"""网关配置：从 config.toml 加载（pydantic.BaseModel + tomllib，无 pydantic-settings）。

``config.toml`` 只放「与账号无关」的配置（网关 / 行为 / 上游 / 代理 / 日志 / 注册机）；
每个账号凭据存 ``account/<name>.json``，由 :mod:`app.account` 管理。
"""
from __future__ import annotations

import os
import tomllib
from functools import lru_cache
from pathlib import Path

from pydantic import BaseModel


class Settings(BaseModel):
    """网关行为与端点配置（不含账号凭据）。"""

    # 网关监听
    host: str = "0.0.0.0"
    port: int = 8088  # 可用环境变量 PORT 覆盖（HF Space 强制 $PORT）
    gateway_api_key: str = ""  # 客户端访问网关的 key；空则不校验（/v1 无认证）

    # 上游通用行为参数（与具体网站无关）
    request_timeout: float = 120.0  # 单次请求总超时（秒）
    # 2026-08-08 实测：生图成功也主动冷却账号（用户方案），防"连续生图 → 上游限速 fence"。
    # 谁刚出过图谁歇 5 分钟，账号轮换不连击，比撞上 fence 再等 600s 更治本。0=关闭。
    image_success_cooldown: float = 300.0  # 生图成功后该号主动冷却秒数（0=关闭）
    poll_interval: float = 1.2  # 轮询式上游的轮询间隔（秒）
    token_refresh_margin: int = 300  # 凭据到期前多少秒主动刷新
    tool_call_retries: int = 3  # prompt 模式被拒绝时换角度重试次数（0=不重试；需 refusal_detect）
    tool_call_dup_limit: int = 2  # native 模式：同一工具连续调用 N 轮后注入"停止重复、立即干活"纠正（0=关闭）
    tool_forge_limit: int = 8  # native 模式：某工具历史空刷 ≥N 次且从无真实推进 -> 本轮从 tools 列表物理剔除它（0=关闭）
    tool_read_cap: int = 30  # native 模式：read 累计 ≥N 次且远超其它动作(贪读不收口) -> 注入"读够了立即给结论"软纠正（0=关闭）

    # 可选对抗策略（默认关；copy_skeleton --with-soften-system / --with-refusal-detect 可写 true）
    soften_system: bool = False  # 客户端 system 软化包装
    refusal_detect: bool = False  # 拒绝/识破检测 + tool 变体重试 + 解析跳过

    # 上游专属占位字段（目标网站的端点/参数在 config.toml.example 的 [upstream] 段扩展）
    upstream_chat_url: str = ""  # 上游「发送对话」端点
    upstream_strategy: str = "prompt"  # tool 策略：prompt（注入解析）/ native（上游原生直通）

    # 代理（[proxy] 段）：空 = 直连
    proxy_url: str = ""  # 默认代理（网关 → 上游）
    registrar_proxy_url: str = ""  # 注册机代理；空则回退 proxy_url

    # 日志（[logging] 段）
    log_enabled: bool = True  # 是否写入 logs/ 文件；false = 仅控制台
    log_dir: str = "logs"
    log_filename: str = "gateway.log"
    log_level: str = "INFO"
    log_max_bytes: int = 10 * 1024 * 1024  # 单文件最大字节，超出轮转
    log_backup_count: int = 5  # 轮转保留份数
    log_request_body: bool = True  # 是否记录请求 body（已脱敏）
    log_response_body: bool = True  # 是否记录响应 body（已脱敏）
    log_max_body_chars: int = 4000  # body 日志最大字符

    # 账号凭据目录（相对工作目录；account/<name>.json，gitignored）
    account_dir: str = "account"

    # 自动补足账号（[registry] 段）
    target_account_count: int = 0          # 0=关闭；>0 时服务启动后自动维持可用账号数
    auto_register_interval: float = 300.0  # 检查间隔（秒）
    auto_register_workers: int = 1         # 单次并发注册数
    # 2026-08-08：注册机/手动写入的账号**热加载**进内存池，网关不重启也感知新号。
    # 与 /admin/reload 等价，但自动周期扫磁盘；0=关闭（仅靠手动 /admin/reload）。
    pool_watch_interval: float = 30.0      # 账号池热加载扫描间隔（秒）

    # 可恢复失效的冷却配置（[upstream] 段）
    quota_exhausted_action: str = "cooldown"  # "cooldown" 或 "disable"；仅对 QUOTA_EXHAUSTED
    cooldown_seconds: float = 600.0            # 默认冷却时长（秒）
    cooldown_seconds_quota: float | None = None  # QUOTA_EXHAUSTED 覆盖值
    cooldown_seconds_cf: float | None = None     # CF_CHALLENGE 覆盖值

