import atexit
from dataclasses import fields
from time import perf_counter
from tqdm.auto import tqdm
from transformers import AutoTokenizer
import torch.multiprocessing as mp

from nanovllm.config import Config
from nanovllm.sampling_params import SamplingParams
from nanovllm.engine.sequence import Sequence
from nanovllm.engine.scheduler import Scheduler
from nanovllm.engine.model_runner import ModelRunner


class LLMEngine:
    """LLM 推理引擎：整个 nano-vllm 的入口和协调者。

    职责:
    1. 初始化配置、启动张量并行的子进程。
    2. 管理请求（添加/调度/生成）。
    3. 协调调度器和模型运行器之间的交互。

    使用方式:
    >>> engine = LLMEngine("/path/to/model", enforce_eager=True)
    >>> outputs = engine.generate(["Hello"], SamplingParams(max_tokens=64))
    """

    def __init__(self, model, **kwargs):
        # 过滤出 Config 支持的参数，忽略其他参数
        config_fields = {field.name for field in fields(Config)}
        config_kwargs = {k: v for k, v in kwargs.items() if k in config_fields}
        config = Config(model, **config_kwargs)
        Sequence.block_size = config.kvcache_block_size

        # 启动张量并行的工作进程（rank 1, 2, ...）
        # 使用 "spawn" 方式创建子进程，确保 CUDA context 独立
        self.ps = []
        self.events = []
        ctx = mp.get_context("spawn")
        for i in range(1, config.tensor_parallel_size):
            event = ctx.Event()  # 用于通知工作进程有新任务
            process = ctx.Process(target=ModelRunner, args=(config, i, event))
            process.start()
            self.ps.append(process)
            self.events.append(event)

        # 在主进程中初始化模型运行器（rank 0）
        self.model_runner = ModelRunner(config, 0, self.events)
        # 加载 tokenizer（用于文本 ↔ token ID 转换）
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.model, use_fast=True)
        config.eos = self.tokenizer.eos_token_id
        # 初始化调度器（此时 num_kvcache_blocks 已由 ModelRunner 分配完毕）
        self.scheduler = Scheduler(config)
        # 注册退出清理函数
        atexit.register(self.exit)

    def exit(self):
        """通知所有进程退出并等待。"""
        self.model_runner.call("exit")
        del self.model_runner
        for p in self.ps:
            p.join()

    def add_request(self, prompt: str | list[int], sampling_params: SamplingParams):
        """添加一个生成请求到调度器的等待队列。

        Args:
            prompt: 可以是字符串（会被 tokenizer 编码为 token ID）或已编码的 token ID 列表。
            sampling_params: 采样参数。
        """
        if isinstance(prompt, str):
            prompt = self.tokenizer.encode(prompt)
        seq = Sequence(prompt, sampling_params)
        self.scheduler.add(seq)

    def step(self):
        """执行一个推理步骤。

        1. 调度器选择要处理的序列（prefill 或 decode）。
        2. 模型运行器执行前向推理和采样。
        3. 调度器后处理结果（更新缓存、检查终止条件）。

        Returns:
            outputs: 已完成序列的 (seq_id, completion_token_ids) 列表。
            num_tokens: prefill 时为处理的 token 总数（正数），decode 时为序列数的负数。
        """
        seqs, is_prefill = self.scheduler.schedule()
        num_tokens = sum(seq.num_scheduled_tokens for seq in seqs) if is_prefill else -len(seqs)
        token_ids = self.model_runner.call("run", seqs, is_prefill)
        self.scheduler.postprocess(seqs, token_ids, is_prefill)
        outputs = [(seq.seq_id, seq.completion_token_ids) for seq in seqs if seq.is_finished]
        return outputs, num_tokens

    def is_finished(self):
        """检查是否所有请求都已完成。"""
        return self.scheduler.is_finished()

    def generate(
        self,
        prompts: list[str] | list[list[int]],
        sampling_params: SamplingParams | list[SamplingParams],
        use_tqdm: bool = True,
    ) -> list[str]:
        """批量生成文本的入口方法。

        工作流程:
        1. 将所有 prompt 添加为请求。
        2. 循环执行 step() 直到所有序列完成。
        3. 收集结果并解码为文本。

        Args:
            prompts: prompt 列表，每个元素可以是字符串或 token ID 列表。
            sampling_params: 单个采样参数（应用于所有 prompt）或每个 prompt 对应的采样参数列表。
            use_tqdm: 是否显示进度条。

        Returns:
            列表，每个元素是 {"text": 解码文本, "token_ids": token ID 列表}。
        """
        pbar = tqdm(total=len(prompts), desc="Generating", dynamic_ncols=True, disable=not use_tqdm)
        if not isinstance(sampling_params, list):
            sampling_params = [sampling_params] * len(prompts)
        for prompt, sp in zip(prompts, sampling_params):
            self.add_request(prompt, sp)
        outputs = {}
        prefill_throughput = decode_throughput = 0.
        while not self.is_finished():
            t = perf_counter()
            output, num_tokens = self.step()
            # num_tokens > 0 表示 prefill，< 0 表示 decode（取负得到序列数）
            if num_tokens > 0:
                prefill_throughput = num_tokens / (perf_counter() - t)
            else:
                decode_throughput = -num_tokens / (perf_counter() - t)
            pbar.set_postfix({
                "Prefill": f"{int(prefill_throughput)}tok/s",
                "Decode": f"{int(decode_throughput)}tok/s",
            })
            for seq_id, token_ids in output:
                outputs[seq_id] = token_ids
                pbar.update(1)
        pbar.close()
        # 按 seq_id 排序输出（保证与输入顺序一致）
        outputs = [outputs[seq_id] for seq_id in sorted(outputs.keys())]
        outputs = [{"text": self.tokenizer.decode(token_ids), "token_ids": token_ids} for token_ids in outputs]
        return outputs