fix(scraper): endurecer memoria — PDF cap 15MB en executor, contenido cap 300k chars

Un batch de 20 fuentes concurrentes con un documento de 98k palabras y
varios PDFs grandes mató el pod (OOMKilled, límite 1Gi) el 2026-07-10 en
plena investigación.

- _extract_pdf: cap bajado de 50MB a 15MB, verificado también sobre el
  body real (Content-Length puede faltar); pdfplumber movido a
  run_in_executor (es síncrono y congelaba el event loop, misma clase de
  bug que DDGS) con flush_cache() por página.
- _mark_scraped: contenido truncado a settings.max_content_length
  (300k chars) antes de guardarlo en source_contents — libros enteros
  inflan RAM y DB sin aportar al RAG.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
ChemaVX
2026-07-10 09:38:30 +00:00
co-authored by Claude Fable 5
parent d31badeb5b
commit ae56227c03
2 changed files with 31 additions and 5 deletions
+2
View File
@@ -47,6 +47,8 @@ class Settings(BaseSettings):
request_timeout: int = Field(30)
request_delay: float = Field(1.0) # seconds between requests
min_content_length: int = Field(200) # chars
# Libros/dumps enteros (100k+ palabras) inflan RAM y DB sin aportar al RAG
max_content_length: int = Field(300_000) # chars
# Fuentes opcionales — desactivadas por defecto: la IP del homelab está
# bloqueada por Reddit (403) y YouTube (transcripts vacíos), eran peso muerto.
+29 -5
View File
@@ -628,6 +628,11 @@ class ExhaustiveScraper:
error="Content too short or empty")
return
if len(content) > settings.max_content_length:
logger.info("Content truncated", source_id=source_id,
original_length=len(content), url=url[:60])
content = content[:settings.max_content_length]
word_count = len(content.split())
await self.db.save_source_content(source_id, content)
@@ -819,30 +824,49 @@ class ExhaustiveScraper:
entries=len(entries), added=added)
return added
# pdfplumber es síncrono y CPU-intensivo: parsear inline congela el event
# loop, y con PDFs grandes el pico de RAM puede matar el pod (OOM con
# límite de 1-2Gi). Ejecutar SIEMPRE vía run_in_executor.
@staticmethod
def _parse_pdf_sync(path: str) -> str:
import pdfplumber
with pdfplumber.open(path) as pdf:
pages = []
for page in pdf.pages[:50]: # max 50 pages
pages.append(page.extract_text() or "")
page.flush_cache() # pdfplumber cachea objetos de página: liberar
return "\n\n".join(pages)
async def _extract_pdf(self, url: str) -> tuple[Optional[str], Optional[str]]:
"""Download and extract PDF text"""
import pdfplumber
import tempfile
import os
max_pdf_bytes = 15 * 1024 * 1024 # varios PDFs concurrentes en RAM: cap agresivo
http = await self._get_http()
try:
async with http.get(url) as resp:
if resp.status != 200:
return None, None
content_length = int(resp.headers.get("content-length", 0))
if content_length > 50 * 1024 * 1024: # skip PDFs > 50MB
if content_length > max_pdf_bytes:
return None, None
pdf_bytes = await resp.read()
# Sin Content-Length el check anterior no protege
if len(pdf_bytes) > max_pdf_bytes:
return None, None
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".pdf", delete=False) as f:
f.write(pdf_bytes)
tmp_path = f.name
del pdf_bytes
try:
with pdfplumber.open(tmp_path) as pdf:
pages = [p.extract_text() or "" for p in pdf.pages[:50]] # max 50 pages
text = "\n\n".join(pages)
loop = asyncio.get_running_loop()
text = await loop.run_in_executor(None, self._parse_pdf_sync, tmp_path)
return text, url.split("/")[-1]
finally:
os.unlink(tmp_path)