요약하자면 

1. 누더기 프롬프트가 특정 구문에서 검열 필터를 자극했고
2. 해당 청크가 무한 분할하면서 메모리가 폭발함


물론 나도 버그 재현해본건 아니라 틀릴 수도 있음

시마린 번역기 메모리 누수 코드베이스 분석

커뮤니티에서 보고된 "번역율 68%/82%에서 메모리 폭증" 이슈에 대한 코드 분석 결과입니다.

분석 대상 파일

🔴 위험도 높음: 핵심 메모리 누수 후보

1. EPUB 파일 콘텐츠 3중 복제

[!CAUTION] EPUB의 전체 ZIP 콘텐츠가 메모리에 최소 3번 복제됩니다. 이미지가 많은 책일수록 영향이 큽니다.

[epub.py#L84-L93]에서 ZIP의 모든 파일(이미지 포함)을 self._contents에 로드합니다:

with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zin:
    for name in zin.namelist():
        self._contents[name] = zin.read(name)  # 1차: 전체 ZIP 내용

그 후 [epub.py#L424-L437]의 _preserve_original_chapters에서 챕터별로 복제:

self._original_contents[chap] = self._contents[chap]  # 2차: 원본 보관
self._contents[new_path] = original_html.encode('utf-8')  # 3차: seamarine_originals/에 추가

그런데 _execute가 2번 호출됩니다 ([main_translator.py#L45-L55]

def run(self):
    self._execute(1)      # 1차: Epub 객체 생성 → 전체 메모리 로드
    time.sleep(10)
    self._execute(2)      # 2차: 또 다른 Epub 객체 생성 → 또 전체 메모리 로드

1차 _execute에서 생성된 book 객체가 명시적으로 해제되지 않으므로, 2차 실행 시 1차의 book이 아직 메모리에 남아있을 수 있습니다.

메모리 영향 예시:

• EPUB 50MB → _contents + _original_contents + seamarine_originals/ ≈ ~100-150MB
• 2차 _execute 시 추가 → 총 ~200-300MB

2. Divide & Conquer 재귀 깊이 미제한

[!WARNING] 특정 콘텐츠에서 API 오류가 반복되면 재귀적으로 JSON을 분할하여 메모리가 기하급수적으로 증가합니다.

[translate_core.py#L246-L313]

def _divide_and_conquer_json(self, contents, level=0, ...):
    json_dict = json.loads(contents)
    mid = len(keys) // 2
    first_half = {k: json_dict[k] for k in keys[:mid]}   # 새 dict
    second_half = {k: json_dict[k] for k in keys[mid:]}   # 새 dict
    
    # 재귀 — 깊이 제한 없음!
    subresp_1 = self.generate_content(subcontents_1, level=level+1, ...)
    subresp_2 = self.generate_content(subcontents_2, level=level+1, ...)

• level 파라미터가 있지만 깊이 제한 조건이 없음
• 400/500 에러 반복 시 계속 재귀 → 중간 결과가 스택에 누적
• "누더기 프롬프트"가 이 경로를 빈번하게 트리거할 가능성이 높음

3. 번역 루프 내 반복적 dict 정렬/재생성

[main_translator.py#L166-L176]

for future in as_completed(futures):
    translated_text_dict.update(translated_chunk)
    translated_text_dict = dict(sorted(translated_text_dict.items()))  # 매번 새 dict!
    with open(..., "w") as f:
        json.dump(translated_text_dict, f)  # JSON 직렬화 중 추가 메모리

• 매 청크 완료마다 전체 dict의 새 복사본 생성
• 번역 후반부(68%, 82%)에서 dict가 커질수록 영향 증대

🟡 위험도 중간

4. 챕터별 BeautifulSoup DOM 전체 보존

# main_translator.py L116-L126
xhtmls: dict[str, utils.TranslatableXHTML] = {}
for chapter_file in chapter_files:
    xhtmls[chapter_file] = utils.TranslatableXHTML(...)  # 각각 BS4 DOM 보유

모든 챕터의 DOM이 동시에 메모리에 존재하며, get_translated_html()에서 추가로 DOM 전체를 복사합니다.

5. ThreadPoolExecutor Future 결과 누적

모든 청크를 한번에 submit하여 Future 객체와 완료된 결과가 as_completed로 소비되기 전까지 메모리에 누적됩니다.

6. genai Client 재생성

키 로테이션 시 genai.Client()를 새로 생성하며, 이전 Client의 내부 HTTP 연결 풀이 즉시 해제되지 않을 수 있습니다.

📊 커뮤니티 이슈 증상과의 매핑

💡 개선 제안 요약

1. _execute 간 book 명시적 해제: del book + gc.collect()
2. D&C 깊이 제한: level >= 5일 때 예외/빈 결과 반환
3. dict 정렬은 루프 종료 후 1회만 수행
4. EPUB 이미지 lazy loading: 번역 시 이미지는 메모리에 로드 불필요
5. 챕터별 스트리밍 처리: 모든 DOM 동시 유지 방지
6. Future batch 실행: 한번에 모든 chunk submit 대신 batch로 나눠 실행