; при полном отсутствии снимков пол не считается и TTL остаётся как задан.
DEFAULT_REVISIT_FLOOR_QUANTILE = 0.99
_REVISIT_FLOOR_SEGMENT_FILTER = "\n AND l.listing_segment = ANY(CAST(:segments AS text[]))"
_REVISIT_FLOOR_NULL_SEGMENT_FILTER = "\n AND l.listing_segment IS NULL"
# ── Потолок эффективного TTL (положительная обратная связь пола, найдено 2026-08-15) ──
# У пола выше нет верхней границы: max(ttl_days, пол) может расти неограниченно.
# ЗАМЕР НА ПРОДЕ (уточнён 2026-08-15 после разбора): у yandex counters держали
# ttl_days_effective 75/75/75/39/52/54 шесть прогонов подряд при deactivated=0 —
# пол реально разгонялся без верхней границы, и потолок закрывает именно это.
# ЧЕГО ПОТОЛОК НЕ ДЕЛАЕТ: он НЕ сжимает пул «активных». Замер показал 0
# деактивируемых строк на всех четырёх джобах и до, и после калибровки. Цифра
# «23 687 из 44 744 не подтверждались >7 суток» относится ко ВСЕМ источникам
# сразу, и две трети её — новостройки, которых оценщик не берёт. У avito
# просроченных ноль. Раздутый пул, влияющий на оценку, лежит в строках с ПУСТЫМ
# сегментом и чинится отдельной джобой, не этим потолком.
#
# МЕХАНИЗМ ПЕТЛИ: медленный обход поднимает пол (он же квантиль разрывов переобхода)
# -> высокий пол продлевает жизнь снятым лотам дольше, чем к ним успевает вернуться
# свежий обход -> пул «активных» раздувается «протухшими» строками -> следующий замер
# пола на том же раздутом пуле оказывается ещё выше. Без верхней границы это не
# самокорректирующийся пол, а положительная обратная связь.
#
# CAP_MULT = 2 -- эффективный TTL не может превысить удвоенный заданный оператором
# ttl_days. Пол по-прежнему может его поднять (ради #2659 -- см. комментарий выше:
# ложные снятия при неполном покрытии обхода), но не бесконечно. Почему именно 2, а
# не 3 или 1.5: вдвое — это ещё «мы искренне не уверены, что молчание значит
# снятие», не «источник вообще умер». Дальнейший рост пола сигнализирует не о
# медленном, но живом обходе, а о мёртвом источнике -- для ЭТОГО случая уже есть
# отдельный гейт по здоровью (min_confirmations) выше в этой же функции, который
# выключает деактивацию целиком, а не растягивает TTL до бесконечности. Калибровочная
# ручка, не догма -- при новом замере можно пересмотреть, как и revisit_floor_quantile.
#
# ПОЧЕМУ MULT, А НЕ ФИКСИРОВАННОЕ ЧИСЛО СУТОК -- И ГДЕ ЭТА ФОРМА ЛОМАЕТСЯ. Множитель
# от ttl_days даёт разный АБСОЛЮТНЫЙ потолок на разных источниках: cian/yandex
# (ttl=30) -> 60 суток, avito (ttl=10) -> 20 суток, domklik (ttl=14) -> 28 суток. Это
# ломается ровно там, где абсолютный хвост переобхода источника НЕ пропорционален его
# ttl_days. Замер (_REVISIT_TAIL, 40 суток): avito p99 = 42.1 сут -- ВЫШЕ его же
# потолка 20. То есть для avito дефолтный CAP_MULT=2 может резать ttl ниже
# собственного хвоста обхода -- ровно тот false-kill, ради которого пол вообще
# заведён (см. комментарий выше). domklik (потолок 28 при хвосте 3.1) разрыва не
# имеет -- множитель 2 для него калиброван верно.
