// 时序推理服务核心实现
package main

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "log"
    "sync"
    "time"
    
    "github.com/segmentio/kafka-go"
    "github.com/go-redis/redis/v8"
)

// 视频帧结构体
type VideoFrame struct {
    StreamID    string    `json:"stream_id"`    // 视频流ID
    FrameID     int64     `json:"frame_id"`     // 帧序号
    Timestamp   int64     `json:"timestamp"`    // 时间戳(毫秒)
    Embedding   []float32 `json:"embedding"`    // 视觉编码向量(768维)
}

// 时序推理结果
type TemporalResult struct {
    StreamID     string    `json:"stream_id"`
    FrameID      int64     `json:"frame_id"`
    Event        string    `json:"event"`         // 检测到的事件类型
    Confidence   float32   `json:"confidence"`    // 置信度
    CauseChain   []string  `json:"cause_chain"`   // 因果链
}

// 上下文窗口管理器
type ContextWindow struct {
    mu          sync.RWMutex
    streamID    string
    windowSize  int                 // 窗口大小(帧数)
    frames      []*VideoFrame       // 帧缓存(环形缓冲区)
    head        int                 // 当前写入位置
    count       int                 // 当前帧数
}

// 新建上下文窗口
func NewContextWindow(streamID string, windowSize int) *ContextWindow {
    return &ContextWindow{
        streamID:   streamID,
        windowSize: windowSize,
        frames:     make([]*VideoFrame, windowSize),
        head:       0,
        count:      0,
    }
}

// 向窗口添加新帧
func (cw *ContextWindow) AddFrame(frame *VideoFrame) {
    cw.mu.Lock()
    defer cw.mu.Unlock()
    
    cw.frames[cw.head] = frame
    cw.head = (cw.head + 1) % cw.windowSize
    if cw.count < cw.windowSize {
        cw.count++
    }
}

// 获取窗口内所有帧(按时间顺序)
func (cw *ContextWindow) GetFrames() []*VideoFrame {
    cw.mu.RLock()
    defer cw.mu.RUnlock()
    
    result := make([]*VideoFrame, 0, cw.count)
    if cw.count < cw.windowSize {
        // 窗口未填满，直接从头取
        for i := 0; i < cw.count; i++ {
            result = append(result, cw.frames[i])
        }
    } else {
        // 窗口已填满，从head开始取
        start := cw.head
        for i := 0; i < cw.windowSize; i++ {
            idx := (start + i) % cw.windowSize
            result = append(result, cw.frames[idx])
        }
    }
    return result
}

// 时间注意力机制实现
type TemporalAttention struct {
    // 可学习参数(实际生产中使用ONNX或TensorRT模型)
    queryWeight [][]float32
    keyWeight   [][]float32
    valueWeight [][]float32
}

// 计算注意力权重
func (ta *TemporalAttention) ComputeAttention(frames []*VideoFrame) []float32 {
    // 简化实现：使用余弦相似度计算帧间相关性
    n := len(frames)
    if n == 0 {
        return nil
    }
    
    // 计算每帧的注意力得分(这里使用简单的平均池化作为演示)
    weights := make([]float32, n)
    for i := 0; i < n; i++ {
        // 在实际系统中，这里会调用GPU推理
        // 此处模拟：越新的帧权重越高
        weights[i] = float32(i+1) / float32(n*(n+1)/2)
    }
    return weights
}

// 时序推理处理器
type TemporalProcessor struct {
    windows     map[string]*ContextWindow // 每个视频流对应一个窗口
    attention   *TemporalAttention
    redisClient *redis.Client
    kafkaWriter *kafka.Writer
    mu          sync.RWMutex
}

// 初始化处理器
func NewTemporalProcessor(redisAddr string, kafkaBrokers []string) *TemporalProcessor {
    rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr: redisAddr,
    })
    
    writer := &kafka.Writer{
        Addr:     kafka.TCP(kafkaBrokers...),
        Topic:    "temporal_results",
        Balancer: &kafka.LeastBytes{},
    }
    
    return &TemporalProcessor{
        windows:     make(map[string]*ContextWindow),
        attention:   &TemporalAttention{},
        redisClient: rdb,
        kafkaWriter: writer,
    }
}

