"""Sprint A14-S8 — définition de done : 1000 docs synthétiques en
moins de 10 minutes sans dépasser 500 MB de RAM.

Test scaled-down pour CI rapide (200 docs, mais avec mesure de RAM
qui doit rester très basse vu la nature synthétique du benchmark).
Le critère réel "1000 docs / 10 min / 500MB" est atteint trivialement
avec ces stubs ; le test garde ces ordres de grandeur en
inégalité large pour éviter d'être flaky en CI.

Cross-OS
--------
- ``resource`` est POSIX-only — sur Windows tout le fichier est
  skipé via :func:`pytest.importorskip`.
- ``ru_maxrss`` a une unité **différente** selon la plateforme :
  Linux → KB, BSD/macOS → bytes (cf. ``man getrusage``).  La
  fonction ``_rss_mb`` détecte la plateforme et convertit
  correctement.
"""

from __future__ import annotations

import sys
import time

import pytest

# ``resource`` est POSIX-only.  Sur Windows, ``importorskip`` skip
# l'intégralité du module au lieu de planter la collection.
resource = pytest.importorskip(
    "resource",
    reason="``resource`` est POSIX-only — test skipé sur Windows.",
)

from picarones.domain import Artifact, ArtifactType, DocumentRef
from picarones.pipeline import (
    CorpusRunner,
    PipelineExecutor,
    PipelineSpec,
    PipelineStep,
    RunContext,
)


class _FastStub:
    """Adapter ultra-rapide pour mesurer les overheads d'orchestration."""

    name = "fast"
    input_types = frozenset({ArtifactType.IMAGE})
    output_types = frozenset({ArtifactType.RAW_TEXT})
    execution_mode = "io"

    def execute(self, inputs, params, context):
        return {
            ArtifactType.RAW_TEXT: Artifact(
                id=f"{context.document_id}:raw_text",
                document_id=context.document_id,
                type=ArtifactType.RAW_TEXT,
                content_hash="0" * 64,
            ),
        }


def _build(max_in_flight: int = 8):
    registry = {"fast": _FastStub()}
    exe = PipelineExecutor(adapter_resolver=lambda n: registry[n])
    runner = CorpusRunner(
        exe,
        max_in_flight=max_in_flight,
        timeout_seconds_per_doc=60.0,
        poll_interval_seconds=0.01,
    )
    spec = PipelineSpec(
        name="dod", initial_inputs=(ArtifactType.IMAGE,),
        steps=(PipelineStep(
            id="s", kind="ocr", adapter_name="fast",
            input_types=(ArtifactType.IMAGE,),
            output_types=(ArtifactType.RAW_TEXT,),
        ),),
    )
    return runner, spec


def _factories():
    def inputs(doc):
        return {ArtifactType.IMAGE: Artifact(
            id=f"{doc.id}:image",
            document_id=doc.id,
            type=ArtifactType.IMAGE,
        )}

    def ctx(doc):
        return RunContext(
            document_id=doc.id, code_version="1.0.0", pipeline_name="dod",
        )
    return inputs, ctx


def _rss_mb() -> float:
    """RSS en mégaoctets, **avec conversion d'unité par plateforme**.

    Selon ``man getrusage`` :

    - Linux : ``ru_maxrss`` est en **kilo-octets**
    - macOS / BSD : ``ru_maxrss`` est en **octets**

    Cette différence est explicite dans la doc POSIX et a déjà
    été source de bugs cross-OS dans ce projet — d'où la
    conversion conditionnelle.
    """
    rusage = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF)
    if sys.platform == "darwin":
        # macOS : bytes → MB
        return rusage.ru_maxrss / (1024 * 1024)
    # Linux : KB → MB (et autres POSIX qui suivent la convention Linux)
    return rusage.ru_maxrss / 1024


@pytest.mark.parametrize("n_docs", [200])
def test_def_of_done_scaled(n_docs: int) -> None:
    """Critère : N docs en moins de 10 min, RAM bornée.

    Avec 200 docs synthétiques, on attend < 10s et < 500 MB RAM.
    """
    runner, spec = _build(max_in_flight=8)
    inputs, ctx = _factories()
    docs = [
        DocumentRef(id=f"d{i:04d}", image_uri=f"/tmp/{i}.png")
        for i in range(n_docs)
    ]

    rss_before = _rss_mb()
    t0 = time.perf_counter()
    result = runner.run(spec, docs, inputs, ctx, corpus_name="dod")
    elapsed = time.perf_counter() - t0
    rss_after = _rss_mb()

    rss_growth = rss_after - rss_before

    assert result.n_documents == n_docs
    assert result.n_succeeded == n_docs

    # Critère temps (large marge pour CI lente).
    assert elapsed < 60.0, (
        f"trop lent : {n_docs} docs en {elapsed:.1f}s"
    )

    # Critère RAM (la croissance pendant le run doit rester
    # raisonnable — pas un test strict, juste un garde-fou contre
    # une régression "submit all upfront" qui ferait exploser).
    assert rss_growth < 200.0, (
        f"croissance RAM excessive : +{rss_growth:.1f}MB"
    )


def test_throughput_with_backpressure_reasonable() -> None:
    """Avec max_in_flight=4 et un adapter ultra-rapide, on doit
    traiter 100 docs en bien moins d'une seconde."""
    runner, spec = _build(max_in_flight=4)
    inputs, ctx = _factories()
    docs = [DocumentRef(id=f"d{i}") for i in range(100)]

    t0 = time.perf_counter()
    result = runner.run(spec, docs, inputs, ctx)
    elapsed = time.perf_counter() - t0

    assert result.n_succeeded == 100
    # Threshold large : 100 docs synthétiques en moins de 5s.
    assert elapsed < 5.0, f"throughput trop bas : {elapsed:.2f}s"