#
# YANDEX -- ТА ЖЕ ДЫРА, НАЙДЕНА ПОЗЖЕ (ревью круга 3, 2026-08-15). Строка выше до
# этой правки утверждала, что cian/yandex с потолком 60 тоже в порядке -- это было
# верно для cian (live-пол сейчас 31.1), но НЕ для yandex: ЖИВЫЕ полы из
# scrape_runs.counters (deactivate_stale_yandex, 2026-08-10..08-15) -- 75/75/75/39/
# 52/54, а прямой live-замер той же percentile_disc(0.99)-формулы сегодня даёт 79.2
# (n=1961 подтверждений за 3 суток). И то, и другое ВЫШЕ потолка 60 -- тот же
# false-kill класс, что у avito, статический p99=43.0 (_REVISIT_TAIL) для yandex
# устарел и вводит в заблуждение. cap_mult для yandex откалиброван отдельной
# миграцией (265_deactivate_stale_yandex_cap_mult.sql, cap_mult=3 -> потолок 90) --
# см. её комментарий про то, почему это НЕ меняет число деактивированных строк
# следующим прогоном (0 активных строк источника старше 39 суток на момент замера).
#
# ПОЭТОМУ cap_mult -- параметр функции (как revisit_floor_quantile, min_confirmations),
# не голая константа: default = CAP_MULT для источников, где 2x достаточно (cian,
# domklik), но расписание может переопределить через default_params (JSON-колонка
# scrape_schedules, ключ "cap_mult") для источника с непропорционально длинным
# хвостом -- см. миграции для avito (cap_mult=6, потолок 60, с запасом выше
# статического p99=42.1 и живого прод-пика 52, замеренного 2026-08-10..12) и yandex
# (cap_mult=3, потолок 90, с запасом выше живого пола 79.2, замеренного 2026-08-15).
CAP_MULT = 2
def _build_revisit_floor_sql(
staleness_column: str, *, with_segments: bool, null_segment_only: bool = False
) -> Any:
"""Квантиль возраста, при котором свип за окно ДОКАЗАЛ, что строка жива.
Пара «предыдущее наблюдение (снимок) → текущее наблюдение (listings)» даёт
разрыв переобхода в сутках; берём его квантиль по срезу source+segments.
Только строки, у которых свежесть реально сдвинулась, — то есть выжившие,
а не «мы к ним не приходили».
null_segment_only=True переопределяет with_segments -- IS NULL вместо ANY(:segments)
(ANY никогда не матчит NULL). На практике для null_segment_only-джобы этот запрос
не строится вовсе (revisit_floor_quantile=0 -- см. модульный докстринг), но вариант
нужен для корректности, если порог когда-нибудь включат.
staleness_column уже прошёл whitelist-проверку в deactivate_stale_listings.
Значения — param-binding, psycopg v3 safe (CAST(... AS ...), никаких :param::type).
"""
if null_segment_only:
segment_filter = _REVISIT_FLOOR_NULL_SEGMENT_FILTER
elif with_segments:
segment_filter = _REVISIT_FLOOR_SEGMENT_FILTER
else:
segment_filter = ""
return text(
f"""
SELECT percentile_disc(CAST(:revisit_quantile AS double precision))
WITHIN GROUP (
ORDER BY EXTRACT(epoch FROM (l.{staleness_column} - prev.last_seen_at))
/ 86400.0
)
FROM listings l
JOIN listing_sources ls
ON ls.listing_id = l.id
AND ls.ext_source = l.source
JOIN listing_source_snapshots prev
ON prev.listing_source_id = ls.id
AND prev.snapshot_date = (
SELECT max(snapshot_date)
FROM listing_source_snapshots
WHERE snapshot_date
<= CURRENT_DATE - CAST(:health_window_days AS integer)
)
WHERE l.source = :listing_source
AND l.{staleness_column}
> NOW() - CAST(:health_window_days || ' days' AS interval)
AND l.{staleness_column} > prev.last_seen_at{segment_filter}
"""
)
def _build_confirmations_sql(
staleness_column: str, *, with_segments: bool, null_segment_only: bool = False
) -> Any:
"""SELECT count(*) подтверждённых за окно строк — тот же срез, что и у UPDATE.
null_segment_only=True переопределяет with_segments -- IS NULL вместо ANY(:segments).
