docs(changelog): v0.1.34 #331 VectorService batchUpdate 기록

- N+1 단건 jdbc.update → 단일 jdbc.batchUpdate(SqlParameterSource[])
- UUID 인라인 변환 → IdGenerator.newId() 공통 유틸
- 현재 N=1로 영향 작으나, chunk 분할 도입 시를 위한 사전 정비
- 회귀 없음: 동일 INSERT SQL, 동일 파라미터 매핑

설계서: docs/design/331-vector-batch-insert/README.md

Refs: #331 (Developer 단계)

CHANGELOG.md

@@ -6,6 +6,54 @@
 
 ## 2026-06-15
 
+### ⚡ #331 VectorService batchUpdate (v0.1.34)
+- saveRestaurantVectors: N+1 단건 INSERT → 단일 jdbc.batchUpdate(SqlParameterSource[])
+- UUID 인라인 변환 제거 → IdGenerator.newId() 공통화
+- 현재 N=1이지만 chunk 분할 도입 시 효과 본격화
+- 설계서: docs/design/331-vector-batch-insert/README.md
+- Refs: #331 (close)
+
+### ⚡ #326 parseJson 단일 패스 (v0.1.33)
+- OciGenAiService.parseJson 잘린 배열 복구를 brace depth counter 단일 패스로 교체
+- 이전 O(N²) + Jackson 예외 양산 → O(N) + 명시적 에러 경로
+- 문자열/escape 처리 정확
+- 설계서: docs/design/326-parsejson-optimization/README.md
+- Refs: #326 (close)
+
+### 🛡️ #332 Restaurant PUT 화이트리스트 명시 (v0.1.32)
+- ALLOWED_UPDATE_FIELDS set으로 PUT /api/restaurants/{id} body 필터
+- 허용 외 키 silent drop + DEBUG 로그
+- sanitized.isEmpty()면 200 + no-op
+- 후속 분리: #348 (DDG → 정식 API, isNameSimilar 한국어, DTO 표준화)
+- Refs: #332 (close)
+
+### 🛡️ #337 통계 봇 필터 + 레이트리밋 (v0.1.31)
+- BotDetector: UA 정규식 (bot|crawler|spider|slurp|scrap|fetch|monitor|preview|lighthouse)
+- RateLimitService: Redis SET NX EX(60s) 패턴, fail-open (의존성 최소화)
+- StatsController.recordVisit: X-Forwarded-For 우선 IP + 봇/IP 가드
+- 응답: {ok, counted:bool} — 차단도 200 (사용자 페이지 지장 X)
+- application.yml: app.rate-limit.visit-window-seconds (기본 60)
+- 운영 검증: Googlebot/Mozilla/즉시 재호출 인수조건 모두 충족
+- 설계서: docs/design/337-stats-bot-ratelimit/README.md
+- Refs: #337 (close)
+
+### 🔒 #335 데몬 분산 락 ShedLock+Redis (v0.1.30)
+- shedlock-spring 5.16.0 + shedlock-provider-redis-spring
+- @EnableSchedulerLock(defaultLockAtMostFor=PT15M)
+- DaemonScheduler.run: @SchedulerLock(name="daemon-runner", lockAtMostFor=PT15M, lockAtLeastFor=PT30S)
+- ShedLockConfig: RedisLockProvider Bean (in-cluster Redis 재사용)
+- 멀티 파드(RollingUpdate) + dev/prod ATP 공유 환경에서 데몬 중복 실행 차단
+- 설계서: docs/design/335-daemon-distributed-lock/README.md
+- Refs: #335 (close)
+
+### 💾 #336 캐시 SCAN/UNLINK + 자동 복구 + 에러 메트릭 (v0.1.29)
+- CacheService.flush: redis.keys() 블로킹 → SCAN cursor + UNLINK 논블로킹 (500 batch)
+- @Scheduled(30s) checkHealth: Redis ping → disabled 자동 토글 (재기동 시 자동 복구)
+- AtomicLong errorCount + volatile lastError + 로그 throttle (n==1 또는 n%100==0)
+- GET /api/admin/cache/stats: disabled/errorCount/lastError 노출 (admin only)
+- 설계서: docs/design/336-cache-scan-recovery/README.md
+- Refs: #336 (close)
+
 ### 🔧 P5-2 작은 후속 (v0.1.26)
 - #338: /api/version 신규 (HealthController + permitAll), application.yml app.build.{version,commit} env 주입 준비
 - #320: findRegionFromCoords 거리 보정 (유클리드 → cos(lat) 가중치)

backend-java/build.gradle

@@ -28,6 +28,12 @@ dependencies {
     implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'
     implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-validation'
 
+    // #335 — 분산 락 (RollingUpdate 시 멀티 파드 공존 중 데몬 중복 실행 차단)
+    implementation 'net.javacrumbs.shedlock:shedlock-spring:5.16.0'
+    implementation 'net.javacrumbs.shedlock:shedlock-provider-redis-spring:5.16.0'
+
+    // #337 — IP 레이트리밋은 Redis SET NX EX 패턴으로 자체 구현 (기존 spring-data-redis 활용)
+
     // Oracle JDBC + Security (Wallet support for Oracle ADB)
     implementation 'com.oracle.database.jdbc:ojdbc11:23.7.0.25.01'
     implementation 'com.oracle.database.security:oraclepki:23.7.0.25.01'

backend-java/src/main/java/com/tasteby/TastebyApplication.java

@@ -1,5 +1,6 @@
 package com.tasteby;
 
+import net.javacrumbs.shedlock.spring.annotation.EnableSchedulerLock;
 import org.springframework.boot.SpringApplication;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
@@ -8,6 +9,8 @@ import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
 @SpringBootApplication
 @EnableAsync
 @EnableScheduling
+// #335 — defaultLockAtMostFor: 어떤 작업이 lockAtMostFor 명시 안 해도 보호 (안전 마진)
+@EnableSchedulerLock(defaultLockAtMostFor = "PT15M")
 public class TastebyApplication {
     public static void main(String[] args) {
         SpringApplication.run(TastebyApplication.class, args);

backend-java/src/main/java/com/tasteby/config/ShedLockConfig.java

@@ -0,0 +1,22 @@
+package com.tasteby.config;
+
+import net.javacrumbs.shedlock.core.LockProvider;
+import net.javacrumbs.shedlock.provider.redis.spring.RedisLockProvider;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
+
+/**
+ * #335 — ShedLock LockProvider (Redis 기반).
+ *
+ * 데몬 스케줄러가 다중 파드 환경에서 한 번에 하나만 실행되도록 보장.
+ * key prefix는 ShedLock 기본 ("lock:")을 사용 → Redis 키는 `lock:daemon-runner`.
+ */
+@Configuration
+public class ShedLockConfig {
+
+    @Bean
+    public LockProvider lockProvider(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
+        return new RedisLockProvider(connectionFactory);
+    }
+}

backend-java/src/main/java/com/tasteby/controller/AdminCacheController.java

@@ -22,4 +22,14 @@ public class AdminCacheController {
         cacheService.flush();
         return Map.of("ok", true);
     }
+
+    /**
+     * #336 — 캐시 상태 가시화: disabled / errorCount / lastError.
+     * 외부 모니터링 도구 도입 전 운영자가 어드민에서 확인 가능.
+     */
+    @GetMapping("/cache/stats")
+    public CacheService.CacheStats cacheStats() {
+        AuthUtil.requireAdmin();
+        return cacheService.getStats();
+    }
 }

backend-java/src/main/java/com/tasteby/controller/RestaurantController.java

@@ -90,15 +90,34 @@ public class RestaurantController {
         return r;
     }
 
+    // #332 — Restaurant 업데이트 화이트리스트 (SQL updateFields의 컬럼 가드와 1:1).
+    // 허용되지 않은 키는 무시(silent drop). DTO 도입은 후속 작업.
+    private static final java.util.Set<String> ALLOWED_UPDATE_FIELDS = java.util.Set.of(
+            "name", "address", "region", "cuisine_type", "price_range",
+            "phone", "website", "tabling_url", "catchtable_url",
+            "latitude", "longitude", "google_place_id",
+            "business_status", "rating", "rating_count"
+    );
+
     @PutMapping("/{id}")
     public Map<String, Object> update(@PathVariable String id, @RequestBody Map<String, Object> body) {
         AuthUtil.requireAdmin();
         var r = restaurantService.findById(id);
         if (r == null) throw new ResponseStatusException(HttpStatus.NOT_FOUND, "Restaurant not found");
 
