/**
 * 自然写教室智能算力盒边缘计算软件 V1.0
 * 模型管理模块 - 模型加载、版本管理、量化压缩、云端同步
 *
 * 管理算力盒上部署的所有AI推理模型的生命周期
 * 支持模型热更新、A/B切换、云端版本同步
 * 模型文件AES-256加密存储，推理时内存解密加载
 */

#ifndef MODEL_MANAGER_H
#define MODEL_MANAGER_H

#include <string>
#include <vector>
#include <memory>
#include <mutex>
#include <atomic>
#include <unordered_map>
#include <chrono>
#include <functional>

// ==================== 模型元信息 ====================

/** 模型状态枚举 */
enum class ModelState {
    NOT_FOUND = 0,      // 未发现
    DOWNLOADING = 1,    // 下载中
    DECRYPTING = 2,     // 解密中
    LOADING = 3,        // 加载到设备中
    READY = 4,          // 就绪可用
    ACTIVE = 5,         // 当前使用中
    DEPRECATED = 6,     // 已弃用
    ERROR = 7           // 错误状态
};

/** 模型量化精度 */
enum class QuantizationType {
    FP32 = 0,           // 全精度浮点
    FP16 = 1,           // 半精度浮点
    INT8 = 2,           // 8位整型量化
    INT4 = 3            // 4位整型量化（极致压缩）
};

/** 模型元信息 */
struct ModelInfo {
    std::string name;                // 模型名称
    std::string version;             // 版本号（语义化版本）
    std::string format;              // 格式（onnx/trt/rknn）
    std::string file_path;           // 本地文件路径
    size_t file_size_bytes;          // 文件大小
    std::string sha256;              // 文件SHA-256校验和
    QuantizationType quantization;   // 量化类型
    float accuracy;                  // 测试集准确率
    float latency_ms;                // 平均推理延迟
    ModelState state;                // 当前状态
    std::string deployed_at;         // 部署时间
    std::string description;         // 模型描述
};

// ==================== 模型加密管理 ====================

/**
 * 模型文件加密/解密管理器
 * 安全设计：模型文件AES-256加密存储，推理时内存解密加载
 * 加密密钥通过安全芯片(TPM)或环境变量注入
 */
class ModelCryptoManager {
public:
    ModelCryptoManager() : key_loaded_(false) {}

    /**
     * 加载加密密钥
     * 优先从安全芯片读取，其次从环境变量
     */
    bool load_encryption_key() {
        // 尝试从TPM安全芯片读取密钥
        // if (tpm_available()) { key_ = tpm_read_key("model_key"); }
        
        // 后备方案：从环境变量读取
        const char* env_key = std::getenv("WRITECH_MODEL_KEY");
        if (env_key) {
            key_ = std::string(env_key);
            key_loaded_ = true;
            return true;
        }
        return false;
    }

    /**
     * 解密模型文件到内存
     * 不在磁盘上生成明文文件，仅在内存中解密
     */
    std::vector<uint8_t> decrypt_model(const std::string& encrypted_path) {
        std::vector<uint8_t> decrypted_data;
        if (!key_loaded_) return decrypted_data;

        // 读取加密文件
        // AES-256-CBC解密
        // openssl EVP_DecryptInit_ex(ctx, EVP_aes_256_cbc(), NULL, key, iv);
        // EVP_DecryptUpdate(ctx, output, &out_len, input, in_len);
        // EVP_DecryptFinal_ex(ctx, output + out_len, &final_len);

        return decrypted_data;
    }

    /**
     * 加密模型文件
     * 新下载的模型文件加密后存储到本地Flash
     */
    bool encrypt_model(const std::vector<uint8_t>& data, const std::string& output_path) {
        if (!key_loaded_) return false;
        // AES-256-CBC加密并写入文件
        return true;
    }

    /**
     * 验证模型文件完整性
     * 计算SHA-256校验和并与元数据中的值比对
     */
    bool verify_integrity(const std::string& file_path, const std::string& expected_sha256) {
        // 计算文件SHA-256
        // SHA256_CTX sha256;
        // SHA256_Init(&sha256);
        // while (read chunk) SHA256_Update(&sha256, chunk, len);
        // SHA256_Final(hash, &sha256);
        return true;
    }

private:
    std::string key_;
    bool key_loaded_;
};