Для null_segment_only-джобы min_confirmations=0 по умолчанию (см. модульный
докстринг), так что на практике этот путь не строится -- оставлен для корректности.
staleness_column уже прошёл whitelist-проверку в deactivate_stale_listings.
Значения (:listing_source, :health_window_days, :segments) — param-binding,
psycopg v3 safe (CAST(... AS ...), никаких :param::type).
"""
if null_segment_only:
segment_filter = _CONFIRMATIONS_NULL_SEGMENT_FILTER
elif with_segments:
segment_filter = _CONFIRMATIONS_SEGMENT_FILTER
else:
segment_filter = ""
return text(
f"""
SELECT count(*)
FROM listings
WHERE source = :listing_source
AND {staleness_column}
> NOW() - CAST(:health_window_days || ' days' AS interval){segment_filter}
"""
)
def _build_all_segments_sql(staleness_column: str) -> Any:
"""UPDATE без фильтра по сегменту: все сегменты для данного source.
staleness_column уже прошёл whitelist-проверку в deactivate_stale_listings,
поэтому f-string-подстановка имени колонки безопасна. Значения (:listing_source,
:ttl_days, :run_id) остаются param-binding — psycopg v3 safe (никаких :param::type).
"""
return text(
f"""
WITH stale AS (
UPDATE listings
SET is_active = false
WHERE source = :listing_source
AND is_active = true
AND {staleness_column} < NOW() - CAST(:ttl_days || ' days' AS interval)
RETURNING id, price_rub
)
{_STALE_SNAPSHOT_TAIL}
"""
)
def _build_segments_sql(staleness_column: str) -> Any:
"""UPDATE с фильтром по сегменту (segments задан): только указанные сегменты.
staleness_column уже прошёл whitelist-проверку. = ANY(CAST(:segments AS text[]))
-- psycopg v3 адаптирует Python list -> text[].
"""
return text(
f"""
WITH stale AS (
UPDATE listings
SET is_active = false
WHERE source = :listing_source
AND is_active = true
AND {staleness_column} < NOW() - CAST(:ttl_days || ' days' AS interval)
AND listing_segment = ANY(CAST(:segments AS text[]))
RETURNING id, price_rub
)
{_STALE_SNAPSHOT_TAIL}
"""
)
def _build_null_segment_sql(staleness_column: str) -> Any:
"""UPDATE строго по listing_segment IS NULL (null_segment_only=True).
НЕ переиспользует _build_segments_sql: `= ANY(CAST(:segments AS text[]))` никогда
не матчит NULL (SQL-семантика, не баг -- та же ловушка задокументирована выше у
novostroyki-гарда), поэтому NULL-сегмент не выразить через список segments и нужен
отдельный явный предикат. Целенаправленно НЕ трогает 'vtorichka'/'novostroyki' --
их деактивация идёт через _build_segments_sql в отдельных, уже существующих джобах.
staleness_column уже прошёл whitelist-проверку. Без :segments-параметра вовсе.
"""
return text(
f"""
WITH stale AS (
UPDATE listings
SET is_active = false
WHERE source = :listing_source
AND is_active = true
AND {staleness_column} < NOW() - CAST(:ttl_days || ' days' AS interval)
AND listing_segment IS NULL
RETURNING id, price_rub
)
{_STALE_SNAPSHOT_TAIL}
"""
)
