package com.nanri.aiimage.config;

import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;

@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "aiimage.similar-asin")
public class SimilarAsinProperties {
    /**
     * P0-1：单次提交 LLM 批次的 row 数量。
     * 历史值 10，在含 puzzle 多图行的场景下频繁触发 720712008
     * "node executed out of limit: 1000"。降到 3 以避免节点上限被打爆。
     * 出现持续 720712008 时还会被 P1-1 滑窗自适应再降到 1。
     */
    private int llmBatchSize = 3;
    /**
     * img_switch=false 时单次提交 LLM 的 row 数。
     * 不走图片检测时压力小，恢复到 10 行一批以提高吞吐；开启图片检测时仍使用 llmBatchSize。
     */
    private int llmTextOnlyBatchSize = 10;
    private long dbTaskTouchIntervalMillis = 120000L;
    private long dbJobTouchIntervalMillis = 60000L;
    private int staleTimeoutMinutes = 30;
    private String staleFinalizeCron = "0 */2 * * * *";

    /**
     * 末尾零头 batch 的强制 flush 阈值（分钟）：当不足 llmBatchSize 的零头 row
     * 长时间挂着（Python 慢回传）时触发提交。
     * 任务级实测：345 行 / 4h 总耗时中，约 2-3 小时是 batch 永远凑不满 batchSize 在等下一波回传，
     * 把阈值从 15 调到 1：最多 60s 后 1-2 行也强制提交，让 LLM 提交侧持续进票，
     * 总耗时降到与 Python 回传节奏接近。
     */
    private int llmFlushPendingMinutes = 1;

    /**
     * 图片下载、解码和缩放共享该池；4 核生产机默认 2，避免图片任务占满整机 CPU。
     */
    private int imageDownloadPoolSize = 2;

    /**
     * 单张图片下载超时（秒）。
     * P2-10：放宽到 8 + retry=1 在快源（aiproxy/m.media-amazon）下没问题，
     * 但慢源（cbu01.alicdn）会一直挂 8s 才进入 retry，整体串行时间放大。
     * 调到 5s + retry=2，让慢源更早重试新连接，单图最坏耗时 ≈ 5s * (1+2) = 15s。
     */
    private int imageDownloadTimeoutSeconds = 5;

    /** 单个结果文件整批图片预取预算，耗尽后缺图单元格降级为 URL。 */
    private int imagePrefetchTimeoutSeconds = 1800;

    /** 多源结果文件组装的单任务硬上限；运行期间由文件任务 heartbeat 保活。 */
    private int resultFileTimeoutMinutes = 90;

    /**
     * Assemble each source workbook from chunk-scoped result maps.  Keeping a
     * switch makes rollback possible for an existing deployment while the new
     * bounded path is observed in production.
     */
    private boolean boundedResultAssemblyEnabled = true;

    /**
     * assemble 阶段 taskImageCache 的字节上限。
     * 默认 256MB：5000 行 × 3 列 × 平均 100KB = 1.5GB 远超 2GB 堆，
     * 用 BoundedImageCache 按字节累计 LRU 淘汰避免爆堆。
     * 由于 embed() 写完即 remove()，活跃图片字节通常 ≤ 100MB，仅在极端 prefetch 领先场景才会触发淘汰。
     * 出现淘汰过频影响命中率时可上调到 512MB；2GB 堆约束下不建议超过 768MB。
     */
    private long imageCacheMaxBytes = 256L * 1024L * 1024L;
    private String imageLocalCacheDir = "";
    private boolean imageDbCacheEnabled = false;

    /**
     * 是否启用 merge 增量缓冲：每个 batch DONE 时仅缓冲 llmRows，
     * 不立即合并到 chunk；finalize 前一次性按 chunkScopeHash 分组合并，
     * 把 OSS chunk 读写从 1000+ 次降到 chunk 数量级。
     */
    private boolean llmResultBufferEnabled = true;

    /**
     * 解析接口返回的预览行/预览组数量上限。
     * 响应体只携带预览行（默认 100），全量行仅写入后端任务载荷。
     * 有效范围 [1, 1000]；0/负值回退默认，超上限 clamp 到 1000。
     */
    private int parseResponsePreviewLimit = 100;

