// Package llm 抽象 LLM Pool（第三方在线 API / 自部署）的配置与流式推理。
// 底层用 Eino 的 ChatModel 组件（eino-ext/openai，OpenAI 兼容）；本层只负责
// 配置热更新、降级桩与对外的稳定签名（Chat / ChatStream / StreamText）。
package llm

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"os"
	"strconv"
	"strings"
	"sync"
	"time"

	"github.com/cloudwego/eino-ext/components/model/openai"
	"github.com/cloudwego/eino/components/model"
	"github.com/cloudwego/eino/schema"
	"go.opentelemetry.io/otel/attribute"
	"go.opentelemetry.io/otel/trace"

	"github.com/sundynix/sundynix-dispatcher/internal/harness"
	"github.com/sundynix/sundynix-shared/contract"
	"github.com/sundynix/sundynix-shared/otelx"
)

// ModelHealth 是主备链上单个模型的实时健康态（供管理端展示 failover/熔断可见）。
type ModelHealth struct {
	Provider string `json:"provider"`
	Model    string `json:"model"`
	Role     string `json:"role"`  // primary / fallback
	State    string `json:"state"` // closed(在线) / open(熔断中) / half-open(半开探测) / single(无备用链)
	Fails    int    `json:"fails"` // 闭合态连续失败计数
}

// requestTimeout 是单次推理请求的上限。
const requestTimeout = 120 * time.Second

// ChatMessage 是一条对话消息（role: system/user/assistant）。
type ChatMessage struct {
	Role    string `json:"role"`
	Content string `json:"content"`
}

// Pool 维护当前激活的后端配置 + 据此构建的 Eino ChatModel（控制面经 NATS 下发，可热更新）。
type Pool struct {
	mu       sync.RWMutex
	cfg      *contract.ModelConfig
	cm       model.BaseChatModel        // 由 SetConfig 用激活配置构建；未配置时为 nil
	health   []ModelHealth              // 主备链各模型静态信息（provider/model/role），与 breakers 同序
	breakers []*harness.CircuitBreaker  // 与 health 一一对应；无 failover 链时为对应 nil
}

func NewPool() *Pool { return &Pool{} }

// forceStub 报告是否强制走降级桩（LLM_FORCE_STUB=1）——压测平台自身吞吐时用，
// 绕开真实 LLM 推理与计费，只压全链路 plumbing（网关→NATS→调度→工具RTT→回流）。
func forceStub() bool { return os.Getenv("LLM_FORCE_STUB") == "1" }

// SetConfig 热更新后端配置：用激活配置（含备用模型）重建 ChatModel（控制面变更时调用）。
func (p *Pool) SetConfig(cfg *contract.ModelConfig) {
	var cm model.BaseChatModel
	var health []ModelHealth
	var breakers []*harness.CircuitBreaker
	if cfg != nil && cfg.Ready() && !forceStub() {
		cm, health, breakers = buildWithFallbacks(cfg)
	}
	p.mu.Lock()
	p.cfg = cfg
	p.cm = cm
	p.health = health
	p.breakers = breakers
	p.mu.Unlock()
	if cfg != nil {
		// 不打印 api_key。
		fmt.Printf("[llm] model config set: provider=%s base=%s model=%s fallbacks=%d\n",
			cfg.Provider, normalizeBaseURL(cfg), cfg.Model, len(cfg.Fallbacks))
	}
}

// buildWithFallbacks 构建主模型，并把可用的备用模型串成 failover 链（无备用则直接返回主模型）。
// 主模型构建失败 → 返回 nil（降级桩）；备用单个失败 → 跳过该备用，不影响主链。
// 第二/三返回值为主备链的健康态元信息（provider/model/role）与对应熔断器（无 failover 链时为 nil），
// 供 Pool.ModelHealth 上报管理端。
func buildWithFallbacks(cfg *contract.ModelConfig) (model.BaseChatModel, []ModelHealth, []*harness.CircuitBreaker) {
	primary, err := buildChatModel(cfg)
	if err != nil {
		fmt.Printf("[llm] 构建主 ChatModel 失败（降级桩运行）: %v\n", err)
		return nil, nil, nil
	}
	ptcm, ok := primary.(model.ToolCallingChatModel)
	if !ok {
		// 不支持 WithTools（无法包 failover/cache）→ 单模型，无独立熔断器。
		return primary,
			[]ModelHealth{{Provider: cfg.Provider, Model: cfg.Model, Role: "primary"}},
			[]*harness.CircuitBreaker{nil}
	}
	// 主链：主模型 +（可用的）备用模型串成 failover。metas 与 models 同序。
	models := []model.ToolCallingChatModel{ptcm}
	metas := []ModelHealth{{Provider: cfg.Provider, Model: cfg.Model, Role: "primary"}}
	for i := range cfg.Fallbacks {
		fb := cfg.Fallbacks[i]
		if !fb.Ready() {
			continue
		}
		fbm, ferr := buildChatModel(&fb)
		if ferr != nil {
			fmt.Printf("[llm] 构建备用模型 %s 失败，跳过: %v\n", fb.Model, ferr)
			continue
		}
		if t, ok := fbm.(model.ToolCallingChatModel); ok {
			models = append(models, t)
			metas = append(metas, ModelHealth{Provider: fb.Provider, Model: fb.Model, Role: "fallback"})
		}
	}
	var chain model.ToolCallingChatModel = ptcm
	breakers := make([]*harness.CircuitBreaker, len(models)) // 无 failover 时全 nil
	if len(models) > 1 {
		fmt.Printf("[llm] 启用模型 failover：主 %s + %d 个备用\n", cfg.Model, len(models)-1)
		fm := newFailoverModel(models, func(idx int, ferr error) {
			fmt.Printf("[llm] 模型 failover：第 %d 个模型失败(%v)，切下一个\n", idx, ferr)
		})
		copy(breakers, fm.breakers) // 每模型熔断器（同序），供上报态
		chain = fm
	}
	// 缓存包在最外层：命中直接跳过整条 failover 链（省成本+提速）。键含模型名 → 换模型自然失效。
	return withCache(chain, cfg.Model), metas, breakers
}

// ModelHealth 返回当前主备链各模型的实时健康态（含每模型熔断状态），供管理端展示。
func (p *Pool) ModelHealth() []ModelHealth {
	p.mu.RLock()
	defer p.mu.RUnlock()
	out := make([]ModelHealth, len(p.health))
	for i, h := range p.health {
		out[i] = h
		if i < len(p.breakers) && p.breakers[i] != nil {
			snap := p.breakers[i].Snapshot()
			out[i].State = snap.State.String()
			out[i].Fails = snap.Fails
		} else {
			out[i].State = "single" // 无备用链 → 该模型无独立熔断器
		}
	}
	return out
}

// buildChatModel 据 provider 归一化连接参数后构建 OpenAI 兼容 ChatModel。
// vLLM 与 Ollama 都暴露 OpenAI 兼容 API（底层 go-openai 请求 {base}/chat/completions），
// 故统一走 openai 客户端，仅差在 BaseURL 是否带 /v1 与是否需要占位 key：
//   - Ollama：端点固定为 {host}/v1，且不校验 api_key → 缺省补 /v1 + 占位 key "ollama"。
//   - vLLM：openai server 在 /v1，默认不校验 key（除非 --api-key 启动）→ 补 /v1 + 占位 "EMPTY"。
//   - openai-compatible（DeepSeek/OpenAI 等在线）：BaseURL 原样（DeepSeek 两种都收，OpenAI 默认带 /v1）。
func buildChatModel(cfg *contract.ModelConfig) (model.BaseChatModel, error) {
	return openai.NewChatModel(context.Background(), &openai.ChatModelConfig{
		APIKey:  apiKeyOrPlaceholder(cfg),
		BaseURL: normalizeBaseURL(cfg),
		Model:   cfg.Model,
		Timeout: requestTimeout,
	})
}

// 本地后端 provider 标识（与控制台下拉、contract.ModelConfig.Provider 对齐）。
const (
	providerOllama = "ollama"
	providerVLLM   = "vllm"
)

// normalizeBaseURL 为本地后端补全 /v1 端点（Ollama/vLLM 的 OpenAI 兼容 API 均在 /v1，
// 漏写会打到 /chat/completions 而 404）；在线 provider 原样返回。
func normalizeBaseURL(cfg *contract.ModelConfig) string {
	base := strings.TrimRight(cfg.BaseURL, "/")
	switch strings.ToLower(cfg.Provider) {
	case providerOllama, providerVLLM:
		if base != "" && !strings.HasSuffix(base, "/v1") {
			base += "/v1"
		}
	}
	return base
}

// apiKeyOrPlaceholder 为不校验 key 的本地后端补占位符（openai 客户端要求 api_key 非空）。
func apiKeyOrPlaceholder(cfg *contract.ModelConfig) string {
	if cfg.APIKey != "" {
		return cfg.APIKey
	}
	switch strings.ToLower(cfg.Provider) {
	case providerOllama:
		return "ollama"
	case providerVLLM:
		return "EMPTY"
	}
	return cfg.APIKey
}

func (p *Pool) config() *contract.ModelConfig {
	p.mu.RLock()
	defer p.mu.RUnlock()
	return p.cfg
}

func (p *Pool) model() model.BaseChatModel {
	p.mu.RLock()
	defer p.mu.RUnlock()
	return p.cm
}

// Ready 报告是否已配置可用后端（且 ChatModel 构建成功）。
func (p *Pool) Ready() bool { return p.model() != nil }

// ChatModel 返回当前 Eino ChatModel 组件（用于 compose.Graph 编排）；未就绪则 nil。
func (p *Pool) ChatModel() model.BaseChatModel { return p.model() }

