"""src/wov_app/resources.py 的模块级测试（数据 → 测试过程 → 验证结果）。

被测模块：GPU 资源门控（显存探测 + 需求估算 + 准入租约）。批量流水线用它决定
"某个阶段现在能不能起"——用资源现状而不是"是否走云端"来分支。

`nvidia-smi` 探测属 I/O 边界：用例注入确定的探测结果；需求估算用**真实权重文件**
验证（写入指定大小的文件，不是伪造结构）。
"""

from __future__ import annotations

from pathlib import Path

from wov_app.resources import (
    GpuGate,
    is_local_endpoint,
    stage_gpu_need_mb,
    whisper_need_mb,
)


def _probe(free_mb: int | None):
    """构造固定返回值的显存探测函数（None 表示探测不到 GPU）。"""
    return lambda: free_mb


def test_stage_without_gpu_never_waits() -> None:
    """数据：一个已持有 GPU 租约的阶段 + 一个不需要 GPU 的阶段。

    过程：不需要 GPU 的阶段申请准入。

    验证：直接放行——线上模型阶段与 ffmpeg/ASS 阶段不该被 GPU 占用挡住。
    """
    gate = GpuGate(probe=_probe(24000))
    assert gate.try_acquire("video-a:asr", 4200) is True

    assert gate.try_acquire("video-b:translate", 0) is True


def test_gpu_stages_are_exclusive() -> None:
    """数据：显存充足（探测 24000MB），但已有 GPU 阶段在跑。

    过程：另一个 GPU 阶段申请准入。

    验证：拒绝——显存够也不并发跑两个 GPU 阶段（GPU 算力才是瓶颈，两个 whisper
    同时跑只会互相争抢而整体更慢）。
    """
    gate = GpuGate(probe=_probe(24000))
    assert gate.try_acquire("video-a:asr", 4200) is True

    assert gate.try_acquire("video-b:asr", 4200) is False


def test_gpu_stage_needs_free_memory_above_need_plus_margin() -> None:
    """数据：显存探测结果分别低于/高于"需求 + 安全余量"。

    过程：用同一需求申请准入。

    验证：不足时拒绝，充足时放行——避免临界卡上因碎片化直接 CUDA OOM。
    """
    need, margin = 4200, 800
    tight = GpuGate(probe=_probe(need + margin - 1), safety_mb=margin)
    roomy = GpuGate(probe=_probe(need + margin), safety_mb=margin)

    assert tight.try_acquire("video-a:asr", need) is False
    assert roomy.try_acquire("video-a:asr", need) is True


def test_probe_missing_falls_back_to_exclusivity() -> None:
    """数据：探测不到 GPU（无 nvidia-smi，例如纯 CPU 机器或容器）。

    过程：连续申请两个 GPU 阶段。

    验证：无法核对显存时退化为"GPU 阶段互斥"——仍然不会并发，行为与串行等价。
    """
    gate = GpuGate(probe=_probe(None))

    assert gate.try_acquire("video-a:asr", 4200) is True
    assert gate.try_acquire("video-b:asr", 4200) is False
    gate.release("video-a:asr")
    assert gate.try_acquire("video-b:asr", 4200) is True


def test_release_frees_the_gpu_lane() -> None:
    """数据：一个已释放租约的阶段。

    过程：释放后再次申请。

    验证：GPU 车道重新可用（视频间不会互相永久阻塞）。
    """
    gate = GpuGate(probe=_probe(24000))
    gate.try_acquire("video-a:asr", 4200)
    gate.release("video-a:asr")

    assert gate.try_acquire("video-b:asr", 4200) is True


def test_whisper_need_scales_with_real_weights(tmp_path: Path) -> None:
    """数据：真实写入的 100MB 权重文件（CTranslate2 的 model.bin）。

    过程：按权重体量估算推理显存需求。

    验证：需求 = 权重 × 系数（推理工作区与 CUDA 上下文另占约 45%）。
    """
    model_dir = tmp_path / "faster-whisper-large-v2"
    model_dir.mkdir()
    (model_dir / "model.bin").write_bytes(b"\x00" * (100 * 1024 * 1024))

    assert whisper_need_mb(model_dir) == int(100 * 1.45)


def test_stage_need_zero_for_non_gpu_nodes(tmp_path: Path) -> None:
    """数据：ffmpeg 提音、ASS 合成、echo 三类不需要 GPU 的节点。

    过程：估算其显存需求。

    验证：都是 0，因此可以与 GPU 阶段并行（阶段内提音/合成不再阻塞转写）。
    """
    for node_type in ("ffmpeg-extract", "srt-to-dual-eye-ass", "echo"):
        assert stage_gpu_need_mb(node_type, {}) == 0


def test_stage_need_for_local_and_remote_llm(monkeypatch) -> None:
    """数据：LLM 端点分别是本机（占显存常驻）与远端（不占显存）。

    过程：估算 llm-translate 阶段的显存需求。

    验证：本机端点按预留显存计入（挡住 whisper），远端端点为 0（放行转写）。
    """
    monkeypatch.setenv("WOV_LOCAL_MODEL_HOSTS", "")
    monkeypatch.setenv("LLM_API_BASE", "http://localhost:11434/v1/chat/completions")
    local_need = stage_gpu_need_mb("llm-translate", {})
    monkeypatch.setenv("LLM_API_BASE", "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions")
    remote_need = stage_gpu_need_mb("llm-translate", {})

    assert local_need > 0
    assert remote_need == 0


def test_local_endpoint_accepts_configured_lan_host(monkeypatch) -> None:
    """数据：Ollama 跑在本机另一张网卡的局域网地址上（如 192.168.123.70）。

    过程：判断端点是否本机模型。

    验证：通过 WOV_LOCAL_MODEL_HOSTS 显式声明后视为本机，按其显存需求预留。
    """
    monkeypatch.setenv("WOV_LOCAL_MODEL_HOSTS", "192.168.123.70")

    assert is_local_endpoint("http://192.168.123.70:11434/v1/chat/completions") is True
    assert is_local_endpoint("https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions") is False