+        // #332 — 입력 body를 허용 키만 통과시킨 가변 Map으로 정규화
+        Map<String, Object> sanitized = new java.util.LinkedHashMap<>();
+        for (var e : body.entrySet()) {
+            if (ALLOWED_UPDATE_FIELDS.contains(e.getKey())) {
+                sanitized.put(e.getKey(), e.getValue());
+            } else {
+                log.debug("Ignoring non-whitelisted update field: {}", e.getKey());
+            }
+        }
+
         // Re-geocode if name or address changed
-        String newName = (String) body.get("name");
+        String newName = (String) sanitized.get("name");
-        String newAddress = (String) body.get("address");
+        String newAddress = (String) sanitized.get("address");
         boolean nameChanged = newName != null && !newName.equals(r.getName());
         boolean addressChanged = newAddress != null && !newAddress.equals(r.getAddress());
         if (nameChanged || addressChanged) {
@@ -106,26 +125,30 @@ public class RestaurantController {
             String geoAddr = newAddress != null ? newAddress : r.getAddress();
             var geo = geocodingService.geocodeRestaurant(geoName, geoAddr);
             if (geo != null) {
-                body.put("latitude", geo.get("latitude"));
+                sanitized.put("latitude", geo.get("latitude"));
-                body.put("longitude", geo.get("longitude"));
+                sanitized.put("longitude", geo.get("longitude"));
-                body.put("google_place_id", geo.get("google_place_id"));
+                sanitized.put("google_place_id", geo.get("google_place_id"));
                 if (geo.containsKey("formatted_address")) {
-                    body.put("address", geo.get("formatted_address"));
+                    sanitized.put("address", geo.get("formatted_address"));
                 }
-                if (geo.containsKey("rating")) body.put("rating", geo.get("rating"));
+                if (geo.containsKey("rating")) sanitized.put("rating", geo.get("rating"));
-                if (geo.containsKey("rating_count")) body.put("rating_count", geo.get("rating_count"));
+                if (geo.containsKey("rating_count")) sanitized.put("rating_count", geo.get("rating_count"));
-                if (geo.containsKey("phone")) body.put("phone", geo.get("phone"));
+                if (geo.containsKey("phone")) sanitized.put("phone", geo.get("phone"));
-                if (geo.containsKey("business_status")) body.put("business_status", geo.get("business_status"));
+                if (geo.containsKey("business_status")) sanitized.put("business_status", geo.get("business_status"));
 
-                // formatted_address에서 region 파싱 (예: "대한민국 서울특별시 강남구 ..." → "한국|서울|강남구")
                 String addr = (String) geo.get("formatted_address");
                 if (addr != null) {
-                    body.put("region", GeocodingService.parseRegionFromAddress(addr));
+                    sanitized.put("region", GeocodingService.parseRegionFromAddress(addr));
                 }
             }
         }
 
-        restaurantService.update(id, body);
+        if (sanitized.isEmpty()) {
+            // 허용 키가 하나도 없으면 no-op
+            return Map.of("ok", true, "restaurant", r);
+        }
+
+        restaurantService.update(id, sanitized);
         cache.flush();
         var updated = restaurantService.findById(id);
         return Map.of("ok", true, "restaurant", updated);

backend-java/src/main/java/com/tasteby/controller/StatsController.java

@@ -1,7 +1,12 @@
 package com.tasteby.controller;
 
 import com.tasteby.domain.SiteVisitStats;
+import com.tasteby.service.RateLimitService;
 import com.tasteby.service.StatsService;
+import com.tasteby.util.BotDetector;
+import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
+import org.slf4j.Logger;
+import org.slf4j.LoggerFactory;
 import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
 import java.util.Map;
@@ -10,20 +15,51 @@ import java.util.Map;
 @RequestMapping("/api/stats")
 public class StatsController {
 
-    private final StatsService statsService;
+    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(StatsController.class);
 
-    public StatsController(StatsService statsService) {
+    private final StatsService statsService;
+    private final RateLimitService rateLimitService;
+
+    public StatsController(StatsService statsService, RateLimitService rateLimitService) {
         this.statsService = statsService;
+        this.rateLimitService = rateLimitService;
     }
 
     @PostMapping("/visit")
-    public Map<String, Object> recordVisit() {
+    public Map<String, Object> recordVisit(HttpServletRequest req) {
+        // #337 — 봇 UA + IP 레이트리밋. 모두 통과해야 카운트 진행.
+        String ua = req.getHeader("User-Agent");
+        if (BotDetector.isBot(ua)) {
+            log.debug("visit skipped (bot): {}", ua);
+            return Map.of("ok", true, "counted", false);
+        }
+
+        String clientIp = resolveClientIp(req);
+        if (!rateLimitService.tryConsume(clientIp)) {
+            log.debug("visit skipped (rate-limit): {}", clientIp);
+            return Map.of("ok", true, "counted", false);
+        }
+
         statsService.recordVisit();
-        return Map.of("ok", true);
+        return Map.of("ok", true, "counted", true);
     }
 
     @GetMapping("/visits")
     public SiteVisitStats getVisits() {
         return statsService.getVisits();
     }
+
+    /**
+     * #337 — X-Forwarded-For 우선 (Nginx Ingress 뒤). chain이면 첫 번째(원본).
+     * 없으면 RemoteAddr 폴백.
+     */
+    private static String resolveClientIp(HttpServletRequest req) {
+        String fwd = req.getHeader("X-Forwarded-For");
+        if (fwd != null && !fwd.isBlank()) {
+            int comma = fwd.indexOf(',');
+            return (comma > 0 ? fwd.substring(0, comma) : fwd).trim();
+        }
+        String addr = req.getRemoteAddr();
+        return addr != null ? addr : "unknown";
+    }
 }

backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/CacheService.java

@@ -5,46 +5,46 @@ import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import org.slf4j.Logger;
 import org.slf4j.LoggerFactory;
 import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
+import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
+import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
 import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
+import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 
+import java.nio.charset.StandardCharsets;
 import java.time.Duration;
-import java.util.Set;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
 
 @Service
 public class CacheService {
 
     private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CacheService.class);
     private static final String PREFIX = "tasteby:";
+    private static final String SCAN_PATTERN = PREFIX + "*";
+    private static final int SCAN_BATCH = 500;
 
     private final StringRedisTemplate redis;
     private final ObjectMapper mapper;
     private final Duration ttl;
-    private boolean disabled = false;
+
+    // #336 — disabled/errorCount/lastError는 헬스체크와 다른 호출 스레드 사이에서 안전하게 공유.
+    private volatile boolean disabled = false;
+    private final AtomicLong errorCount = new AtomicLong(0);
+    private volatile String lastError = null;
 
     public CacheService(StringRedisTemplate redis, ObjectMapper mapper,
                         @Value("${app.cache.ttl-seconds:600}") int ttlSeconds) {
         this.redis = redis;
         this.mapper = mapper;
         this.ttl = Duration.ofSeconds(ttlSeconds);
-        // #276 — ping 연결 자원 누수 방지: try-with-resources
+        this.disabled = !pingOk();
-        var factory = redis.getConnectionFactory();
+        if (!disabled) log.info("Redis connected");
-        if (factory == null) {
-            log.warn("Redis ConnectionFactory is null, caching disabled");
-            disabled = true;
-            return;
-        }
-        try (var conn = factory.getConnection()) {
-            conn.ping();
-            log.info("Redis connected");
-        } catch (Exception e) {
-            log.warn("Redis unavailable ({}), caching disabled", e.getMessage());
-            disabled = true;
-        }
     }
 
     public String makeKey(String... parts) {
-        // #276 — null/빈 파트로 "tasteby::" 같은 잘못된 키 생성 방지
         if (parts == null || parts.length == 0) {
             throw new IllegalArgumentException("makeKey requires at least one part");
         }
@@ -62,7 +62,7 @@ public class CacheService {
                 return mapper.readValue(val, type);
             }
         } catch (Exception e) {
-            log.debug("Cache get error: {}", e.getMessage());
+            recordError("get", e);
         }
         return null;
     }
@@ -72,7 +72,7 @@ public class CacheService {
         try {
             return redis.opsForValue().get(key);
         } catch (Exception e) {
-            log.debug("Cache get error: {}", e.getMessage());
+            recordError("getRaw", e);
             return null;
         }
     }
@@ -83,30 +83,114 @@ public class CacheService {
             String json = mapper.writeValueAsString(value);
             redis.opsForValue().set(key, json, ttl);
         } catch (JsonProcessingException e) {
-            log.debug("Cache set error: {}", e.getMessage());
+            recordError("set:serialize", e);
+        } catch (Exception e) {
+            recordError("set", e);
         }
     }
 
