fix: eliminate greenlet crash + memory leak protection

- docker-compose: switch worker to --pool=solo --concurrency=1 --max-tasks-per-child=1
- tasks.py: remove ThreadPoolExecutor wrapper from _run_browser_job (greenlet crash)
- scraper.py: browser fallback runs sequentially instead of ThreadPoolExecutor
- scraper.py: add gc.collect() after scraper close to prevent memory leaks

iaai_scraper/worker/tasks.py

@@ -1,6 +1,5 @@
 # Задачи Celery для синхронизации автомобилей и листинга IAAI.
 
-from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 import json
 import logging
 import os
@@ -61,35 +60,11 @@ def _retry_with_backoff(func, *, attempts: int = 5, base_delay_s: float = 1.0):
 
 
 def _run_browser_job(func, *args, **kwargs):
-    # Браузерный код запускаем в отдельном потоке без активного loop.
-    # НЕ используем `with` — иначе shutdown(wait=True) заблокирует main thread
-    # если SoftTimeLimitExceeded прервёт future.result(), а browser thread ещё работает.
-    settings = Settings()
-    soft = settings.celery.task_soft_time_limit
-    hard = settings.celery.task_time_limit
-    # Таймаут для future.result(): берём hard limit (или soft + 120), чтобы не висеть вечно.
-    wait_timeout = min(hard, soft + 120) if soft and hard else None
-
-    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1, thread_name_prefix="iaai-browser")
-    future = executor.submit(func, *args, **kwargs)
-    try:
-        result = future.result(timeout=wait_timeout)
-    except SoftTimeLimitExceeded:
-        # Отпускаем executor без ожидания — thread умрёт когда Celery убьёт процесс (hard limit).
-        future.cancel()
-        executor.shutdown(wait=False, cancel_futures=True)
-        raise
-    except TimeoutError:
-        # future.result(timeout=...) вышел по таймауту — browser thread завис.
-        future.cancel()
-        executor.shutdown(wait=False, cancel_futures=True)
-        raise SoftTimeLimitExceeded("Browser thread did not finish within time limit")
-    except Exception:
-        executor.shutdown(wait=False, cancel_futures=True)
-        raise
-    else:
-        executor.shutdown(wait=True)
-    return result
+    # С pool=solo Celery worker работает в одном процессе/потоке.
+    # Playwright sync API использует greenlets, которые привязаны к потоку.
+    # Запуск в отдельном потоке вызывает greenlet.error: cannot switch to a different thread.
+    # Поэтому запускаем напрямую в текущем потоке.
+    return func(*args, **kwargs)
 
 
 def _sync_listing_lock_ttl_seconds() -> int: