/**
 * 自然写教室智能算力盒边缘计算软件 V1.0
 * 主程序入口 - 算力盒边缘计算服务启动与管理
 *
 * 初始化推理引擎、通信模块、模型管理、监控等子系统
 * 运行于ARM/x86算力盒硬件，搭载NPU/GPU加速模块
 */

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <memory>
#include <thread>
#include <chrono>
#include <csignal>
#include <atomic>
#include <mutex>
#include <functional>

// 前向声明各子系统类
class InferenceEngine;
class ModelManager;
class GrpcServer;
class MqttReporter;
class SystemMonitor;
class OfflineCache;
class ClusterManager;
class OtaManager;

// ==================== 全局状态管理 ====================

// 系统运行状态标志
static std::atomic<bool> g_running(true);
// 系统启动时间戳
static std::chrono::steady_clock::time_point g_start_time;

/**
 * 信号处理函数
 * 接收SIGINT/SIGTERM信号后优雅关闭所有子系统
 */
void signal_handler(int signum) {
    std::cout << "[Main] 接收到信号 " << signum << "，准备优雅关闭..." << std::endl;
    g_running.store(false);
}

// ==================== 配置管理 ====================

/**
 * 算力盒全局配置
 * 从配置文件和环境变量加载运行参数
 */
struct EdgeBoxConfig {
    // 设备信息
    std::string device_id;              // 设备唯一序列号
    std::string device_name;            // 设备名称
    std::string firmware_version;       // 固件版本

    // gRPC服务配置（与网关数据交互）
    std::string grpc_listen_addr = "0.0.0.0:50052";
    int grpc_max_connections = 100;     // 最大并发连接数
    bool grpc_enable_tls = true;        // 启用mTLS双向认证

    // MQTT配置（与云端状态同步）
    std::string mqtt_broker_url = "ssl://mqtt.writech.com:8883";
    std::string mqtt_client_id;
    int mqtt_keepalive_s = 60;          // 心跳间隔

    // 推理引擎配置
    std::string models_dir = "/opt/models";
    std::string inference_device = "npu";  // 推理设备: npu / gpu / cpu
    int max_batch_size = 16;            // 最大推理批大小
    int inference_timeout_ms = 500;     // 单次推理超时（毫秒）

    // 集群配置
    bool enable_cluster = true;         // 启用多算力盒集群管理
    int mdns_port = 5353;               // mDNS服务发现端口

    // 离线缓存配置
    std::string cache_db_path = "/var/lib/writech/cache.db";
    int max_cache_size_mb = 256;        // 离线缓存最大容量

    // OTA升级配置
    std::string ota_server_url = "https://ota.writech.com";
    bool ota_auto_check = true;         // 自动检查升级
    int ota_check_interval_h = 24;      // 检查间隔（小时）

    // 日志配置
    std::string log_dir = "/var/log/writech";
    std::string log_level = "INFO";
    int log_max_size_mb = 50;           // 单个日志文件大小上限
    int log_rotate_count = 5;           // 日志轮转保留数量
};

/**
 * 从JSON配置文件加载配置
 * 配置文件路径: /etc/writech/edgebox.json
 */
EdgeBoxConfig load_config(const std::string& config_path) {
    EdgeBoxConfig config;
    std::cout << "[Config] 加载配置文件: " << config_path << std::endl;

    // 读取JSON配置文件并解析
    // 实际实现使用nlohmann/json或rapidjson
    // 此处使用默认值

    // 设备ID从硬件序列号读取
    config.device_id = "EB-" + std::to_string(std::hash<std::string>{}("device_serial"));
    config.mqtt_client_id = "edgebox_" + config.device_id;

    std::cout << "[Config] 配置加载完成: device_id=" << config.device_id << std::endl;
    return config;
}

// ==================== 日志系统 ====================

/**
 * 日志级别枚举
 */
enum class LogLevel {
    DEBUG = 0,
    INFO = 1,
    WARNING = 2,
    ERROR = 3,
    CRITICAL = 4
};

/**
 * 简易日志记录器
 * 支持日志文件轮转和分级输出
 */
class Logger {
public:
    static Logger& instance() {
        static Logger logger;
        return logger;
    }

    void init(const std::string& log_dir, const std::string& level) {
        log_dir_ = log_dir;
        if (level == "DEBUG") level_ = LogLevel::DEBUG;
        else if (level == "WARNING") level_ = LogLevel::WARNING;
        else if (level == "ERROR") level_ = LogLevel::ERROR;
        else level_ = LogLevel::INFO;

        std::cout << "[Logger] 日志系统初始化: dir=" << log_dir << ", level=" << level << std::endl;
    }

    void log(LogLevel level, const std::string& module, const std::string& message) {
        if (level < level_) return;
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);

        auto now = std::chrono::system_clock::now();
        auto time_t = std::chrono::system_clock::to_time_t(now);
        std::string level_str;
        switch(level) {
            case LogLevel::DEBUG: level_str = "DEBUG"; break;
            case LogLevel::INFO: level_str = "INFO"; break;
            case LogLevel::WARNING: level_str = "WARN"; break;
            case LogLevel::ERROR: level_str = "ERROR"; break;
            case LogLevel::CRITICAL: level_str = "CRIT"; break;
        }
        std::cout << "[" << level_str << "] " << module << ": " << message << std::endl;
    }

private:
    Logger() = default;
    std::string log_dir_;
    LogLevel level_ = LogLevel::INFO;
    std::mutex mutex_;
};

// 日志宏定义
#define LOG_INFO(mod, msg) Logger::instance().log(LogLevel::INFO, mod, msg)
#define LOG_ERROR(mod, msg) Logger::instance().log(LogLevel::ERROR, mod, msg)
#define LOG_DEBUG(mod, msg) Logger::instance().log(LogLevel::DEBUG, mod, msg)
#define LOG_WARN(mod, msg) Logger::instance().log(LogLevel::WARNING, mod, msg)

// ==================== 健康检查 ====================

/**
 * 系统健康状态
 */
struct HealthStatus {
    bool inference_engine_ok = false;   // 推理引擎状态
    bool grpc_server_ok = false;        // gRPC服务状态
    bool mqtt_connected = false;        // MQTT连接状态
    bool model_loaded = false;          // 模型加载状态
    float cpu_usage_percent = 0.0f;     // CPU使用率
    float memory_usage_percent = 0.0f;  // 内存使用率
    float gpu_usage_percent = 0.0f;     // GPU使用率
    float gpu_temperature_c = 0.0f;     // GPU温度
    int active_connections = 0;         // 活跃gRPC连接数
    int pending_tasks = 0;              // 待处理推理任务数
    long uptime_seconds = 0;            // 运行时长
};

/**
 * 获取系统运行时长
 */
long get_uptime_seconds() {
    auto now = std::chrono::steady_clock::now();
    return std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(now - g_start_time).count();
}

// ==================== 看门狗 ====================

/**
 * 软件看门狗
 * 监控各子系统运行状态，异常时自动重启对应服务
 * 配合硬件看门狗实现双重保护（异常自动重启）
 */
class Watchdog {
public:
    Watchdog(int timeout_s = 30) : timeout_s_(timeout_s), last_feed_time_(std::chrono::steady_clock::now()) {}

    /**
     * 喂狗操作（各子系统定期调用）
     */
    void feed(const std::string& module) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        feed_records_[module] = std::chrono::steady_clock::now();
    }

    /**
     * 检查是否有子系统超时未喂狗
     */
    std::vector<std::string> check_timeouts() {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        std::vector<std::string> timed_out;
        auto now = std::chrono::steady_clock::now();

        for (const auto& [module, last_feed] : feed_records_) {
            auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(now - last_feed).count();
            if (elapsed > timeout_s_) {
                timed_out.push_back(module);
                LOG_WARN("Watchdog", module + " 超时未响应 (" + std::to_string(elapsed) + "s)");
            }
        }
        return timed_out;
    }

private:
    int timeout_s_;
    std::chrono::steady_clock::time_point last_feed_time_;
    std::map<std::string, std::chrono::steady_clock::time_point> feed_records_;
    std::mutex mutex_;
};

// ==================== 主函数 ====================

/**
 * 算力盒主程序入口
 * 启动流程：
 * 1. 加载配置文件
 * 2. 初始化日志系统
 * 3. 初始化推理引擎（加载模型到NPU/GPU）
 * 4. 启动gRPC服务（接收网关笔迹数据）
 * 5. 启动MQTT客户端（状态上报到云端）
 * 6. 启动集群管理（mDNS发现与负载均衡）
 * 7. 启动系统监控
 * 8. 进入主循环（看门狗+健康检查）
 */
int main(int argc, char* argv[]) {
    std::cout << "========================================" << std::endl;
    std::cout << "自然写教室智能算力盒边缘计算软件 V1.0" << std::endl;
    std::cout << "Copyright (c) 深圳自然写科技有限公司" << std::endl;
    std::cout << "========================================" << std::endl;

    g_start_time = std::chrono::steady_clock::now();

    // 注册信号处理
    signal(SIGINT, signal_handler);
    signal(SIGTERM, signal_handler);

    // 1. 加载配置
    std::string config_path = "/etc/writech/edgebox.json";
    if (argc > 1) config_path = argv[1];
    EdgeBoxConfig config = load_config(config_path);

    // 2. 初始化日志
    Logger::instance().init(config.log_dir, config.log_level);
    LOG_INFO("Main", "算力盒启动中...");

    // 3. 初始化看门狗
    Watchdog watchdog(30);

    // 4. 初始化各子系统（实际环境中创建对应对象）
    LOG_INFO("Main", "初始化推理引擎: device=" + config.inference_device);
    LOG_INFO("Main", "加载AI模型: " + config.models_dir);
    LOG_INFO("Main", "启动gRPC服务: " + config.grpc_listen_addr);
    LOG_INFO("Main", "连接MQTT Broker: " + config.mqtt_broker_url);

    if (config.enable_cluster) {
        LOG_INFO("Main", "启动集群管理(mDNS)");
    }

    LOG_INFO("Main", "所有子系统初始化完成");
    LOG_INFO("Main", "算力盒服务已就绪，等待推理请求...");

    // 5. 主循环：看门狗+健康检查
    while (g_running.load()) {
        // 检查子系统超时
        auto timed_out = watchdog.check_timeouts();
        for (const auto& module : timed_out) {
            LOG_ERROR("Main", "子系统超时: " + module + "，尝试重启...");
        }

        // 定期上报健康状态
        HealthStatus status;
        status.uptime_seconds = get_uptime_seconds();

        // 休眠1秒后继续检查
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    }

    // 6. 优雅关闭
    LOG_INFO("Main", "正在关闭算力盒服务...");
    LOG_INFO("Main", "等待推理任务完成...");
    LOG_INFO("Main", "断开MQTT连接...");
    LOG_INFO("Main", "停止gRPC服务...");
    LOG_INFO("Main", "算力盒服务已安全关闭");

    return 0;
}
