import asyncio
import time
import os
from contextlib import asynccontextmanager
from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException, status
from fastapi.responses import JSONResponse

# গ্লোবাল ভেরিয়েবল সেটআপ
MAX_CONCURRENT_REQUESTS = 100 # আপনার "Unlimited" সিস্টেমকে কন্ট্রোল করার জন্য লিমিট
request_semaphore = None

@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    """
    অ্যাপ্লিকেশন স্টার্টআপ এবং শাটডাউন ইভেন্ট হ্যান্ডলার।
    এখানে আমরা সেমাফোর ইনিশিয়ালাইজ করছি যাতে একসাথে অতিরিক্ত রিকোয়েস্ট না আসে।
    """
    global request_semaphore
    request_semaphore = asyncio.Semaphore(MAX_CONCURRENT_REQUESTS)
    print("🚀 FastAPI Server Starting up... Protection Mechanisms Enabled.")
    yield
    print("🛑 FastAPI Server Shutting down gracefully...")

# FastAPI ইনস্ট্যান্স তৈরি
app = FastAPI(
    title="High-Performance Protected API",
    description="Designed for High-Load Shared Environments",
    version="1.0.0",
    lifespan=lifespan
)

@app.middleware("http")
async def limit_concurrency_and_timeout(request: Request, call_next):
    """
    এই মিডলওয়্যারটি দুটি কাজ করে:
    ১. কনকারেন্সি লিমিট চেক করে (Semaphore)
    ২. রিকোয়েস্ট প্রসেস হতে কত সময় লাগছে তা মাপে
    """
    start_time = time.time()
    
    # সেমাফোর দিয়ে কনকারেন্সি কন্ট্রোল
    try:
        async with request_semaphore:
            # যদি সার্ভার স্লো থাকে, তবে একটি টাইমআউট মেকানিজম (যেমন ৫ সেকেন্ড) 
            # এখানে asyncio.wait_for ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে সাধারণ ব্যবহারের জন্য call_next যথেষ্ট
            response = await call_next(request)
            
            process_time = time.time() - start_time
            # হেডারে রেসপন্স টাইম যুক্ত করে দেওয়া হলো
            response.headers["X-Process-Time"] = str(round(process_time, 4))
            
            # যদি রিকোয়েস্ট খুব বেশি সময় নেয় (যেমন ২ সেকেন্ডের বেশি), তাহলে ওয়ার্নিং দিতে পারি (লগিংয়ের জন্য)
            if process_time > 2.0:
                print(f"⚠️ Warning: Slow request detected on {request.url.path} ({process_time:.2f}s)")
                
            return response
            
    except Exception as e:
        # কোনো কারণে এরর হলে ৫০০ স্ট্যাটাস রিটার্ন করবে
        return JSONResponse(
            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
            content={"detail": "Internal Server Error or Server Overloaded", "error": str(e)}
        )

def get_system_metrics():
    """
    সরাসরি লিনাক্স কার্নেল থেকে সিস্টেমের অবস্থা জানার ফাংশন।
    এটি আপনার ১৩+ লোড এভারেজ ট্র্যাক করতে সাহায্য করবে।
    """
    metrics = {"load_average": None, "memory_mb": {}}
    try:
        # Load Average চেক (1 min, 5 min, 15 min)
        load1, load5, load15 = os.getloadavg()
        metrics["load_average"] = {"1_min": load1, "5_min": load5, "15_min": load15}
        
        # Memory চেক (/proc/meminfo থেকে)
        with open('/proc/meminfo', 'r') as f:
            meminfo = {}
            for line in f.readlines()[:5]: # প্রথম ৫ লাইন যথেষ্ট
                parts = line.split(':')
                if len(parts) == 2:
                    key = parts[0].strip()
                    # KB থেকে MB তে কনভার্ট
                    val = int(parts[1].strip().replace(' kB', '')) // 1024 
                    meminfo[key] = val
            metrics["memory_mb"] = meminfo
    except Exception:
        pass
    
    return metrics

@app.get("/")
async def root():
    """বেসিক হেলথ এবং ওয়েলকাম এন্ডপয়েন্ট"""
    return {
        "message": "Welcome to the Protected FastAPI Server",
        "status": "Running smoothly despite the ghost load!"
    }

@app.get("/system-health")
async def system_health():
    """
    আপনার কন্টেইনার এবং মেইন হোস্টের বর্তমান স্বাস্থ্য পরীক্ষা করার এন্ডপয়েন্ট।
    """
    metrics = get_system_metrics()
    
    # যদি লোড ১৫ এর বেশি হয়, তবে সতর্কবার্তা দেবে
    is_overloaded = False
    if metrics["load_average"] and metrics["load_average"]["1_min"] > 15.0:
        is_overloaded = True

    return {
        "status": "warning" if is_overloaded else "healthy",
        "host_overloaded": is_overloaded,
        "metrics": metrics,
        "advice": "If host_overloaded is true, expect slower API response times due to shared context switching."
    }

@app.get("/heavy-task")
async def simulate_heavy_task():
    """
    একটি নন-ব্লকিং টাস্কের উদাহরণ।
    টাইম ডট স্লিপ (time.sleep) ব্যবহার না করে asyncio.sleep ব্যবহার করা হয়েছে,
    যাতে হাই কন্টেক্সট সুইচিংয়ের সময় অন্যান্য রিকোয়েস্ট ব্লক না হয়।
    """
    # ৩ সেকেন্ডের একটি এসিনক্রোনাস ডিলে (ডাটাবেস কল বা এপিআই কলের বিকল্প)
    await asyncio.sleep(3)
    return {"message": "Heavy task completed successfully without blocking the CPU."}