docs(design): #332 Restaurant 화이트리스트 설계서 (Architect)

ALLOWED_UPDATE_FIELDS set으로 PUT body 허용 키 명시. DDG/isNameSimilar/DTO는 후속.

설계서: docs/design/332-restaurant-update-whitelist/README.md (Approved)
Refs: #332 (Architect)

CHANGELOG.md

@@ -6,6 +6,25 @@
 
 ## 2026-06-15
 
+### 🛡️ #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)

backend-java/build.gradle

@@ -32,6 +32,8 @@ dependencies {
     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/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/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/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/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/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: ...}`.
+
+## 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.