// ==================== 模型版本管理器 ====================

/**
 * 模型版本管理器
 * 管理算力盒上所有AI模型的版本、加载、切换
 * 支持A/B分区切换实现热更新
 */
class ModelVersionManager {
public:
    ModelVersionManager(const std::string& models_dir)
        : models_dir_(models_dir) {}

    /**
     * 注册模型
     * 扫描模型目录，加载所有可用模型的元信息
     */
    bool register_model(const ModelInfo& info) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        std::string key = info.name + "@" + info.version;
        models_[key] = info;
        return true;
    }

    /**
     * 激活指定版本的模型
     * 将旧版本标记为deprecated，新版本标记为active
     */
    bool activate_version(const std::string& name, const std::string& version) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        
        // 将当前活跃版本设为deprecated
        for (auto& pair : models_) {
            if (pair.second.name == name && pair.second.state == ModelState::ACTIVE) {
                pair.second.state = ModelState::DEPRECATED;
            }
        }

        // 激活新版本
        std::string key = name + "@" + version;
        auto it = models_.find(key);
        if (it != models_.end()) {
            it->second.state = ModelState::ACTIVE;
            return true;
        }
        return false;
    }

    /**
     * 获取当前活跃版本的模型信息
     */
    ModelInfo get_active_model(const std::string& name) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        for (const auto& pair : models_) {
            if (pair.second.name == name && pair.second.state == ModelState::ACTIVE) {
                return pair.second;
            }
        }
        return ModelInfo{};
    }

    /**
     * 获取所有模型状态列表
     */
    std::vector<ModelInfo> get_all_models() {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        std::vector<ModelInfo> result;
        for (const auto& pair : models_) {
            result.push_back(pair.second);
        }
        return result;
    }

    /**
     * 清理已废弃的旧版本模型文件
     * 保留最近2个版本，删除更早的版本释放存储空间
     */
    void cleanup_old_versions(const std::string& name, int keep_count = 2) {
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        std::vector<std::string> deprecated_keys;

        for (const auto& pair : models_) {
            if (pair.second.name == name && pair.second.state == ModelState::DEPRECATED) {
                deprecated_keys.push_back(pair.first);
            }
        }

        // 按版本排序，保留最新的keep_count个
        if (static_cast<int>(deprecated_keys.size()) > keep_count) {
            for (int i = 0; i < static_cast<int>(deprecated_keys.size()) - keep_count; i++) {
                // 删除模型文件并从注册表移除
                models_.erase(deprecated_keys[i]);
            }
        }
    }

private:
    std::string models_dir_;
    std::unordered_map<std::string, ModelInfo> models_;
    std::mutex mutex_;
};

// ==================== 云端模型同步器 ====================

/**
 * 云端模型同步器
 * 定期检查云端是否有新版本模型，自动下载并部署
 * 通过HTTPS加密通道下载，下载后RSA签名校验
 */
class CloudModelSyncer {
public:
    CloudModelSyncer(const std::string& server_url, const std::string& device_id)
        : server_url_(server_url), device_id_(device_id) {}

    /**
     * 检查云端是否有模型更新
     * GET /api/v1/model/check-update?device_id=xxx&models=ocr@1.0,math@1.0
     */
    struct UpdateInfo {
        std::string model_name;
        std::string new_version;
        std::string download_url;
        size_t file_size;
        std::string sha256;
    };

    std::vector<UpdateInfo> check_updates(const std::vector<ModelInfo>& current_models) {
        std::vector<UpdateInfo> updates;
        // 向云端API发送当前模型版本列表，获取可更新版本
        // HTTPS请求：GET server_url_/api/v1/model/check-update
        return updates;
    }

    /**
     * 下载模型文件
     * HTTPS下载，支持断点续传
     * 下载完成后进行SHA-256校验和RSA签名验证
     */
    bool download_model(const UpdateInfo& info, const std::string& save_path) {
        // HTTPS下载
        // 进度回调上报
        // SHA-256校验
        // RSA签名验证（OTA安全：升级包RSA签名+SHA-256校验，防篡改）
        return true;
    }

    /**
     * 上报模型部署状态
     * POST /api/v1/model/deploy-status
     */
    void report_deploy_status(const std::string& model_name, const std::string& version,
                               bool success, const std::string& error = "") {
        // 向云端上报模型部署结果
    }

private:
    std::string server_url_;
    std::string device_id_;
};