+    /**
+     * #336 — KEYS 블로킹 명령 대체.
+     * SCAN으로 cursor 순회 후 UNLINK(논블로킹 삭제)로 일괄 삭제.
+     */
     public void flush() {
         if (disabled) return;
-        try {
+        Integer count = redis.execute((org.springframework.data.redis.core.RedisCallback<Integer>) conn -> {
-            Set<String> keys = redis.keys(PREFIX + "*");
+            List<byte[]> batch = new ArrayList<>(SCAN_BATCH);
-            if (keys != null && !keys.isEmpty()) {
+            int deleted = 0;
-                redis.delete(keys);
+            try (Cursor<byte[]> cursor = conn.keyCommands().scan(
+                    ScanOptions.scanOptions().match(SCAN_PATTERN).count(SCAN_BATCH).build())) {
+                while (cursor.hasNext()) {
+                    batch.add(cursor.next());
+                    if (batch.size() >= SCAN_BATCH) {
+                        deleted += unlinkBatch(conn, batch);
+                        batch.clear();
+                    }
+                }
+                if (!batch.isEmpty()) {
+                    deleted += unlinkBatch(conn, batch);
+                }
+            } catch (Exception e) {
+                recordError("flush:scan", e);
             }
-            log.info("Cache flushed");
+            return deleted;
+        });
+        log.info("Cache flushed ({} keys via SCAN+UNLINK)", count == null ? 0 : count);
+    }
+
+    private int unlinkBatch(org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection conn, List<byte[]> keys) {
+        try {
+            Long n = conn.keyCommands().unlink(keys.toArray(new byte[0][]));
+            return n == null ? 0 : n.intValue();
         } catch (Exception e) {
-            log.debug("Cache flush error: {}", e.getMessage());
+            // UNLINK 미지원 환경 대비 DEL 폴백
+            recordError("flush:unlink", e);
+            try {
+                Long n = conn.keyCommands().del(keys.toArray(new byte[0][]));
+                return n == null ? 0 : n.intValue();
+            } catch (Exception delErr) {
+                recordError("flush:del", delErr);
+                return 0;
+            }
         }
     }
 
-    // #290 — 단일 키 삭제 (캐시 역직렬화 실패 시 자동 evict 등에 사용)
     public void del(String key) {
         if (disabled) return;
         try {
             redis.delete(key);
         } catch (Exception e) {
-            log.debug("Cache del error: {}", e.getMessage());
+            recordError("del", e);
         }
     }
+
+    /**
+     * #336 — Redis 다운 → disabled=true, 재기동되면 자동으로 disabled=false.
+     * 30초마다 ping 한 번(<1ms)이라 부하 미미.
+     */
+    @Scheduled(fixedDelay = 30_000L)
+    public void checkHealth() {
+        boolean ok = pingOk();
+        if (ok && disabled) {
+            disabled = false;
+            log.info("Redis recovered, caching re-enabled");
+        } else if (!ok && !disabled) {
+            disabled = true;
+            log.warn("Redis lost, caching disabled");
+        }
+    }
+
+    private boolean pingOk() {
+        RedisConnectionFactory factory = redis.getConnectionFactory();
+        if (factory == null) return false;
+        try (var conn = factory.getConnection()) {
+            conn.ping();
+            return true;
+        } catch (Exception e) {
+            lastError = "ping: " + e.getMessage();
+            return false;
+        }
+    }
+
+    private void recordError(String op, Exception e) {
+        long n = errorCount.incrementAndGet();
+        String msg = e.getMessage();
+        lastError = op + ": " + (msg == null ? e.getClass().getSimpleName() : msg);
+        // 한 번씩만 WARN, 나머지는 DEBUG로 (운영 로그 폭주 방지 — 단순한 throttle)
+        if (n == 1 || n % 100 == 0) {
+            log.warn("Cache {} error #{}: {}", op, n, lastError);
+        } else {
+            log.debug("Cache {} error #{}: {}", op, n, lastError);
+        }
+    }
+
+    public boolean isDisabled() {
+        return disabled;
+    }
+
+    public CacheStats getStats() {
+        return new CacheStats(disabled, errorCount.get(), lastError);
+    }
+
+    public record CacheStats(boolean disabled, long errorCount, String lastError) {}
 }

backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/DaemonScheduler.java

@@ -1,6 +1,7 @@
 package com.tasteby.service;
 
 import com.tasteby.domain.DaemonConfig;
+import net.javacrumbs.shedlock.spring.annotation.SchedulerLock;
 import org.slf4j.Logger;
 import org.slf4j.LoggerFactory;
 import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
@@ -37,6 +38,10 @@ public class DaemonScheduler {
     }
 
     @Scheduled(fixedDelay = 30_000) // Check every 30 seconds
+    // #335 — 분산 락: 멀티 파드 환경에서 한 인스턴스만 실행. Redis 키 `lock:daemon-runner`.
+    // lockAtMostFor: 작업이 비정상 종료돼도 15분 후 강제 해제 (다음 cron이 잡을 수 있게)
+    // lockAtLeastFor: 빨리 끝나도 30초 동안 유지 (즉시 다른 cron이 같은 작업 잡는 것 방지)
+    @SchedulerLock(name = "daemon-runner", lockAtMostFor = "PT15M", lockAtLeastFor = "PT30S")
     public void run() {
         // 인스턴스 차원 차단(dev/prod 동일 DB 공유 환경에서 dev 쪽 동시 폴링 방지).
         // dev .env: DAEMON_ENABLED=false → 이 인스턴스는 스케줄러 동작 안 함.

backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/OciGenAiService.java

@@ -150,26 +150,25 @@ public class OciGenAiService {
             return mapper.readValue(raw, Object.class);
         } catch (Exception ignored) {}
 
-        // Try to recover truncated array
+        // #326 — Recover truncated array. Brace depth counter로 단일 패스 O(N).
+        // 이전: 각 idx에서 end를 1씩 늘려가며 매번 readValue → O(N²) + 예외 스택트레이스 양산.
         if (raw.trim().startsWith("[")) {
             List<Object> items = new ArrayList<>();
             int idx = raw.indexOf('[') + 1;
             while (idx < raw.length()) {
                 while (idx < raw.length() && " \t\n\r,".indexOf(raw.charAt(idx)) >= 0) idx++;
                 if (idx >= raw.length() || raw.charAt(idx) == ']') break;
+                if (raw.charAt(idx) != '{') break;  // 객체 시작이 아니면 복구 중단
 
-                // Try to parse next object
+                int end = findObjectEnd(raw, idx);
-                boolean found = false;
+                if (end < 0) break;  // 잘린 객체 — 거기서 멈춤
-                for (int end = idx + 1; end <= raw.length(); end++) {
+                try {
-                    try {
+                    Object obj = mapper.readValue(raw.substring(idx, end + 1), Object.class);
-                        Object obj = mapper.readValue(raw.substring(idx, end), Object.class);
+                    items.add(obj);
-                        items.add(obj);
+                } catch (Exception ignored2) {
-                        idx = end;
+                    break;  // 불가해 객체 — 멈춤
-                        found = true;
-                        break;
-                    } catch (Exception ignored2) {}
                 }
-                if (!found) break;
+                idx = end + 1;
             }
             if (!items.isEmpty()) {
                 log.info("Recovered {} items from truncated JSON", items.size());
@@ -179,4 +178,27 @@ public class OciGenAiService {
 
         throw new RuntimeException("JSON parse failed: " + raw.substring(0, Math.min(80, raw.length())));
     }
+
+    /**
+     * #326 — JSON 객체 시작 위치(`{`)에서 매칭되는 닫는 `}` 인덱스를 반환.
+     * 문자열 안의 `{` `}`와 escape는 무시. 매칭 못 찾으면 -1.
+     */
+    private static int findObjectEnd(String raw, int start) {
+        int depth = 0;
+        boolean inString = false;
+        boolean escaped = false;
+        for (int i = start; i < raw.length(); i++) {
+            char c = raw.charAt(i);
+            if (escaped) { escaped = false; continue; }
+            if (c == '\\') { escaped = true; continue; }
+            if (c == '"') { inString = !inString; continue; }
+            if (inString) continue;
+            if (c == '{') depth++;
+            else if (c == '}') {
+                depth--;
+                if (depth == 0) return i;
+            }
+        }
+        return -1;
+    }
 }

backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/RateLimitService.java

@@ -0,0 +1,51 @@
+package com.tasteby.service;
+
+import org.slf4j.Logger;
+import org.slf4j.LoggerFactory;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+import java.time.Duration;
+
+/**
+ * #337 — IP 기반 레이트리밋 (방문 카운트 어뷰즈 차단).
+ *
+ * 단순 Redis SETIFABSENT(SET NX EX) 패턴:
+ * - 첫 호출 시 키 등록 + TTL → 허용
+ * - TTL 동안 다음 호출은 키 존재로 차단
+ *
+ * Redis 다운 시 fail-open (true 반환) — 사용자 페이지 로드 우선.
+ * 멀티 파드 + Redis 단일 인스턴스 환경에서 자연스럽게 동작.
+ */
+@Service
+public class RateLimitService {
+
+    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RateLimitService.class);
+    private static final String PREFIX = "ratelimit:visit:";
+
+    private final StringRedisTemplate redis;
+
+    @Value("${app.rate-limit.visit-window-seconds:60}")
+    private long visitWindowSeconds;
+
+    public RateLimitService(StringRedisTemplate redis) {
+        this.redis = redis;
+    }
+
+    /**
+     * 단일 IP의 visit 호출 허용 여부.
+     * @return true = 허용 (첫 호출 또는 윈도우 만료), false = 차단 (윈도우 안 재호출)
+     */
+    public boolean tryConsume(String ipKey) {
+        try {
+            String key = PREFIX + ipKey;
+            Boolean ok = redis.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", Duration.ofSeconds(visitWindowSeconds));
+            return Boolean.TRUE.equals(ok);
+        } catch (Exception e) {
+            // fail-open: Redis 문제로 통계가 약간 부풀어도 사용자 영향 X
+            log.debug("RateLimit error (fail-open): {}", e.getMessage());
+            return true;
+        }
+    }
+}

backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/VectorService.java

@@ -1,10 +1,12 @@
 package com.tasteby.service;
 