    /**
     * Task 7：单个源文件大小上限（字节）。超过则拒绝解析，防止无界文件增长。
     */
    private long maxSourceFileBytes = 50L * 1024L * 1024L;

    /**
     * Task 7：单次解析最大有效行数。超过则拒绝解析，防止任务无界增长。
     */
    private int maxParseRows = 50000;

    /**
     * Task 7：单字段最大长度（字符）。超过的字段值截断到该上限，防止内存无界增长。
     */
    private int maxFieldLength = 2000;

    /**
     * Task 8：xlsx(zip) 最大条目数。受控读取在 WorkBookFactory 打开前探测，
     * 超过则拒绝，防止 zip bomb / 超大工作簿拖垮内存。
     */
    private int maxWorkbookZipEntries = 20000;

    /**
     * Task 8：xlsx(zip) 解压后总字节数上限。同样在打开前探测，超过则拒绝。
     */
    private long maxWorkbookUncompressedBytes = 512L * 1024L * 1024L;

    /**
     * Task 13：单次 chunk 合并后的最大行数。mergeChunkPayload 合并后总行数超过该上限时，
     * 从最旧行开始降级到 orphan 兜底（assemble 阶段 putIfAbsent 合并回结果），chunk 不无界增长。
     * 默认与 maxParseRows 一致（50000）。
     */
    private int chunkMergeMaxRows = 50000;

    /**
     * Task 13：单次 chunk 合并后 payload 的字节上限。合并后序列化字节超过该上限时，
     * 从最旧行开始降级到 orphan 兜底；单行本身超过该上限时抛异常拒绝合并。
     * 默认 16MB：50000 行 × 平均 300B/行 ≈ 15MB，留余量。
     */
    private long chunkMergePayloadMaxBytes = 16L * 1024L * 1024L;

    /**
     * Task 15：图片缓存 last_used_at 异步批量刷新的缓冲阈值。
     * lookup 命中先入内存缓冲（按 url_hash 去重），达到该阈值时立即批量 touch；
     * 其余由定时 flush 兜底，把逐图 UPDATE 合并为批量 UPDATE。
     */
    private int imageCacheTouchFlushThreshold = 1000;

    /**
     * Task 16：图片预取短预算（秒）。assemble 阶段预取在预算内 best-effort
     * 尽力完成，预算耗尽即取消在途任务并回退 URL，避免整批预取拖垮结果组装。
     * 该值仅作用于 assemble 阶段预取；后台预热仍使用 imagePrefetchTimeoutSeconds。
     */
    private int imagePrefetchBudgetSeconds = 60;

    /**
     * 货源查询直连 LLM 模式开关（默认 true：新任务与存量 PENDING 批次都走直连 LLM，
     * 不再经过工作流中转）。
     */
    private boolean directLlmEnabled = true;

    /** 直连 LLM 的 base url（OpenAI 兼容 /v1/chat/completions）。 */
    private String llmHost = "https://ai.t8star.org";

    /** 直连 LLM 的 Bearer token；前端未传 api_key 时兜底使用。 */
    private String llmApiKey = "";

    /** 类目匹配（一级/二级）使用的小模型。 */
    private String llmCategoryModel = "gemini-3.5-flash-lite";

    /** 合规检查（is_conform/reason/category）使用的小模型。 */
    private String llmConformModel = "gemini-3.5-flash-lite";

    /** 图片相似度对比（主图 vs 拼接图）使用的模型。 */
    private String llmImageCompareModel = "gemini-3.7-flash";

    private int llmMaxTokens = 64000;
    private int llmConnectTimeoutMillis = 10000;
    private int llmReadTimeoutMillis = 180000;
    private int llmRetryTimes = 3;

    /** 批内行级并发上限：每行最多 2 次图片对比 + 1 次合规 + 3 次类目匹配。 */
    private int llmRowConcurrency = 5;

    /** 拼接图/主图下载超时（秒），慢源图片较多时放大该值。 */
    private int llmImageDownloadTimeoutSeconds = 10;
}