"""
Configuration settings for the inpainting server
"""
import os
import platform
from typing import Dict, Any, Optional, ClassVar
from pydantic_settings import BaseSettings
from pathlib import Path
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)


class Settings(BaseSettings):
    # System detection
    IS_JETSON: ClassVar[bool] = "aarch64" in platform.machine().lower() and "tegra" in platform.release().lower()
    PROJECT_ROOT: ClassVar[str] = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

    # --- 동적 세션 풀 및 메모리 관리 설정 ---
    # 각 모델별 최소/최대 세션 수. 서버 시작 시 min 만큼 생성되고, VRAM 여유 시 max까지 확장됨.
    SIMPLE_LAMA_MIN_SESSIONS: int = 2 if IS_JETSON else 2
    SIMPLE_LAMA_MAX_SESSIONS: int = 4 if IS_JETSON else 4
    
    MIGAN_MIN_SESSIONS: int = 2 if IS_JETSON else 1  # x86에서는 Migan을 기본으로 로드하지 않음
    MIGAN_MAX_SESSIONS: int = 4 if IS_JETSON else 4
    
    REMBG_MIN_SESSIONS: int = 2 if IS_JETSON else 1
    REMBG_MAX_SESSIONS: int = 4 if IS_JETSON else 3

    # 세션 추가 생성 VRAM 임계값 (%). 남은 VRAM이 이 값보다 커야 새 세션 생성.
    # 예: 12GB VRAM에 0.3이면, 3.6GB 이상 여유가 있어야 함.
    SESSION_VRAM_THRESHOLD: float = 0.3 if IS_JETSON else 0.3 # Jetson에서는 통합 메모리이므로 좀 더 여유롭게 설정

    # 유휴 세션 자동 제거 시간 (초). 0이면 비활성화.
    SESSION_IDLE_TIMEOUT: int = 1800  # 30분

    # --- 마이크로 배치 설정 ---
    USE_MICRO_BATCHING: bool = True  # SimpleLama에 대한 배치 처리 활성화
    MICRO_BATCH_SIZE: int = 4        # 최대 배치 크기
    MICRO_BATCH_TIMEOUT_MS: int = 100 # 배치 생성을 위한 최대 대기 시간 (밀리초)
    
    # --- 서버 환경 설정 (클래스 내부로 이동) ---
    APP_VERSION: str = "3.0.0-dynamic-pool"
    APP_NAME: str = "Inpaint & RemoveBG Server"
    API_PREFIX: str = "/api/v1"

    HOST: str = "0.0.0.0"
    PORT: int = 8008
    WORKERS: int = 1 # 개발 모드에서는 1로 고정, 프로덕션에서는 gunicorn으로 관리

    # GPU settings (Jetson Xavier 최적화)
    CUDA_DEVICE: int = 0
    USE_CUDA: bool = True  # CUDA 사용 여부 (Jetson에서 항상 True)
    USE_FP16: bool = True  # FP16 사용 여부 (Jetson 최적화)
    FP16_ENABLED: bool = True  # 기존 호환성
    
    # ONNX Runtime 최적화 설정
    USE_TENSORRT: bool = True  # TensorRT 사용 여부 (최고 성능)
    TENSORRT_FP16: bool = True  # TensorRT FP16 사용
    TENSORRT_WORKSPACE_SIZE: int = 2 * 1024 * 1024 * 1024  # 2GB
    
    # Jetson specific settings
    JETSON_MODE: bool = IS_JETSON
    JETSON_POWER_MODE: str = "MAXN"  # MAXN, 5W, 10W, 15W
    JETSON_FAN_CONTROL: bool = True
    JETSON_TEMP_THRESHOLD: int = 75  # Celsius
    
    # Session pool settings (Jetson Xavier는 32GB 통합 메모리로 더 많은 세션 가능)
    SIMPLE_LAMA_SESSIONS: int = 4 if IS_JETSON else 4  # Jetson: 통합 32GB vs 데스크톱: VRAM 제한
    MIGAN_SESSIONS: int = 4 if IS_JETSON else 4       # Jetson이 더 많은 세션 운영 가능
    REMBG_SESSIONS: int = 3 if IS_JETSON else 2       # 메모리 공유 방식의 이점 활용
    
    # Worker settings (Jetson은 통합 메모리로 더 효율적)
    MAX_WORKERS: int = 10 if IS_JETSON else 8
    MIN_WORKERS: int = 10 if IS_JETSON else 4
    WORKER_TIMEOUT: int = 120  # 2 minutes
    
    # 메모리 관리 (Jetson은 32GB 통합 메모리로 여유로움)
    VRAM_THRESHOLD_HIGH: float = 0.85 if IS_JETSON else 0.80  # 워커 추가 생성 중단
    VRAM_THRESHOLD_LOW: float = 0.4 if IS_JETSON else 0.40   # 워커 제거 시작
    VRAM_CHECK_INTERVAL: int = 30 if IS_JETSON else 15        # Jetson은 덜 자주 체크
    
    # Model paths
    SIMPLE_LAMA_MODEL_PATH: str = "app/models/pt/big-lama.pt"
    MIGAN_MODEL_PATH: str = "app/models/onnx/migan_pipeline_v2.onnx"
    REMBG_MODEL_PATH: str = "app/models/onnx/birefnet-general-lite.onnx"
    
    # MIGAN ONNX settings
    MIGAN_ONNX_PATH: Optional[str] = "app/models/onnx/migan_pipeline_v2.onnx"  # 커스텀 ONNX 파일 경로
    MIGAN_INTRA_THREADS: int = 0
    MIGAN_INTER_THREADS: int = 0
    
    # REMBG settings (자동 다운로드 방식)
    REMBG_MODEL_NAME: str = "birefnet-general-lite"  # 고품질 경량 모델
    LOCAL_REMBG_MODEL_PATH: Optional[str] = None  # 로컬 파일 사용 안함
    
    # Upload settings (Jetson Xavier는 32GB 메모리로 대용량 처리 가능)
    MAX_FILE_SIZE: int = 100 * 1024 * 1024 if IS_JETSON else 50 * 1024 * 1024  # Jetson: 100MB, 데스크톱: 50MB
    MAX_IMAGE_SIZE: int = 4096 if IS_JETSON else 3072  # Jetson: 4K, 데스크톱: 3K (VRAM 고려)
    ALLOWED_EXTENSIONS: set = {".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp", ".tiff"}
    
    # Monitoring
    ENABLE_MONITORING: bool = True
    MONITORING_PORT: int = 8888

    # Discord 웹훅 알림 설정
    DISCORD_WEBHOOK_URL: Optional[str] = None

    # Jetson performance settings
    JETSON_GPU_FREQ: int = 1200  # MHz
    JETSON_CPU_FREQ: int = 1900  # MHz
    JETSON_MEMORY_FREQ: int = 1600  # MHz
    
    class Config:
        env_file = ".env"
        env_file_encoding = 'utf-8'


settings = Settings()

# 파일에서 웹훅 URL 로드 (환경 변수보다 우선순위 낮음)
if not settings.DISCORD_WEBHOOK_URL:
    try:
        webhook_file = Path(settings.PROJECT_ROOT) / "webhook_url.txt"
        if webhook_file.exists():
            url = webhook_file.read_text().strip()
            if url:
                settings.DISCORD_WEBHOOK_URL = url
                logger.info(f"파일에서 Discord 웹훅 URL을 로드했습니다: {url[:30]}...")
    except Exception as e:
        logger.warning(f"webhook_url.txt 파일 로드 실패: {e}")