+import com.tasteby.util.IdGenerator;
 import com.tasteby.util.JsonUtil;
 import org.slf4j.Logger;
 import org.slf4j.LoggerFactory;
 import org.springframework.jdbc.core.namedparam.MapSqlParameterSource;
 import org.springframework.jdbc.core.namedparam.NamedParameterJdbcTemplate;
+import org.springframework.jdbc.core.namedparam.SqlParameterSource;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 
 import java.util.*;
@@ -64,6 +66,9 @@ public class VectorService {
 
     /**
      * Save vector embeddings for a restaurant.
+     *
+     * #331 — N개 청크를 단일 batchUpdate 호출로 처리 (이전: N+1 INSERT round-trip).
+     * UUID 생성은 IdGenerator.newId() 공통 유틸 사용 (인라인 변환 코드 제거).
      */
     public void saveRestaurantVectors(String restaurantId, List<String> chunks) {
         if (chunks.isEmpty()) return;
@@ -75,19 +80,20 @@ public class VectorService {
             VALUES (:id, :rid, :chunk, :emb)
         """;
 
+        SqlParameterSource[] batch = new SqlParameterSource[chunks.size()];
         for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
-            String id = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").substring(0, 32).toUpperCase();
+            List<Double> emb = embeddings.get(i);
-            float[] vec = new float[embeddings.get(i).size()];
+            float[] vec = new float[emb.size()];
             for (int j = 0; j < vec.length; j++) {
-                vec[j] = embeddings.get(i).get(j).floatValue();
+                vec[j] = emb.get(j).floatValue();
             }
-            var params = new MapSqlParameterSource();
+            batch[i] = new MapSqlParameterSource()
-            params.addValue("id", id);
+                    .addValue("id", IdGenerator.newId())
-            params.addValue("rid", restaurantId);
+                    .addValue("rid", restaurantId)
-            params.addValue("chunk", chunks.get(i));
+                    .addValue("chunk", chunks.get(i))
-            params.addValue("emb", vec);
+                    .addValue("emb", vec);
-            jdbc.update(sql, params);
         }
+        jdbc.batchUpdate(sql, batch);
     }
 
     /**

backend-java/src/main/java/com/tasteby/util/BotDetector.java

@@ -0,0 +1,25 @@
+package com.tasteby.util;
+
+import java.util.regex.Pattern;
+
+/**
+ * #337 — User-Agent 기반 봇 패턴 매칭.
+ *
+ * Googlebot / bingbot / facebookexternalhit / 일반 crawler/spider 등을 일괄 차단.
+ * 빈 UA는 봇으로 간주하지 않음(모바일 앱 등 정상 케이스 보호).
+ */
+public final class BotDetector {
+
+    private BotDetector() {}
+
+    // 일반적인 봇/크롤러 패턴. 케이스 무시.
+    private static final Pattern BOT_PATTERN = Pattern.compile(
+            "bot|crawler|spider|slurp|scrap|fetch|monitor|preview|lighthouse",
+            Pattern.CASE_INSENSITIVE
+    );
+
+    public static boolean isBot(String userAgent) {
+        if (userAgent == null || userAgent.isBlank()) return false;
+        return BOT_PATTERN.matcher(userAgent).find();
+    }
+}

backend-java/src/main/resources/application.yml

@@ -64,6 +64,10 @@ app:
     # 0.57은 cohere embed-v4 한국어 시맨틱 적합도 기준 경험값.
     max-distance: ${SEARCH_MAX_DISTANCE:0.57}
 
+  rate-limit:
+    # #337 — 같은 IP에서 visit 카운트 허용 간격(초). 기본 60.
+    visit-window-seconds: ${VISIT_WINDOW_SECONDS:60}
+
   build:
     # #338 — 배포 시 deploy.sh가 env로 주입. dev에서는 dev/unknown.
     version: ${APP_VERSION:dev}

docs/design/326-parsejson-optimization/README.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+# 설계서: OciGenAiService.parseJson 단일 패스 최적화 (#326)
+
+> **상태**: Approved
+> **작성**: [AI] Architect · **최종수정**: 2026-06-15
+> **추적성** — Redmine: #326 · 부모: #292 (추출 파이프라인 Reviewer 후속, 09-Done)
+> · 구현 파일: `backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/OciGenAiService.java`
+
+## 1. 목적 (Why)
+
+LLM 응답이 잘린(truncated) 배열일 때 `parseJson`의 복구 로직이 O(N²): 각 객체 시작점에서 `end`를 1씩 늘려가며 매번 `mapper.readValue(substring)`을 try. 8192 토큰 응답(약 30KB)에서 매우 비효율 + 매 try마다 Jackson 예외 객체 생성(스택트레이스 양산). brace depth counter로 단일 패스 O(N)으로 교체.
+
+## 2. 범위
+
+- **포함**: `parseJson`의 truncated-array 복구 로직을 brace depth counter로 변경.
+- **제외**: `parseJson`의 마크다운/콤마 정규식 전처리는 그대로. Jackson streaming API 도입은 추가 최적화이지만 본 범위 밖.
+
+## 3. 인수조건
+
+- [ ] 정상 JSON 배열 → 동일 결과 반환.
+- [ ] 잘린 배열(끝 `}` 누락) → 가능한 만큼 객체 추출 + 로그.
+- [ ] 문자열 안의 `{` `}` `"` (escape 포함) 잘못 카운트 안 됨.
+- [ ] 8192 token 응답 처리 시간 < 10ms (이전: 수백 ms 가능).
+- [ ] 회귀 없음 (기존 추출 파이프라인 시나리오 통과).
+
+## 4. 컨텍스트 & 제약
+
+- LLM 응답은 마크다운 + JSON 혼합 가능.
+- 응답 크기 최대 약 30KB (8192 token × 4 char/token).
+- mapper는 Jackson ObjectMapper.
+
+## 5. 아키텍처 개요
+
+```
+parseJson(raw)
+   ├ strip markdown/trailing commas (기존)
+   ├ try readValue(raw) → 성공 시 반환
+   └ truncated array 복구:
+        idx = '['의 다음
+        while idx < len:
+           skip whitespace, ','
+           if raw[idx] != '{': break  // 객체 아님
+           depth=0, inString=false, escaped=false
+           단일 패스로 객체 끝 (depth==0 && } 만남) 찾음
+           items.add(readValue(substring))
+           idx = 객체 끝 다음
+        return items
+```
+
+## 6. 함수 명세
+
+| 함수 | 책임 | 비고 |
+|------|------|------|
+| `parseJson(raw)` (수정) | brace depth + 단일 readValue | private 헬퍼 `findObjectEnd(raw, start)` 추출 |
+
+## 7. 흐름
+
+1. 기존 정규식 전처리.
+2. 전체 파싱 시도.
+3. 실패 + 배열 시작이면 위 알고리즘으로 객체 단위 복구.
+
+## 8. 엣지케이스
+
+- **빈 배열 `[]`**: 일반 readValue가 처리.
+- **문자열 안 `{` `}`**: inString 토글로 무시.
+- **escape `\"` `\\`**: escaped 토글로 무시.
+- **객체가 아닌 원시값 배열 `[1, 2, 3]`**: 첫 char가 `{`가 아니므로 break. 전체 파싱이 성공할 경우 도달 안 함.
+- **매우 짧은 응답**: 전체 파싱이 성공 → 복구 경로 미진입.
+
+## 9. 테스트
+
+- 정상 배열, 잘린 끝, 마크다운 wrap, escape 포함 5케이스 unit test (후속).
+
+## 10. 리스크 & 대안
+
+- **선택**: brace depth counter (단일 패스).
+- **대안 A**: Jackson `JsonParser` streaming API — 더 빠르지만 코드 복잡.
+- **대안 B**: 응답을 모두 받지 않고 streaming 파싱 — 본 범위 밖.
+
+## 11. 미해결 질문
+
+- LLM 응답에 객체 외 다른 타입 섞일 수 있는가? 현재 추출 결과는 `[{...}, {...}]` 형태로 가정.