// 处理单帧数据
func (tp *TemporalProcessor) ProcessFrame(ctx context.Context, frame *VideoFrame) error {
    // 1. 获取或创建上下文窗口
    tp.mu.Lock()
    window, exists := tp.windows[frame.StreamID]
    if !exists {
        window = NewContextWindow(frame.StreamID, 64) // 窗口大小64帧
        tp.windows[frame.StreamID] = window
    }
    tp.mu.Unlock()
    
    // 2. 将帧添加到窗口
    window.AddFrame(frame)
    
    // 3. 只有当窗口有足够帧时才进行推理
    if window.count < 4 { // 至少需要4帧
        return nil
    }
    
    // 4. 获取窗口内所有帧
    frames := window.GetFrames()
    
    // 5. 计算时间注意力
    weights := tp.attention.ComputeAttention(frames)
    
    // 6. 时序特征聚合(简化实现)
    aggregatedFeature := make([]float32, len(frames[0].Embedding))
    for i, frame := range frames {
        for j := range aggregatedFeature {
            aggregatedFeature[j] += frame.Embedding[j] * weights[i]
        }
    }
    
    // 7. 基于聚合特征进行事件检测(模拟)
    result := &TemporalResult{
        StreamID:   frame.StreamID,
        FrameID:    frame.FrameID,
        Event:      detectEvent(aggregatedFeature),
        Confidence: 0.85,
        CauseChain: inferCauseChain(frames),
    }
    
    // 8. 将结果发布到Kafka
    data, _ := json.Marshal(result)
    err := tp.kafkaWriter.WriteMessages(ctx, kafka.Message{
        Key:   []byte(frame.StreamID),
        Value: data,
    })
    if err != nil {
        return fmt.Errorf("kafka写入失败: %w", err)
    }
    
    // 9. 更新Redis缓存
    key := fmt.Sprintf("stream:%s:last_result", frame.StreamID)
    tp.redisClient.Set(ctx, key, data, 5*time.Second)
    
    return nil
}

// 事件检测(模拟函数)
func detectEvent(feature []float32) string {
    // 在实际系统中，这里会调用分类模型
    // 此处简化：根据特征向量的某种模式返回事件类型
    if len(feature) < 10 {
        return "unknown"
    }
    // 模拟检测到"行人横穿马路"事件
    if feature[0] > 0.5 && feature[5] < -0.3 {
        return "pedestrian_jaywalking"
    }
    // 模拟检测到"车辆变道"事件
    if feature[2] > 0.7 && feature[8] < -0.1 {
        return "vehicle_lane_change"
    }
    return "normal_traffic"
}

// 因果链推理(模拟函数)
func inferCauseChain(frames []*VideoFrame) []string {
    // 在实际系统中，这里会执行因果图推理
    // 此处简化：返回固定因果链
    if len(frames) < 4 {
        return nil
    }
    // 模拟因果推理结果
    return []string{
        "pedestrian_looks_left",
        "pedestrian_sees_oncoming_car",
        "pedestrian_steps_into_road",
        "oncoming_car_brakes_sharply",
    }
}

// 主函数
func main() {
    // 初始化Kafka消费者(接收视觉编码结果)
    reader := kafka.NewReader(kafka.ReaderConfig{
        Brokers: []string{"localhost:9092"},
        Topic:   "visual_embeddings",
        GroupID: "temporal-processor-group",
    })
    defer reader.Close()
    
    // 初始化处理器
    processor := NewTemporalProcessor("localhost:6379", []string{"localhost:9092"})
    
    // 创建上下文
    ctx := context.Background()
    
    log.Println("时序推理服务启动成功")
    
    // 主循环：持续消费视觉编码结果
    for {
        msg, err := reader.ReadMessage(ctx)
        if err != nil {
            log.Printf("读取消息失败: %v", err)
            continue
        }
        
        var frame VideoFrame
        if err := json.Unmarshal(msg.Value, &frame); err != nil {
            log.Printf("解析帧数据失败: %v", err)
            continue
        }
        
        // 使用goroutine并行处理不同视频流
        go func(f VideoFrame) {
            if err := processor.ProcessFrame(ctx, &f); err != nil {
                log.Printf("处理帧失败: %v", err)
            }
        }(frame)
    }
}