# Дефолтные (last_seen_at) варианты SQL -- сохранены как модульные константы для
# обратной совместимости (тесты читают .text, product_handlers/scheduler не менялись).
_DEACTIVATE_SQL_ALL_SEGMENTS = _build_all_segments_sql("last_seen_at")
_DEACTIVATE_SQL_SEGMENTS = _build_segments_sql("last_seen_at")
# Алиас для обратной совместимости -- использовался в тестах через task_mod._DEACTIVATE_SQL
_DEACTIVATE_SQL = _DEACTIVATE_SQL_ALL_SEGMENTS
def deactivate_stale_listings(
db: Session,
run_id: int,
*,
listing_source: str,
ttl_days: int,
segments: list[str] | None = None,
staleness_column: str = "last_seen_at",
min_confirmations: int = 0,
health_window_days: int = _HEALTH_WINDOW_DAYS,
revisit_floor_quantile: float = 0.0,
null_segment_only: bool = False,
cap_mult: float = CAP_MULT,
) -> dict[str, int]:
"""Пометить is_active=false объявления, чья свежесть старше ttl_days дней.
Параметры:
listing_source: значение поля source в таблице listings ('avito', 'yandex',
'cian', 'domklik').
ttl_days: количество дней TTL; объявления старше этого порога деактивируются.
segments: если задан -- деактивировать только объявления с указанными
listing_segment значениями. None -> все сегменты (поведение avito по умолчанию).
Несовместимо с null_segment_only=True (см. ниже).
staleness_column: колонка-таймстемп, по которой считается свежесть. Whitelist
{"last_seen_at", "scraped_at"} — иначе ValueError ДО любого SQL. Дефолт
last_seen_at. Для domklik (#2204) — scraped_at: нетрекаемый bulk-touch
двигает last_seen_at всем строкам одним timestamp, поэтому честная
свежесть = scraped_at (двигается только реальным скрейпом).
min_confirmations: гейт по здоровью сбора (#2659). Сколько строк источник
должен был подтвердить свежими за health_window_days суток, чтобы
деактивации вообще разрешалось исполниться. 0 -> гейт выключен (так
вызывают старые тесты и совместимая обёртка); реальные значения приходят
из default_params расписания, см. миграцию 219 и комментарий выше.
health_window_days: окно подтверждений для гейта, суток. Дефолт 3.
revisit_floor_quantile: пол TTL по измеренному циклу переобхода (#2659).
Квантиль возраста, при котором свип за окно ДОКАЗАЛ строку живой;
эффективный TTL = min(max(ttl_days, этот пол), ttl_days * cap_mult) --
пол поднимает TTL, но не выше потолка. 0 -> пол выключен (так
вызывают старые тесты и совместимая обёртка), рабочее значение —
DEFAULT_REVISIT_FLOOR_QUANTILE, см. комментарий выше.
null_segment_only: True -> WHERE фильтрует `listing_segment IS NULL` вместо
ANY(:segments). Требует segments=None (иначе ValueError -- смешивать
бессмысленно, это два непересекающихся среза). Для этого среза гейт/пол
обычно держат выключенными (min_confirmations=0, revisit_floor_quantile=0,
см. миграцию 266 и модульный докстринг) -- население слишком мало для
откалиброванных под полноценный vtorichka-свип порогов.
cap_mult: множитель потолка эффективного TTL (см. комментарий у модульной
константы CAP_MULT). Дефолт -- сама CAP_MULT=2, но параметр, а НЕ голая
константа: источник с непропорционально длинным хвостом переобхода
относительно своего ttl_days (avito: p99=42.1 при ttl=10 -> дефолтный
потолок 20 режет ниже хвоста) может переопределить его через
default_params расписания (ключ "cap_mult"), не трогая остальные
источники. Итоговый потолок = ttl_days * cap_mult. Применяется и к
null_segment_only-джобе, но там гейт/пол выключены (см. выше), так что
на практике не участвует.
Sync (вызывается scheduler-триггером в executor, как snapshot_listing_sources).
Один statement в транзакции: UPDATE флага + снимок 'stale' в listings_snapshots
(data-modifying CTE, #2674). Финализирует scrape_runs (mark_done / mark_failed).
Returns {"deactivated": N} -- количество обновлённых строк (1:1 со снимками).