docs/design/331-vector-batch-insert/README.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+# 설계서: VectorService batch insert + IdGenerator 공통화 (#331)
+
+> **상태**: Approved
+> **작성**: [AI] Architect · **최종수정**: 2026-06-15
+> **추적성** — Redmine: #331 · 부모: #293 (검색/벡터 Reviewer 후속, 09-Done)
+> · 구현 파일: `backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/VectorService.java`
+> · 테스트: 본 이슈 범위 밖 (단위 테스트 인프라 도입은 #343 후속 묶음에 해당)
+
+## 1. 목적 (Why)
+
+`VectorService.saveRestaurantVectors`가 chunk N개를 N번의 단건 `jdbc.update`로 처리한다. 현재 `buildChunks`가 1개 청크만 반환해 N=1이지만, 향후 chunk 분할 도입 시 N+1 INSERT 비효율. 또한 UUID 생성 코드가 인라인 변환(`UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").substring(0, 32).toUpperCase()`)으로 다른 곳의 `IdGenerator.newId()`와 중복.
+
+## 2. 범위
+
+- **포함**
+  - `jdbc.batchUpdate(sql, SqlParameterSource[])`로 단일 호출 전환.
+  - UUID 생성을 `IdGenerator.newId()` 공통 유틸로 교체.
+- **제외**
+  - 단위/통합 테스트 도입 (테스트 인프라 미도입 — 별도 후속 #343 묶음).
+  - `buildChunks`의 chunk 분할 로직 자체 변경 (현재 단일 청크 정책 유지).
+  - `restaurant_vectors` 스키마 변경.
+
+## 3. 인수조건
+
+- [ ] `saveRestaurantVectors`가 한 번의 `jdbc.batchUpdate` 호출로 N개 청크 삽입.
+- [ ] UUID 인라인 변환 제거 → `IdGenerator.newId()` 호출.
+- [ ] 회귀 없음 — 신규 식당 등록 시 `restaurant_vectors`에 정상 row 추가.
+- [ ] N=0 가드(`chunks.isEmpty()`)는 유지.
+
+## 4. 컨텍스트 & 제약
+
+- Spring `NamedParameterJdbcTemplate.batchUpdate(String, SqlParameterSource[])` 사용.
+- Oracle VECTOR 타입 파라미터는 `float[]`로 그대로 바인딩 가능 (`MapSqlParameterSource.addValue`).
+- 한 batch 안 `int[]` 반환 → batch 결과 카운트는 사용하지 않음(throw if 어쩌고 미적용).
+- `IdGenerator.newId()` 시그니처: `public static String newId()` → 32-char uppercase hex (현재 인라인과 동일).
+
+## 5. 아키텍처 개요
+
+```
+saveRestaurantVectors(restaurantId, chunks)
+   ├ if chunks.isEmpty() → return
+   ├ embeddings = genAi.embedTexts(chunks)
+   ├ params[] = build N개 MapSqlParameterSource
+   │      .addValue("id", IdGenerator.newId())
+   │      .addValue("rid", restaurantId)
+   │      .addValue("chunk", chunks.get(i))
+   │      .addValue("emb", float[] embeddings[i])
+   └ jdbc.batchUpdate(sql, params)
+```
+
+## 6. 함수 명세
+
+| 함수 | 책임 | 비고 |
+|------|------|------|
+| `VectorService.saveRestaurantVectors(id, chunks)` (수정) | batchUpdate 1회 | IdGenerator 사용 |
+
+## 7. 흐름
+
+1. embed 호출 (기존).
+2. `SqlParameterSource[]` 생성.
+3. `jdbc.batchUpdate(sql, params)` 단일 호출.
+
+## 8. 엣지케이스
+
+- **chunks 빈 배열**: 조기 return (기존 유지).
+- **embed 결과와 chunks 크기 불일치**: 현재 OCI GenAI는 입력 N → 출력 N 보장. 안전 가드 추가는 본 범위 밖 (필요 시 후속).
+
+## 9. 테스트 (수동만)
+
+- dev에서 신규 식당 등록(데몬 또는 수동 trigger) → `SELECT count(*) FROM restaurant_vectors WHERE restaurant_id = '...'` 정상 row 확인.
+
+## 10. 리스크 & 대안
+
+- **선택**: `NamedParameterJdbcTemplate.batchUpdate`. 단일 트랜잭션 + 단일 round-trip.
+- **대안 A**: `JdbcTemplate.batchUpdate(BatchPreparedStatementSetter)` — 더 저수준이지만 named param 손실.
+- **대안 B**: MERGE로 upsert — 동일 restaurant_id 재처리 시 중복 제거 가능. 다만 본 이슈 범위 밖.
+
+## 11. 미해결 질문
+
+- chunk 분할 정책(현재 1개 단일 청크) — 후속 (검색 정확도 vs 토큰 비용 트레이드오프 결정).
+- batchUpdate 결과 row 수 검증 — 운영 모니터링 도구 도입 후 결정.

docs/design/332-restaurant-update-whitelist/README.md

@@ -0,0 +1,94 @@
+# 설계서: Restaurant 임의 필드 업데이트 화이트리스트 (#332)
+
+> **상태**: Approved
+> **작성**: [AI] Architect · **최종수정**: 2026-06-15
+> **추적성** — Redmine: #332 · 부모: #290 (식당 CRUD Reviewer 후속, 09-Done)
+> · 구현 파일: `backend-java/src/main/java/com/tasteby/controller/RestaurantController.java`, `backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/RestaurantService.java`
+> · 테스트: 수동 (curl로 화이트리스트 외 필드 시도)
+
+## 1. 목적 (Why)
+
+`PUT /api/restaurants/{id}` body가 `Map<String, Object>`로 임의 키를 받는다. SQL 측 `updateFields`는 컬럼별 `<if test="containsKey('...')">` 가드로 화이트리스트가 이미 적용되어 있어 임의 컬럼 갱신은 차단된다. 다만 Controller 레벨에서 화이트리스트가 명시되지 않아 — (a) 의도 모호, (b) 향후 SQL 측 가드가 무력화되거나 다른 매퍼로 확장되면 위험. 명시적 화이트리스트로 의도 강화.
+
+## 2. 범위 (Scope)
+
+- **포함**
+  - `RestaurantController.update(id, body)`에서 허용된 키만 통과시키는 `ALLOWED_UPDATE_FIELDS` set.
+  - 허용되지 않은 키는 무시(silently drop) + 디버그 로그. 400 응답은 hard policy라 사용자 경험 영향 큼.
+- **제외 (out of scope)**
+  - DTO 클래스 도입 (RestaurantUpdateDTO + Bean Validation) — 더 강한 표준화지만 코드 영향 큼. 후속.
+  - DDG HTML 검색 → 정식 API 전환 (별도 후속, 비용/계약 결정 필요).
+  - isNameSimilar 한국어 자모 알고리즘 (별도 후속).
+  - UNIQUE(google_place_id) 제약 강화 (DB 마이그레이션 + 데이터 정리 필요, 별도).
+
+## 3. 인수조건
+
+- [ ] `ALLOWED_UPDATE_FIELDS` 상수 정의 (SQL `updateFields` 가드와 일치).
+- [ ] PUT 호출 시 body에서 허용 외 키는 자동 제거 + 디버그 로그.
+- [ ] 허용 키만 있는 정상 호출 → 200 정상 동작 회귀 없음.
+- [ ] 허용 외 키만 있는 호출 → 200 + 변경 없음 (또는 200 + 빈 업데이트).
+
+## 4. 컨텍스트 & 제약
+
+- Spring MVC. 변경 최소화. DTO 도입 없이도 가드 가능.
+- 운영 영향 없음 (어드민이 화면에서 호출하는 키는 모두 허용 set 안에).
+- 가정: 화이트리스트 set은 SQL `updateFields` 의 `<if>` 키들과 1:1.
+
+## 5. 아키텍처 개요
+
+```
+PUT /api/restaurants/{id}  body
+        │
+        ▼
+RestaurantController.update
+   ├ requireAdmin
+   ├ allowed = ALLOWED_UPDATE_FIELDS
+   ├ filtered = body where key ∈ allowed
+   ├ if (filtered.isEmpty()) → 200 + no-op
+   └ restaurantService.update(id, filtered) → mapper.updateFields
+```
+
+## 6. 데이터 모델
+
+`Set<String> ALLOWED_UPDATE_FIELDS = Set.of(name, address, region, cuisine_type, price_range, phone, website, tabling_url, catchtable_url, latitude, longitude, google_place_id, business_status, rating, rating_count)` — SQL `updateFields`의 키들과 일치.
+
+## 7. 함수 명세
+
+| 함수 | 책임 | 비고 |
+|------|------|------|
+| `RestaurantController.update(id, body)` (수정) | 화이트리스트 필터 후 위임 | filtered.isEmpty()면 no-op |
+
+## 8. 흐름
+
+1. body Map 수신.
+2. `body.entrySet().stream().filter(e -> ALLOWED_UPDATE_FIELDS.contains(e.getKey())).collect(toMap)`.
+3. 비어있으면 200 응답하고 끝.
+4. 아니면 `restaurantService.update(id, filtered)` 호출.
+
+## 9. 엣지케이스
+
+- **빈 body**: 200 + no-op.
+- **허용 외 키만**: 200 + no-op + 디버그 로그.
+- **null 값을 포함한 허용 키**: SQL `updateFields`가 그대로 NULL 저장 — 의도된 동작 (좌표/주소 해제 등).
+
+## 10. 테스트
+
+- 수동:
+  ```
+  curl -X PUT -H "Authorization: Bearer <admin>" -H "Content-Type: application/json" \
+       -d '{"name":"테스트", "is_admin":true}' /api/restaurants/<id>
+  → name만 갱신, is_admin은 무시
+  ```
+- 자동: 별도 후속(통합 테스트 인프라 도입 시).
+
+## 11. 리스크 & 대안
+
+- **선택**: Controller 화이트리스트 set + silent drop.
+- **대안 A**: DTO + Bean Validation — 표준화 깔끔하지만 변경 범위 큼.
+- **대안 B**: 허용 외 키 발견 시 400 — 사용자 경험 부담, 클라이언트가 잘못된 키 보내면 즉시 실패. 본 변경은 보수적으로 silent drop.
+
+## 12. 미해결 질문
+
+- DDG → 정식 검색 API 전환 — 별도 후속 (비용/계약 결정).
+- isNameSimilar 한국어 알고리즘 — 별도 후속.
+- DTO 도입 표준화 — 별도 후속.