    # 管理后台鉴权（/admin/*）；空=关闭 admin 端点（返回 404 隐藏存在）
    admin_auth_key: str = ""

    def effective_proxy(self) -> str | None:
        """网关上游请求用的代理；未配置返回 ``None``（直连）。"""
        p = (self.proxy_url or "").strip()
        return p or None

    def effective_registrar_proxy(self) -> str | None:
        """注册机用代理：优先 registrar_proxy_url，否则回退 proxy_url；皆空则 ``None``。"""
        p = (self.registrar_proxy_url or "").strip() or (self.proxy_url or "").strip()
        return p or None


def _flatten_toml(data: dict) -> dict:
    """平铺 [gateway]/[upstream]/[registry]/[admin]/[proxy]/[logging]；
    忽略 [email]/[captcha]（仅注册机用）。

    toml 简短键名映射到 Settings 字段（``api_key`` → ``gateway_api_key``，
    ``auth_key`` → ``admin_auth_key``；``[proxy].url`` / ``registrar_url`` →
    ``proxy_url`` / ``registrar_proxy_url``；``[logging].*`` → ``log_*``）。
    """
    flat: dict = {}
    for section in ("gateway", "upstream", "registry", "admin"):
        flat.update(data.get(section, {}))
    if "api_key" in flat and "gateway_api_key" not in flat:
        flat["gateway_api_key"] = flat.pop("api_key")
    if "auth_key" in flat and "admin_auth_key" not in flat:
        flat["admin_auth_key"] = flat.pop("auth_key")
    # [upstream] 的 strategy 是短键名，映射到 Settings.upstream_strategy（否则被 pydantic 忽略）
    if "strategy" in flat and "upstream_strategy" not in flat:
        flat["upstream_strategy"] = flat.pop("strategy")

    # [proxy] 单独映射，避免裸键 url 与其它段冲突
    proxy = data.get("proxy") or {}
    if isinstance(proxy, dict):
        if "proxy_url" not in flat:
            flat["proxy_url"] = str(proxy.get("url") or proxy.get("default") or "")
        if "registrar_proxy_url" not in flat:
            flat["registrar_proxy_url"] = str(
                proxy.get("registrar_url") or proxy.get("registrar") or ""
            )

    # [logging] → log_* 字段
    logging_sec = data.get("logging") or {}
    if isinstance(logging_sec, dict):
        key_map = {
            "enabled": "log_enabled",
            "dir": "log_dir",
            "log_dir": "log_dir",  # 兼容全名写法
            "filename": "log_filename",
            "level": "log_level",
            "max_bytes": "log_max_bytes",
            "backup_count": "log_backup_count",
            "log_request_body": "log_request_body",
            "log_response_body": "log_response_body",
            "max_body_chars": "log_max_body_chars",
        }
        for src, dst in key_map.items():
            if src in logging_sec and dst not in flat:
                flat[dst] = logging_sec[src]
    return flat


@lru_cache(maxsize=8)
def get_settings(path: str | None = None) -> Settings:
    """加载 config.toml 构造 Settings。

    ``path`` 默认 ``$TWOAPI_CONFIG`` 或 ``config.toml``。文件缺失时回退全默认值。
    环境变量覆盖：``$PORT``（HF Space 强制）覆盖 gateway.port。
    被 :func:`clear_settings_cache` 用于测试重读。
    """
    p = path or os.getenv("TWOAPI_CONFIG", "config.toml")
    fpath = Path(p)
    if fpath.is_file():
        with fpath.open("rb") as f:
            data = tomllib.load(f)
        settings = Settings(**_flatten_toml(data))
    else:
        settings = Settings()
    env_port = os.getenv("PORT")
    if env_port:
        try:
            settings.port = int(env_port)
        except (TypeError, ValueError):
            pass
    # 环境变量覆盖敏感配置（不落盘，HF Space 上直接在网页配）：
    # ANUMA_ADMIN_KEY → admin.auth_key（面板登录）
    # ANUMA_API_KEY     → gateway.api_key（客户端 /v1 鉴权）
    for env_name, attr in (("ANUMA_ADMIN_KEY", "admin_auth_key"),
                           ("ANUMA_API_KEY", "gateway_api_key")):
        val = os.getenv(env_name)
        if val:
            setattr(settings, attr, val)
    return settings


def clear_settings_cache() -> None:
    """清空 get_settings 的 lru_cache，供测试重读配置。"""
    get_settings.cache_clear()