perf(vector): #331 VectorService.saveRestaurantVectors batchUpdate

- 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 +6,20 @@
 
 ## 2026-06-15
 
+### ⚡ #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)

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
-                boolean found = false;
-                for (int end = idx + 1; end <= raw.length(); end++) {
-                    try {
-                        Object obj = mapper.readValue(raw.substring(idx, end), Object.class);
-                        items.add(obj);
-                        idx = end;
-                        found = true;
-                        break;
-                    } catch (Exception ignored2) {}
+                int end = findObjectEnd(raw, idx);
+                if (end < 0) break;  // 잘린 객체 — 거기서 멈춤
+                try {
+                    Object obj = mapper.readValue(raw.substring(idx, end + 1), Object.class);
+                    items.add(obj);
+                } catch (Exception ignored2) {
+                    break;  // 불가해 객체 — 멈춤
                 }
-                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/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();
-            float[] vec = new float[embeddings.get(i).size()];
+            List<Double> emb = embeddings.get(i);
+            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();
-            params.addValue("id", id);
-            params.addValue("rid", restaurantId);
-            params.addValue("chunk", chunks.get(i));
-            params.addValue("emb", vec);
-            jdbc.update(sql, params);
+            batch[i] = new MapSqlParameterSource()
+                    .addValue("id", IdGenerator.newId())
+                    .addValue("rid", restaurantId)
+                    .addValue("chunk", chunks.get(i))
+                    .addValue("emb", vec);
         }
+        jdbc.batchUpdate(sql, batch);
     }
 
     /**

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.