docs/design/335-daemon-distributed-lock/README.md

@@ -0,0 +1,104 @@
+# 설계서: 데몬 스케줄러 분산 락 (#335)
+
+> **상태**: Approved
+> **작성**: [AI] Architect · **최종수정**: 2026-06-15
+> **추적성** — Redmine: #335 · 부모: #275 (현행화 backend-daemon, 09-Done)
+> · 구현 파일: `backend-java/build.gradle`, `backend-java/src/main/java/com/tasteby/TastebyApplication.java`, `backend-java/src/main/java/com/tasteby/config/ShedLockConfig.java` (신규), `backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/DaemonScheduler.java`
+> · 테스트: 수동 (롤링 업데이트 시 두 파드 공존 시뮬레이션)
+
+## 1. 목적 (Why)
+
+OKE 운영에서 backend Pod 1개로 동작하지만 RollingUpdate(maxSurge>0) 시 신·구 Pod이 잠시 공존. 또한 dev(PM2)와 운영이 같은 Oracle ATP를 공유 — 이미 `DAEMON_ENABLED` 플래그로 dev 폴링은 차단했지만, 운영 자체에서 두 Pod이 같은 30초 주기로 `scanAllChannels`를 호출하면 YouTube/OCI GenAI 중복 호출 + 동일 영상 두 번 처리 + 봇 감지 위험. ShedLock으로 한 인스턴스만 실행하도록 보장.
+
+## 2. 범위 (Scope)
+
+- **포함**
+  - `DaemonScheduler.run()`을 분산 락으로 보호 (lockAtMostFor + lockAtLeastFor).
+  - Lock provider: Redis (이미 운영 중인 in-cluster Redis 재사용).
+  - 의존성: `net.javacrumbs.shedlock:shedlock-spring`, `shedlock-provider-redis-spring`.
+- **제외 (out of scope)**
+  - 다른 @Scheduled 메서드(CacheService.checkHealth, 향후 추가될 cron). 필요 시 같은 패턴으로 확장.
+  - 락 획득 실패 시 알람 — Spring Actuator/Micrometer 도입 후 후속.
+  - DB 기반 lock provider (JDBC) — Redis가 충분.
+
+## 3. 인수조건
+
+- [ ] build.gradle에 shedlock-spring + shedlock-provider-redis-spring 추가.
+- [ ] `@EnableSchedulerLock` 활성화.
+- [ ] `DaemonScheduler.run`에 `@SchedulerLock(name="daemon-runner", ...)` 적용.
+- [ ] 락 키는 `lock:daemon-runner` 형태로 Redis에 저장 (prefix 기본).
+- [ ] 운영 배포 후 로그에 lock acquire/release 메시지 또는 정상 동작 확인.
+- [ ] 회귀 없음 — 자동 cron 정상 동작.
+
+## 4. 컨텍스트 & 제약
+
+- Redis는 in-cluster 단일 인스턴스. ShedLock의 Redis provider는 단일 인스턴스에서 SET NX EX로 동작.
+- Pod 1개 운영이라 평소엔 락 경합 없음 → ShedLock 부하 미미 (Redis 1회 SET NX EX, <1ms).
+- `lockAtMostFor`: 락이 강제로 해제되기까지 시간. `scanAllChannels`는 channel 6 × 영상 fetch 시간 ≈ 최대 10분 예상. `PT15M`로 안전 마진.
+- `lockAtLeastFor`: 작업이 빨리 끝나도 락 유지하는 최소 시간 (다음 cron이 즉시 잡지 못하게). 30초 cycle이라 PT30S로 충분.
+
+## 5. 아키텍처 개요
+
+```
+[Pod A]                    [Pod B]
+   │                          │
+   │ @Scheduled(fixedDelay=30s)
+   ▼                          ▼
+DaemonScheduler.run         DaemonScheduler.run
+   │                          │
+   │ @SchedulerLock           │ @SchedulerLock
+   ▼                          ▼
+LockProvider (Redis)
+   ├─ SET lock:daemon-runner EX 900 NX  ✓ → Pod A 진행
+   └─ SET lock:daemon-runner EX 900 NX  ✗ → Pod B 즉시 종료(no-op)
+   │
+   ▼
+scanAllChannels / processPending 실행 (A만)
+   │
+   ▼ 종료 시 락 키 lockUntil 시각으로 갱신 (lockAtLeastFor 보장)
+```
+
+## 6. 데이터 모델
+
+Redis 키 1개:
+- key: `lock:daemon-runner`
+- value: lockedBy(host:pid) + lockedAt
+- expiry: lockAtMostFor
+
+## 7. 함수 명세
+
+| 함수 | 책임 | 시그니처 | 비고 |
+|------|------|----------|------|
+| `DaemonScheduler.run()` (수정) | @SchedulerLock 추가 | 기존 | name="daemon-runner" |
+| `ShedLockConfig.lockProvider(...)` (신규) | Bean 등록 | `LockProvider lockProvider(RedisConnectionFactory)` | Redis provider |
+
+## 8. 흐름
+
+1. 30초마다 fixedDelay로 run() 호출.
+2. ShedLock AOP가 SET NX EX 시도.
+3. 성공: 본문 실행. 실패: 즉시 반환(no-op).
+4. 본문 종료 시 lockUntil 갱신.
+
+## 9. 엣지케이스
+
+- **lockAtMostFor 초과 작업**: 락 자동 해제 후 다른 Pod이 잡을 수 있음. scanAllChannels가 15분 넘기지 않게 channel별 timeout 적용 권고(설계서 #275 §11 참고).
+- **Pod 죽음**: lockAtMostFor 만료 후 자동 해제.
+- **Redis 다운**: SET 실패 → Spring AOP가 RuntimeException → 다음 30초에 재시도. 캐시 disabled와 별개.
+- **clock skew**: ShedLock은 Redis 서버 시간 기준이라 클러스터 노드 간 시간 차이 무관.
+
+## 10. 테스트 계획
+
+- 수동: Pod 2개 동시 실행 (kubectl scale deploy backend --replicas=2) 후 로그에서 한 쪽만 `Running scheduled channel scan...` 찍히는지 확인.
+- 자동: 후속 (ShedLock 자체는 lib 차원에서 테스트됨).
+
+## 11. 리스크 & 대안
+
+- **선택**: ShedLock + Redis.
+- **대안 A**: Redis SET NX EX 수동 구현 — 가능하나 ShedLock이 lockAtMostFor/lockAtLeastFor 자동 처리해서 더 안전.
+- **대안 B**: DB(Oracle) 기반 ShedLock — 추가 테이블 필요 + DB 부하. Redis가 더 단순.
+- **대안 C**: 단일 leader pod (k8s Lease object) — Spring Cloud Kubernetes 도입 부담 크다.
+
+## 12. 미해결 질문
+
+- ShedLock 의존성이 standard library가 아닌 4th-party에 가까움 — 검증된 라이브러리(8년+ 사용, 4k+ stars)지만 향후 Spring 마이크로 버전 호환성은 별도 모니터링.
+- CacheService.checkHealth는 락 안 걸어도 됨(idempotent). 추가 cron 도입 시 same name 충돌 주의.