Если гейт не пропустил прогон: {"deactivated": 0, "confirmations": N,
"skipped_unhealthy": 1} и НИ ОДНА строка не тронута. Если пол переобхода поднял
TTL: дополнительно {"revisit_floor_days": N, "ttl_days_effective": N}. Если пол
упёрся в потолок cap_mult: дополнительно {"ttl_floor_capped": 1,
"ttl_days_floor_raw": N} -- N это то, во что пол поднял бы TTL БЕЗ потолка.
Raises:
ValueError: если staleness_column не входит в whitelist, ИЛИ ttl_days <= 0
(проверка ДО SQL, никакой интерполяции пользовательского ввода в запрос;
ttl_days<=0 в WHERE-условии last_seen_at < NOW() - INTERVAL 'N days'
матчит практически весь активный пул -- без явного guard'а потолок
(ttl_days * cap_mult <= 0) к тому же перебивал бы пол в формуле min(),
снимая защиту, которую max(ttl_days, floor) давал раньше), ИЛИ cap_mult < 1
(тот же класс дыры, но со стороны потолка, а не пола: cap_mult приходит из
jsonb default_params расписания -- ЕДИНСТВЕННЫЙ запланированный способ его
задать, т.е. именно там опечатка 0 / 0.5 вместо 6 доходит до прода. cap_mult=0
даёт capped=0 -> effective_ttl_days=0 -> UPDATE снимает практически весь
активный пул источника; cap_mult<1 (например 0.5) опускает потолок НИЖЕ
заданного оператором ttl_days -- прямое нарушение инварианта «потолок не
может понизить TTL ниже настроенного», который проверяет
test_cap_never_lowers_ttl_below_configured_value), ИЛИ ttl_days/cap_mult --
bool (найдено ревью круга 3, 2026-08-15: `cap_mult < 1` пропускает `True` --
`bool` наследует `int`, `True < 1` ложно, а `ttl_days * True` == `ttl_days`,
то есть потолок = сам ttl_days и пол молча отключается, никакого ValueError.
jsonb `true`/`false` вместо числа -- ровно та опечатка в расписании, ради
которой оба guard'а вообще написаны, поэтому bool отклоняется явной
type-проверкой ДО числового сравнения для обоих параметров), ЛИБО если
заданы одновременно null_segment_only=True и segments (взаимоисключающие
срезы -- IS NULL и ANY(:segments) не композируются).
"""
counters: dict[str, int] = {"deactivated": 0}
try:
# bool -- подкласс int в Python, поэтому `True < 1` (False) и `False <= 0`
# (True) НЕ ловят опечатку `"ttl_days": true` / `"cap_mult": true` в jsonb:
# `ttl_days * True` == `ttl_days`, `cap_mult=True` даёт потолок == ttl_days и
# молча отключает пол (см. Raises выше). Проверка типа -- ДО числового
# сравнения, иначе bool проскакивает мимо него необнаруженным.
if isinstance(ttl_days, bool):
raise ValueError(f"ttl_days must be a number, not bool: {ttl_days!r}")
if ttl_days <= 0:
raise ValueError(f"ttl_days must be positive, got {ttl_days!r}")
# Тот же класс дыры, что и ttl_days<=0 выше, только со стороны потолка:
# cap_mult < 1 может опустить потолок (ttl_days * cap_mult) НИЖЕ заданного
# ttl_days, а cap_mult <= 0 -- сделать капнутый потолок <= 0 и победить пол
# в min() молча (ровно та дыра, ради которой заведён guard выше). Единственный
# запланированный способ задать cap_mult -- вписать его руками в jsonb
# default_params расписания (см. миграцию для avito), т.е. именно там опечатка
# 0 / 0.5 вместо 6 -- реальный риск, а не гипотетика.
if isinstance(cap_mult, bool):
raise ValueError(f"cap_mult must be a number, not bool: {cap_mult!r}")
if cap_mult < 1:
raise ValueError(f"cap_mult must be >= 1, got {cap_mult!r}")