// ToolCallingModel 返回支持函数调用的模型（用于 ReAct agent）；未就绪 / 不支持则 nil。
func (p *Pool) ToolCallingModel() model.ToolCallingChatModel {
	if tcm, ok := p.model().(model.ToolCallingChatModel); ok {
		return tcm
	}
	return nil
}

// ModelName 返回当前激活的对话模型名（未配置则空）—— 供服务状态面板展示。
func (p *Pool) ModelName() string {
	if cfg := p.config(); cfg != nil {
		return cfg.Model
	}
	return ""
}

// ChatStream 流式推理，逐 token 回调 onToken（经 Eino ChatModel.Stream）。
// onReasoning（可空）接收 reasoning 模型（DeepSeek-R1 / Qwen3 思考 / QwQ 等）的「思考过程」分片：
// 思考阶段的分片只有 ReasoningContent、Content 为空，本就不会污染答案；onReasoning 让调用方
// 可把思考流单独 surface 到观测轨迹。仅在 Ready() 时可用（调用方据此决定真实推理或降级桩）。
func (p *Pool) ChatStream(ctx context.Context, msgs []ChatMessage, onToken func(string), onReasoning func(string)) error {
	cm := p.model()
	if cm == nil {
		return fmt.Errorf("no model configured")
	}
	ctx, span := otelx.Tracer().Start(ctx, "llm.stream",
		trace.WithAttributes(
			attribute.String("llm.model", p.ModelName()),
			attribute.Int("llm.messages", len(msgs)),
		))
	defer span.End()
	sr, err := cm.Stream(ctx, toSchema(msgs))
	if err != nil {
		span.RecordError(err)
		return fmt.Errorf("llm stream: %w", err)
	}
	defer sr.Close()
	for {
		chunk, rerr := sr.Recv()
		if rerr == io.EOF {
			return nil
		}
		if rerr != nil {
			return fmt.Errorf("llm stream recv: %w", rerr)
		}
		if chunk.ReasoningContent != "" && onReasoning != nil {
			onReasoning(chunk.ReasoningContent)
		}
		if chunk.Content != "" {
			onToken(chunk.Content)
		}
	}
}

// Chat 非流式：经 Eino ChatModel.Generate 拿到整段文本。
// 报告生成的「规划大纲 / 撰写章节」等需要拿到完整结果再继续，用它而非流式。
func (p *Pool) Chat(ctx context.Context, msgs []ChatMessage) (string, error) {
	cm := p.model()
	if cm == nil {
		return "", fmt.Errorf("no model configured")
	}
	ctx, span := otelx.Tracer().Start(ctx, "llm.generate",
		trace.WithAttributes(
			attribute.String("llm.model", p.ModelName()),
			attribute.Int("llm.messages", len(msgs)),
		))
	defer span.End()
	out, err := cm.Generate(ctx, toSchema(msgs))
	if err != nil {
		span.RecordError(err)
		return "", fmt.Errorf("llm generate: %w", err)
	}
	return out.Content, nil
}

// toSchema 把内部 ChatMessage 转为 Eino schema.Message。
func toSchema(msgs []ChatMessage) []*schema.Message {
	out := make([]*schema.Message, 0, len(msgs))
	for _, m := range msgs {
		var role schema.RoleType
		switch m.Role {
		case "system":
			role = schema.System
		case "assistant":
			role = schema.Assistant
		default:
			role = schema.User
		}
		out = append(out, &schema.Message{Role: role, Content: m.Content})
	}
	return out
}

// ---- 占位降级（未配置后端时）----

// 占位参数：模拟真实后端的 TTFT(首 token 延迟) 与逐 token 间隔。
// 可经 env 调整（压测平台吞吐时设 0 → 近瞬时桩，测出 plumbing 天花板而非被桩节奏掩盖）。
var (
	timeToFirstToken = envDuration("LLM_STUB_TTFT_MS", 700*time.Millisecond)
	interTokenDelay  = envDuration("LLM_STUB_INTERTOKEN_MS", 60*time.Millisecond)
)

// envDuration 读毫秒 env（允许 0），缺省回退 def。
func envDuration(key string, def time.Duration) time.Duration {
	if v := os.Getenv(key); v != "" {
		if n, err := strconv.Atoi(v); err == nil && n >= 0 {
			return time.Duration(n) * time.Millisecond
		}
	}
	return def
}

// StreamText 按节奏把给定文本流式回调（未配置真实后端时的降级桩）。
func (p *Pool) StreamText(ctx context.Context, text string, onToken func([]byte)) error {
	if timeToFirstToken > 0 {
		select {
		case <-ctx.Done():
			return ctx.Err()
		case <-time.After(timeToFirstToken):
		}
	}
	for _, tok := range tokenize(text) {
		select {
		case <-ctx.Done():
			return ctx.Err()
		default:
		}
		onToken([]byte(tok))
		if interTokenDelay > 0 {
			time.Sleep(interTokenDelay)
		}
	}
	return nil
}

func tokenize(s string) []string {
	out := make([]string, 0, len(s))
	for _, r := range s {
		out = append(out, string(r))
	}
	return out
}