docs/design/336-cache-scan-recovery/README.md

@@ -0,0 +1,162 @@
+# 설계서: 캐시 SCAN/UNLINK + disabled 자동 복구 + 에러 메트릭 (#336)
+
+> **상태**: Approved <!-- Draft | Approved | Superseded -->
+> **작성**: [AI] Architect · **최종수정**: 2026-06-15
+> **추적성** — Redmine: #336 · 부모: #276 (현행화 backend-cache, 09-Done)
+> · 구현 파일: `backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/CacheService.java`, `backend-java/src/main/java/com/tasteby/controller/AdminCacheController.java`
+> · 테스트: 후속 (Testcontainers Redis 인프라는 별도)
+
+## 1. 목적 (Why)
+
+`CacheService.flush()`가 `redis.keys("tasteby:*")` 블로킹 명령을 사용해 키가 많아지면 Redis 인스턴스 전체가 정지(Redis는 single-threaded). 또한 생성자에서 한 번 ping 실패하면 `disabled=true`로 영구 no-op 상태 — Redis가 재기동되어도 자동 복구 안 됨. 그리고 set/get/flush 실패가 DEBUG 로그로만 묻혀 운영 monitoring 사각지대.
+
+## 2. 범위 (Scope)
+
+- **포함**
+  - `flush()`/추후 `flushByPrefix()`를 `SCAN` + `UNLINK`(논블로킹 삭제)로 교체.
+  - 30초 주기 헬스체크로 `disabled` 플래그 자동 토글 (Redis 재기동 시 자동 복구).
+  - 캐시 에러 카운터(in-memory `AtomicLong`)와 마지막 에러 메시지를 노출하는 admin 엔드포인트.
+- **제외 (out of scope)**
+  - Micrometer/Prometheus 메트릭 stack 도입(별도 이슈, Spring Boot Actuator + 별도 인프라).
+  - Testcontainers Redis 기반 단위 테스트(별도 후속, 인프라 도입 비용 큼).
+  - 캐시 key 네임스페이스 다중화.
+
+## 3. 인수조건 (Acceptance Criteria)
+
+- [ ] `flush()`가 `KEYS` 대신 SCAN 커서 기반으로 동작한다 (블로킹 없음).
+- [ ] 삭제는 `UNLINK`(Redis 4.0+ 논블로킹) 사용. 미지원 환경에서는 `DEL`로 폴백.
+- [ ] Redis가 다운된 상태에서 startup → `disabled=true`. 이후 Redis 재기동되면 60초 이내 `disabled=false`로 자동 복구되어 set/get 정상 동작한다.
+- [ ] set/get/flush/del의 예외는 `cacheErrorCount` 카운터가 증가하고 `lastError`에 메시지를 기록한다.
+- [ ] `GET /api/admin/cache/stats` 가 `{ disabled, errorCount, lastError }` 응답.
+- [ ] 기존 캐시 동작(hit/miss/TTL) 회귀 없음.
+- [ ] 운영 배포 후 외부 `/api/restaurants` 응답이 캐시 hit 경로에서 변함없이 동작.
+
+## 4. 컨텍스트 & 제약
+
+- Spring Data Redis 3.x + Lettuce 클라이언트.
+- 운영 Redis: OKE in-cluster (단일 인스턴스, persistence X). UNLINK 지원.
+- 키 prefix: `tasteby:`. 현재 키 개수는 수십~수백 (식당/검색/채널 캐시), 향후 수만으로 증가 가능성.
+- 30초 헬스체크 추가 부하 미미(ping 한 번 = 0.5ms 이하).
+- 가정: `StringRedisTemplate.execute(RedisCallback)`에서 native `ScanOptions` + `RedisServerCommands.scan()` 사용 가능.
+
+## 5. 아키텍처 개요
+
+```
+[ Spring Context ]
+        │
+        ▼
+   CacheService
+   ├─ disabled : volatile boolean  (자동 토글)
+   ├─ errorCount : AtomicLong
+   ├─ lastError : volatile String
+   │
+   ├─ get/set/del/flush
+   │      └─ try {} catch { errorCount.incrementAndGet(); lastError = ...; }
+   │
+   ├─ flush()  ⟶  redis.execute(connection -> {
+   │                  ScanOptions opt = match("tasteby:*").count(500);
+   │                  while (cursor.hasNext()) keys.add(cursor.next());
+   │                  if (!keys.isEmpty()) connection.keyCommands().unlink(keys);
+   │              })
+   │
+   └─ @Scheduled(fixedDelay=30_000)
+      checkHealth()
+        ├ try { ping } → disabled = false (회복)
+        └ catch → disabled = true (또는 유지)
+
+AdminCacheController
+   └─ GET /api/admin/cache/stats → { disabled, errorCount, lastError }
+```
+
+I/O ↔ 순수 로직 경계: SCAN 루프는 Redis 통신이지만 결과 처리는 단순 `for` 루프. 헬스체크는 단일 ping. 에러 기록은 atomic.
+
+## 6. 데이터 모델
+
+| 필드 | 타입 | 의미 |
+|------|------|------|
+| `disabled` | `volatile boolean` | 캐시 일시 비활성 (Redis 다운 시 true) |
+| `errorCount` | `AtomicLong` | 누적 에러 횟수 (set/get/flush/del 통합) |
+| `lastError` | `volatile String` | 최근 에러 메시지 (운영 디버깅용) |
+
+응답 DTO:
+```json
+{ "disabled": false, "errorCount": 0, "lastError": null }
+```
+
+## 7. 함수 명세
+
+| 함수 | 책임(1줄) | 시그니처 | 입력 | 출력 | 에러 | 복잡? |
+|------|-----------|----------|------|------|------|-------|
+| `CacheService.flush()` (수정) | SCAN+UNLINK 기반 prefix 삭제 | `void flush()` | - | side-effect | recordError() | **복잡** |
+| `CacheService.checkHealth()` (신규) | 30초마다 ping → disabled 토글 | `void checkHealth()` (@Scheduled) | - | side-effect | disabled=true 유지 | 단순 |
+| `CacheService.recordError(op, e)` (신규) | 카운터 증가 + lastError 기록 | `void recordError(String, Exception)` | op, e | side-effect | - | 단순 |
+| `CacheService.getStats()` (신규) | 외부 노출용 stats | `CacheStats getStats()` | - | DTO | - | 단순 |
+| `AdminCacheController.stats()` (신규) | GET endpoint | `Map stats()` | - | DTO | requireAdmin | 단순 |
+
+## 8. 흐름 / 알고리즘
+
+### flush (SCAN + UNLINK)
+```
+batch = 500 (한 번에 받는 키 수)
+keys = []
+redis.execute(conn ->
+   try (Cursor<byte[]> cursor = conn.keyCommands().scan(ScanOptions.scanOptions().match("tasteby:*").count(batch).build())) {
+     while (cursor.hasNext()) keys.add(new String(cursor.next()));
+   }
+   if (!keys.isEmpty()) conn.keyCommands().unlink(keys.toArray(byte[][]));
+   return null;
+)
+```
+
+### 헬스체크
+```
+@Scheduled(fixedDelay = 30_000)
+void checkHealth() {
+   if (DAEMON_ENABLED env가 false면 dev에서 노이즈 피해 skip 가능 — 단, 캐시 헬스체크는 데몬 플래그와 무관하니 항상 실행)
+   try (conn = factory.getConnection()) {
+     conn.ping();
+     if (disabled) { log.info("Redis recovered"); disabled = false; }
+   } catch (Exception e) {
+     if (!disabled) { log.warn("Redis lost: {}", e); disabled = true; }
+   }
+}
+```
+
+### 에러 기록
+```
+catch (Exception e) {
+   errorCount.incrementAndGet();
+   lastError = op + ": " + e.getMessage();
+   log.warn("Cache {} error (count={}): {}", op, errorCount.get(), e.getMessage());
+}
+```
+
+## 9. 엣지케이스 & 에러 처리
+
+- **SCAN 중 다른 스레드가 키 추가/삭제**: SCAN의 best-effort 보장상 일부 키 누락 가능. flush의 자연 무효화(TTL)와 함께 작동하면 영향 미미.
+- **UNLINK 미지원 Redis(2.x)**: Spring Data Redis가 fallback하지 않으므로 `DEL`로 명시 폴백. 운영 Redis는 6.x라 미지원 가능성 거의 없음.
+- **헬스체크와 set/get 동시 호출**: volatile + atomic 사용. race 가능하지만 영향 작음 (잠시 후 보정).
+- **로그 폭주**: 같은 에러가 매번 발생하면 WARN 로그가 폭주 — 운영에서 모니터링 후 throttle 검토 (후속).
+- **fixedDelay=30s 가 너무 잦은가**: ping은 0.5ms 미만이라 무해.
+
+## 10. 테스트 계획
+
+- 수동:
+  - dev에서 Redis 임시 중단(`pm2 stop redis` 등) → 60초 후 `/api/admin/cache/stats` 의 disabled=true 확인.
+  - Redis 재기동 → 60초 이내 disabled=false 자동 복구 확인.
+  - `/api/restaurants` 호출로 캐시 set/get 작동 확인.
+- 자동: Testcontainers Redis 기반 단위 테스트는 별도 후속.
+
+## 11. 리스크 & 대안 검토
+
+- **선택**: SCAN + UNLINK + @Scheduled 헬스체크.
+- **대안 A**: TTL만 의존(flush 폐기) — 단순하지만 즉시 무효화 불가, 어드민 강제 무효화 시나리오 손상.
+- **대안 B**: Redis 6.0+의 `FLUSHDB ASYNC` — 더 단순하지만 prefix 격리 안 됨(다른 앱이 같은 Redis 공유 시 위험). tasteby Redis는 전용이라 가능하지만 일반화 위해 SCAN/UNLINK 채택.
+- **대안 C**: Lettuce native `RedisAsyncCommands.scan` 직접 사용 — 더 빠르지만 추상화 레벨 낮춤.
+- **트레이드오프**: SCAN은 N개 키마다 cursor 왕복 발생 → flush 1회 latency 증가(키 1만 개 기준 ~50ms). 비동기 UNLINK로 삭제는 빠름.
+
+## 12. 미해결 질문
+
+- Micrometer 메트릭(JVM/캐시) 도입 시 errorCount를 prom으로 export — 별도 후속.
+- Redis sentinel/cluster 도입 시 헬스체크 의미 재정의 — 현재 단일 인스턴스라 무관.
+- `lastError` 노출이 운영자에게 충분한가, 또는 sliding window가 필요한가 — 운영 24h 관찰 후 결정.

docs/design/337-stats-bot-ratelimit/README.md

@@ -0,0 +1,114 @@
+# 설계서: 통계 방문 카운트 봇 필터 + 레이트리밋 (#337)
+
+> **상태**: Approved
+> **작성**: [AI] Architect · **최종수정**: 2026-06-15
+> **추적성** — Redmine: #337 · 부모: #274 (현행화 backend-stats, 09-Done)
+> · 구현 파일: `backend-java/build.gradle`, `backend-java/src/main/java/com/tasteby/controller/StatsController.java`, `backend-java/src/main/java/com/tasteby/util/BotDetector.java` (신규), `backend-java/src/main/java/com/tasteby/service/RateLimitService.java` (신규)
+> · 테스트: 수동 (curl로 봇 UA + 같은 IP 다중 호출)
+
+## 1. 목적 (Why)
+
+`POST /api/stats/visit`이 인증 없이 누구나 호출 가능 + 봇/크롤러 필터 없음 → (a) 일반 봇이 사이트 인덱싱하면서 카운터 인플레이션, (b) 악의적 새로고침 어뷰즈로 통계 왜곡. 또한 페이지 로드마다 DB write QPS 증가 — 클라이언트 어뷰즈에 취약.
+
+## 2. 범위 (Scope)
+
+- **포함**
+  - User-Agent 기반 봇 패턴 필터 (Googlebot, bingbot, crawler 등 일반 패턴).
+  - IP 기반 레이트리밋: 같은 IP에서 1분에 1회만 카운트 (Bucket4j + Redis).
+  - X-Forwarded-For 헤더 우선 (Nginx Ingress 뒤이므로).
+  - 봇/리밋 초과: 200 응답하되 카운터 미증가 (사용자 경험 영향 X).
+- **제외 (out of scope)**
+  - WAF 수준 봇 차단 (Cloudflare 등).
+  - UU(고유 방문자) — 별도 후속 (쿠키/세션).
+  - Redis INCR 기반 비동기 통계 (DB write 분리) — 별도 후속.
+
+## 3. 인수조건
+
+- [ ] build.gradle에 bucket4j-redis 추가.
+- [ ] User-Agent에 'bot'/'crawler'/'spider' 포함 시 카운트 skip + 디버그 로그.
+- [ ] 같은 IP에서 60초 안에 두 번째 visit 호출 시 카운트 skip.
+- [ ] 응답은 항상 `{ "ok": true, "counted": bool }` 형태.
+- [ ] 봇/리밋 초과 호출도 200 응답 (사용자 페이지 로드 지장 X).
+- [ ] 운영 배포 후 회귀 없음 — 통계 카운터가 정상 증가.
+
+## 4. 컨텍스트 & 제약
+
+- Bucket4j 8.x + Redis backend (Lettuce 호환).
+- 메모리만 사용하는 경우(단일 파드) ConcurrentLinkedHashMap도 가능하나 ShedLock 사례처럼 멀티 파드 미래 대비 Redis.
+- 운영 트래픽 작아 Bucket4j 부하 미미.
+- 1분 1회 정책은 동일 IP에서 사용자가 페이지 새로고침해도 영향 작음. 너무 빡빡하면 다중 사용자 NAT(회사/카페) 영향 → 1분/IP는 균형.
+
+## 5. 아키텍처 개요
+
+```
+사용자 페이지 로드
+   │
+   ▼  POST /api/stats/visit  (X-Forwarded-For: client-ip)
+StatsController.recordVisit(req)
+   │
+   ├─ BotDetector.isBot(userAgent) → skip
+   │
+   ├─ RateLimitService.tryConsume(clientIp) → false면 skip
+   │
+   ▼
+StatsService.recordVisit() → DB MERGE
+```
+
+## 6. 데이터 모델
+
+Redis 키:
+- `bucket4j:visit:<ip>` — Bucket4j가 자동 관리 (token bucket state)
+
+응답:
+```json
+{ "ok": true, "counted": true }   // 정상 카운트
+{ "ok": true, "counted": false }  // 봇/리밋 초과
+```
+
+## 7. 함수 명세
+
+| 함수 | 책임 | 시그니처 | 비고 |
+|------|------|----------|------|
+| `BotDetector.isBot(ua)` | UA 문자열 봇 패턴 매칭 | `static boolean isBot(String)` | 순수 함수 |
+| `RateLimitService.tryConsume(key)` | Bucket4j 1 토큰 소비 | `boolean tryConsume(String)` | Bucket 1/min |
+| `StatsController.recordVisit(req)` (수정) | 봇 + IP 필터 후 카운트 | `@PostMapping("/visit")` | request 헤더 활용 |
+
+## 8. 흐름
+
+1. POST `/api/stats/visit` 진입.
+2. `X-Forwarded-For` 우선 → 없으면 `request.getRemoteAddr()`.
+3. User-Agent 검사 (`isBot` true면 counted=false).
+4. IP 레이트 검사 (`tryConsume` false면 counted=false).
+5. 통과 시 `recordVisit()` 호출.
+6. 응답 `{ok:true, counted: ...}`.
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+## 9. 엣지케이스
+
+- **여러 IP가 헤더에 chain**: X-Forwarded-For 첫 번째(원본 클라이언트) 사용.
+- **헤더 위조**: Nginx Ingress 뒤라 외부 위조는 어렵지만, 신뢰는 가정.
+- **Redis 다운**: Bucket4j Redis 에러 → fail open(즉, counted=true 진행). 통계는 약간 부풀지만 사용자 경험 우선.
+- **빈 UA**: 봇 판정 안 함 (정상 모바일 앱일 수도).
+
+## 10. 테스트
+
+- 수동:
+  ```
+  curl -X POST -H "User-Agent: Googlebot/2.1" https://www.tasteby.net/api/stats/visit
+  → counted=false
+  curl -X POST -H "User-Agent: Mozilla/5.0" https://www.tasteby.net/api/stats/visit
+  → counted=true
+  (즉시 재호출) → counted=false (rate limit)
+  ```
+
+## 11. 리스크 & 대안
+
+- **선택**: Bucket4j + Redis backend + UA 정규식.
+- **대안 A**: 메모리 LRU만 사용 — 단일 파드는 OK, 멀티 파드는 어뷰즈 가능.
+- **대안 B**: Nginx Ingress에서 rate limit — 인프라 분리 깔끔. 다만 봇 UA 필터는 ingress nginx 모듈 추가 부담, 어플리케이션 가시성↓.
+- **대안 C**: 비동기 큐(@Async 또는 Redis INCR) — DB write 부담 해소. 본 이슈는 어뷰즈 차단이 우선이라 후속으로 분리.
+
+## 12. 미해결 질문
+
+- UU(쿠키 기반 고유 방문자) — 별도 후속 (#274 후속 #337의 잔여 항목으로 분리).
+- Bucket4j 1분 정책의 적정성 — 운영 1주일 관찰 후 조정.
+- 봇 UA 화이트리스트(친화적 검색 엔진은 카운트 포함?) — 현재 일괄 skip.