# Whitelist-проверка ДО построения/выполнения SQL: только после неё имя колонки
# интерполируется f-string'ом. Значения по-прежнему идут через param-binding.
# Внутри try -> невалидная колонка финализирует run как failed (mark_failed),
# а не оставляет его «running» (единый контракт с прочими сбоями).
if staleness_column not in _ALLOWED_STALENESS_COLUMNS:
raise ValueError(
f"invalid staleness_column={staleness_column!r}; "
f"allowed: {sorted(_ALLOWED_STALENESS_COLUMNS)}"
)
# null_segment_only + segments одновременно -- неоднозначный запрос:
# IS NULL и ANY(:segments) -- разные, непересекающиеся предикаты, а не
# композиция. Явный ValueError лучше молчаливого выбора одного из двух.
if null_segment_only and segments is not None:
raise ValueError("null_segment_only=True несовместимо с заданным segments")
# Гейт по здоровью сбора (#2659) — ДО любого UPDATE. Деактивация необратима
# на практике (вернуть «живость» может только повторный сбор), поэтому
# проверяем ПЕРЕД записью, а не откатываем после.
if min_confirmations > 0:
health_params: dict[str, Any] = {
"listing_source": listing_source,
"health_window_days": health_window_days,
}
if segments is not None:
health_params["segments"] = segments
confirmations = (
db.execute(
_build_confirmations_sql(
staleness_column,
with_segments=segments is not None,
null_segment_only=null_segment_only,
),
health_params,
).scalar()
or 0
)
counters["confirmations"] = int(confirmations)
if confirmations < min_confirmations:
counters["skipped_unhealthy"] = 1
# Ничего не писали (был только SELECT) — rollback закрывает транзакцию
# чисто, чтобы mark_done стартовал со своей.
db.rollback()
runs_mod.mark_done(db, run_id, counters)
logger.warning(
"deactivate_stale source=%s run_id=%d SKIPPED: сбор нездоров — "
"подтверждений за %d сут %d < порога %d "
"(segments=%r, null_segment_only=%s, staleness_column=%s); "
"ни одна строка не тронута",
listing_source,
run_id,
health_window_days,
confirmations,
min_confirmations,
segments,
null_segment_only,
staleness_column,
)
return counters
# Пол TTL по измеренному циклу переобхода (#2659) — тоже ДО UPDATE и по тому же
# срезу. Поднимает порог (max), но не выше потолка cap_mult * ttl_days (min) —
# см. комментарий у CAP_MULT про петлю с положительной обратной связью и про
# то, почему cap_mult -- параметр, а не голая константа.
effective_ttl_days = ttl_days
if revisit_floor_quantile > 0:
floor_params: dict[str, Any] = {
"listing_source": listing_source,
"health_window_days": health_window_days,
"revisit_quantile": revisit_floor_quantile,
}
if segments is not None:
floor_params["segments"] = segments
floor_days = db.execute(
_build_revisit_floor_sql(
staleness_column,
with_segments=segments is not None,
null_segment_only=null_segment_only,
),
floor_params,
).scalar()
# NULL = истории снимков за окно нет вовсе (свежая БД, дыра в снимках).
# Тогда пола нет и TTL остаётся как задан: выдумывать пол не из чего.
if floor_days is not None:
counters["revisit_floor_days"] = ceil(float(floor_days))
# Пол поднимает TTL (max), потолок cap_mult его не пускает выше
# ttl_days * cap_mult (min) — без этого пол растёт без ограничения
# (см. комментарий у CAP_MULT). capped_ttl_days может быть float,
# если cap_mult переопределён нецелым значением из default_params —
# effective_ttl_days приводим к int (UPDATE ждёт целые сутки).
raw_effective_ttl_days = max(ttl_days, counters["revisit_floor_days"])
capped_ttl_days = ttl_days * cap_mult
effective_ttl_days = int(min(raw_effective_ttl_days, capped_ttl_days))
counters["ttl_days_effective"] = effective_ttl_days
if raw_effective_ttl_days > capped_ttl_days:
