package ru.pdguard;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import ru.pdguard.config.SystemPolicy;
import ru.pdguard.core.PayloadStore;
import ru.pdguard.core.Pipeline;
import ru.pdguard.core.Span;
import ru.pdguard.detect.NameCascade;
import ru.pdguard.detect.RuleRegistry;
import ru.pdguard.mask.Masker;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Optional;
import java.util.Random;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue;

/**
 * Качество и скорость на большом тексте — не повторе одного и того же
 * предложения, а перемешанных строках из {@code benchmark-generated.txt}
 * (все типы ПД вперемешку с чистым текстом), растянутых до объёма из ТЗ
 * (около 100 000 токенов, ~400 КБ по оценке из README).
 *
 * <p>Раздутый повтором одной строки текст проверяет только то, что цикл не
 * падает на объёме: под маской всегда один и тот же тип, а остальные правила
 * не задействуются вовсе. Здесь размер и разнообразие проверяются вместе.
 */
class LargeTextTest {

    private static final String MODEL_PATH = "models/ru-ner-person.bin";
    private static final Pattern MARKUP = Pattern.compile("\\{\\{([A-Z_]+):([^}]*)}}");

    /** Целевой объём: README оценивает 100 000 токенов как ~400 КБ текста. */
    private static final int TARGET_CHARS = 400_000;

    private record Line(String text, List<Span> gold) {
    }

    /** Строки набора без разметки — чистый текст для перемешивания. */
    private static List<Line> loadLines() {
        List<Line> lines = new ArrayList<>();
        try (InputStream in = LargeTextTest.class.getResourceAsStream("/benchmark-generated.txt");
             BufferedReader reader = new BufferedReader(
                     new InputStreamReader(Objects.requireNonNull(in), StandardCharsets.UTF_8))) {
            String raw;
            while ((raw = reader.readLine()) != null) {
                String trimmed = raw.trim();
                if (!trimmed.isEmpty() && !trimmed.startsWith("#")) {
                    lines.add(parse(trimmed));
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            throw new IllegalStateException(e);
        }
        return lines;
    }

    private static Line parse(String line) {
        StringBuilder text = new StringBuilder(line.length());
        List<Span> gold = new ArrayList<>();
        Matcher m = MARKUP.matcher(line);
        int cursor = 0;
        while (m.find()) {
            text.append(line, cursor, m.start());
            int start = text.length();
            text.append(m.group(2));
            gold.add(new Span(start, text.length(), m.group(1), 0));
            cursor = m.end();
        }
        text.append(line, cursor, line.length());
        return new Line(text.toString(), gold);
    }

    /**
     * Перемешивает исходные строки (фиксированный seed — детерминированный
     * тест) и склеивает их через перенос строки, пока не наберётся целевой
     * объём. Смещения золотых фрагментов пересчитываются под общий текст.
     */
    private static Line buildLargeText(int targetChars, long seed) {
        List<Line> pool = new ArrayList<>(loadLines());
        Random random = new Random(seed);
        StringBuilder text = new StringBuilder(targetChars + 1024);
        List<Span> gold = new ArrayList<>();

        while (text.length() < targetChars) {
            Collections.shuffle(pool, random);
            for (Line line : pool) {
                int offset = text.length();
                text.append(line.text()).append('\n');
                for (Span span : line.gold()) {
                    gold.add(new Span(span.start() + offset, span.end() + offset, span.type(), 0));
                }
                if (text.length() >= targetChars) {
                    break;
                }
            }
        }
        return new Line(text.toString(), gold);
    }

    /**
     * Маскирование и обратное преобразование на большом тексте дают
     * побайтово тот же результат, что и исходный текст — при объёме на
     * порядок больше, чем в остальных тестах, и с разнородным содержимым,
     * а не одним повторяющимся предложением.
     */
    @Test
    void roundTripOnLargeMixedText() {
        Line large = buildLargeText(TARGET_CHARS, 1);
        Pipeline pipeline = new Pipeline(new RuleRegistry(), new Masker(),
                new PayloadStore(large.text().length() * 2L, 30));

        long maskStarted = System.nanoTime();
        String masked = pipeline.process(large.text(), "large-mixed-1", SystemPolicy.DEFAULT);
        long maskMillis = (System.nanoTime() - maskStarted) / 1_000_000;

        long unmaskStarted = System.nanoTime();
        String restored = pipeline.process(masked, "large-mixed-1", SystemPolicy.DEFAULT);
        long unmaskMillis = (System.nanoTime() - unmaskStarted) / 1_000_000;

        assertEquals(large.text(), restored, "демаскирование не восстановило исходный текст");
        assertTrue(maskMillis < 5000, "маскирование " + large.text().length() + " знаков заняло " + maskMillis + " мс");
        assertTrue(unmaskMillis < 1000, "демаскирование заняло " + unmaskMillis + " мс");

        System.out.printf("%nБольшой текст: %d знаков, маскирование %d мс, демаскирование %d мс%n",
                large.text().length(), maskMillis, unmaskMillis);
    }

    /**
     * Полнота детекции не должна проседать на объёме: каждый золотой
     * фрагмент из перемешанных строк обязан быть найден в общем потоке
     * текста, а не только когда он единственный в маленькой строке.
     */
    @Test
    void recallHoldsAtScale() {
        Line large = buildLargeText(TARGET_CHARS, 2);
        Pipeline pipeline = new Pipeline(new RuleRegistry(), new Masker(), new PayloadStore(1L, 30));

        List<Span> found = pipeline.findPersonalData(large.text(), SystemPolicy.DEFAULT);
        int hit = 0;
        for (Span gold : large.gold()) {
            if (found.stream().anyMatch(f -> f.type().equals(gold.type()) && f.overlaps(gold))) {
                hit++;
            }
        }
        double recall = large.gold().isEmpty() ? 1.0 : (double) hit / large.gold().size();
        System.out.printf("%nПолнота на большом тексте: %d из %d (%.3f)%n", hit, large.gold().size(), recall);

        assertTrue(recall >= 0.85,
                String.format("полнота на большом тексте упала до %.3f (%d/%d)", recall, hit, large.gold().size()));
    }

    /**
     * Вторая ступень ограничена числом кандидатов на запрос
     * ({@code pdguard.ner.max-candidates}), поэтому объём текста не должен
     * превращать её в квадратичную нагрузку — проверяем на том же большом
     * тексте, что и остальные тесты, а не на маленьком образце.
     */
    @Test
    void nameCascadeStaysBoundedOnLargeText() throws IOException {
        Path model = Path.of(MODEL_PATH);
        if (!Files.isReadable(model)) {
            System.out.println("Модель " + model.toAbsolutePath() + " не собрана, пропускаю");
            return;
        }
        Line large = buildLargeText(TARGET_CHARS, 3);
        Pipeline pipeline = new Pipeline(new RuleRegistry(), new Masker(),
                new PayloadStore(large.text().length() * 2L, 30),
                new NameCascade(Optional.of(MODEL_PATH), 16, 4));

        long started = System.nanoTime();
        pipeline.process(large.text(), "large-cascade-1", SystemPolicy.DEFAULT);
        long millis = (System.nanoTime() - started) / 1_000_000;

        System.out.printf("%nБольшой текст со второй ступенью: %d знаков за %d мс%n",
                large.text().length(), millis);
        assertTrue(millis < 5000, "со второй ступенью обработка заняла " + millis + " мс");
    }
}