// ==================== OTA固件升级管理器 ====================

/**
 * OTA固件升级管理器
 * 管理算力盒固件的远程升级
 * 采用A/B双分区方案，升级失败自动回滚
 * 安全设计：升级包RSA签名+SHA-256校验，防篡改
 */
class OtaUpgradeManager {
public:
    enum class OtaState {
        IDLE,           // 空闲
        CHECKING,       // 检查更新中
        DOWNLOADING,    // 下载中
        VERIFYING,      // 校验中
        INSTALLING,     // 安装中
        REBOOTING,      // 重启中
        FAILED          // 失败
    };

    OtaUpgradeManager(const std::string& ota_url, const std::string& device_id)
        : ota_url_(ota_url), device_id_(device_id), state_(OtaState::IDLE),
          current_partition_("A"), download_progress_(0) {}

    /** 检查固件更新 */
    bool check_update() {
        state_ = OtaState::CHECKING;
        // GET ota_url_/api/v1/ota/check?device_id=xxx&version=xxx
        return false; // 返回是否有新版本
    }

    /** 下载固件升级包 */
    bool download_firmware(const std::string& download_url) {
        state_ = OtaState::DOWNLOADING;
        // HTTPS分块下载到非活跃分区
        // 支持断点续传
        return true;
    }

    /** 验证固件包完整性和签名 */
    bool verify_firmware(const std::string& firmware_path) {
        state_ = OtaState::VERIFYING;
        // SHA-256校验
        // RSA-2048签名验证
        return true;
    }

    /** 安装固件（写入非活跃分区） */
    bool install_firmware() {
        state_ = OtaState::INSTALLING;
        // 写入B分区（如当前运行A分区）
        // 设置下次启动从B分区引导
        return true;
    }

    /** 回滚到上一版本 */
    bool rollback() {
        // 切换回上一个分区
        std::string target = (current_partition_ == "A") ? "B" : "A";
        // 设置引导分区为target
        return true;
    }

    /** 获取当前OTA状态 */
    OtaState get_state() const { return state_; }
    int get_progress() const { return download_progress_; }
    std::string get_current_partition() const { return current_partition_; }

private:
    std::string ota_url_;
    std::string device_id_;
    OtaState state_;
    std::string current_partition_;
    int download_progress_;
};

// ==================== 系统监控模块 ====================

/**
 * 系统运行状态监控
 * 采集CPU、内存、GPU/NPU利用率、温度等硬件指标
 * 为云端监控告警和集群调度提供数据支撑
 */
class SystemMonitor {
public:
    struct SystemMetrics {
        float cpu_usage_percent;        // CPU使用率
        float memory_usage_percent;     // 内存使用率
        long memory_total_mb;           // 总内存
        long memory_used_mb;            // 已用内存
        float gpu_usage_percent;        // GPU/NPU利用率
        float gpu_memory_usage_mb;      // GPU显存使用
        float gpu_temperature_c;        // GPU温度
        float disk_usage_percent;       // 磁盘使用率
        float network_rx_mbps;          // 网络接收速率
        float network_tx_mbps;          // 网络发送速率
        long uptime_seconds;            // 系统运行时长
    };

    SystemMonitor() : running_(false) {}

    /** 启动监控采集线程 */
    void start(int interval_ms = 5000) {
        running_ = true;
        // 定时采集系统指标
    }

    /** 获取最新系统指标 */
    SystemMetrics get_metrics() {
        SystemMetrics metrics;
        metrics.cpu_usage_percent = read_cpu_usage();
        metrics.memory_usage_percent = read_memory_usage();
        metrics.gpu_usage_percent = read_gpu_usage();
        metrics.gpu_temperature_c = read_gpu_temperature();
        metrics.disk_usage_percent = read_disk_usage();
        return metrics;
    }

    void stop() { running_ = false; }

private:
    float read_cpu_usage() {
        // 读取 /proc/stat 计算CPU使用率
        return 0.0f;
    }

    float read_memory_usage() {
        // 读取 /proc/meminfo
        return 0.0f;
    }

    float read_gpu_usage() {
        // NVIDIA: nvidia-smi / NVML
        // 瑞芯微: /sys/class/devfreq/xxx
        return 0.0f;
    }

    float read_gpu_temperature() {
        // 读取GPU温度传感器
        return 0.0f;
    }

    float read_disk_usage() {
        // statfs("/")
        return 0.0f;
    }

    std::atomic<bool> running_;
};

#endif // MODEL_MANAGER_H