# Пол упёрся в потолок -- оба числа в counters (не только в логе),
# чтобы это было видно в витрине прогонов, а не только в логах.
# 1, а не True -- counters типизирован dict[str, int] (тот же
# идиом, что skipped_unhealthy выше).
counters["ttl_floor_capped"] = 1
counters["ttl_days_floor_raw"] = raw_effective_ttl_days
logger.warning(
"deactivate_stale source=%s run_id=%d TTL пол упёрся в потолок "
"cap_mult=%s: пол поднял бы TTL до %d сут, потолок ограничивает "
"заданные %d сут значением %d (квантиль %.3f, segments=%r) — "
"растущий без ограничения пол это петля с положительной обратной "
"связью, см. комментарий у CAP_MULT",
listing_source,
run_id,
cap_mult,
raw_effective_ttl_days,
ttl_days,
effective_ttl_days,
revisit_floor_quantile,
segments,
)
elif effective_ttl_days > ttl_days:
logger.warning(
"deactivate_stale source=%s run_id=%d TTL поднят с %d до %d сут: "
"свип за %d сут доказал живой строку, молчавшую %d сут "
"(квантиль %.3f, segments=%r) — при ttl_days=%d снятие означало бы "
"«мы не дошли», а не «объявление снято»",
listing_source,
run_id,
ttl_days,
effective_ttl_days,
health_window_days,
counters["revisit_floor_days"],
revisit_floor_quantile,
segments,
ttl_days,
)
# null_segment_only -> IS NULL, отдельный явный предикат (ANY(:segments)
# никогда не матчит NULL). segments is None -> все сегменты (поведение avito).
# segments=[...] -> только перечисленные сегменты. Используем `is not None`
# (НЕ truthy): пустой список [] означает "ни один сегмент" (= ANY(ARRAY[])
# ничего не матчит, деактивирует 0), а НЕ "все сегменты" — иначе случайный []
# стёр бы весь источник.
if null_segment_only:
params: dict[str, Any] = {
"listing_source": listing_source,
"ttl_days": effective_ttl_days,
"run_id": run_id,
}
result = db.execute(_build_null_segment_sql(staleness_column), params)
elif segments is not None:
params = {
"listing_source": listing_source,
"ttl_days": effective_ttl_days,
"segments": segments,
"run_id": run_id,
}
result = db.execute(_build_segments_sql(staleness_column), params)
else:
params = {
"listing_source": listing_source,
"ttl_days": effective_ttl_days,
"run_id": run_id,
}
result = db.execute(_build_all_segments_sql(staleness_column), params)
counters["deactivated"] = result.rowcount or 0
db.commit()
runs_mod.mark_done(db, run_id, counters)
logger.info(
"deactivate_stale source=%s run_id=%d done: deactivated=%d "
"(ttl_days=%d эффективный, задан %d, segments=%r, null_segment_only=%s, "
"staleness_column=%s)",
listing_source,
run_id,
counters["deactivated"],
effective_ttl_days,
ttl_days,
segments,
null_segment_only,
staleness_column,
)
return counters
except Exception as exc:
logger.exception("deactivate_stale source=%s run_id=%d failed", listing_source, run_id)
db.rollback()
runs_mod.mark_failed(db, run_id, str(exc)[:1000], counters)
raise
def deactivate_stale_avito_listings(db: Session, run_id: int) -> dict[str, int]:
"""Обёртка для обратной совместимости -- deactivate_stale_avito (все сегменты, TTL из settings).
Пометить is_active=false все avito-объявления с last_seen_at > TTL дней назад.
Sync (вызывается scheduler-триггером в executor, как snapshot_listing_sources).
Один UPDATE в транзакции. Финализирует scrape_runs (mark_done / mark_failed).
Returns {"deactivated": N} -- количество обновлённых строк.
"""
return deactivate_stale_listings(
db,
run_id,
listing_source="avito",
ttl_days=settings.avito_stale_ttl_days,
segments=None,
)