import { reactive } from 'vue'
import { getSimCardMonthlyData } from '@/service/simCardManage'
import { simCardCacheDB } from '@/service/simCardManage/simCardCache'
import type { SimCardMonthlyData, SimCardInfo } from '@/service/simCardManage/interface'

/** 响应式内存缓存 key: `${giccid}_${month}` */
const memoryCache = reactive(new Map<string, SimCardMonthlyData>())

/** 正在请求中的 key 集合（响应式，驱动表格 loading 状态） */
const loadingSet = reactive(new Set<string>())

/**
 * 请求失败的 key 集合（响应式）。
 * 用于让失败项停止转圈、展示为 "-"，而不是因未写入 memoryCache 而永久 loading。
 */
const failedSet = reactive(new Set<string>())

// ─── 队列控制 ───
let fetchQueue: Array<{ giccid: string; month: string }> = []
let currentVersion = 0
let isProcessing = false

// ─── 工具函数 ───

export function cacheKey(giccid: string, month: string): string {
  return `${giccid}_${month}`
}

/** 获取上月 month 字符串 (输入 "2026-08" → 输出 "2026-07") */
function getPrevMonth(month: string): string {
  const [year, mon] = month.split('-').map(Number)
  const date = new Date(year, mon - 2, 1)
  return `${date.getFullYear()}-${String(date.getMonth() + 1).padStart(2, '0')}`
}

// ─── 核心：请求单条数据并写入双层缓存 ───

function fetchAndCache(giccid: string, month: string): Promise<SimCardMonthlyData> {
  const key = cacheKey(giccid, month)

  // 1. 内存缓存命中
  const memHit = memoryCache.get(key)
  if (memHit) return Promise.resolve(memHit)

  // 2. IndexedDB 缓存命中（带惰性过期）→ 命中则写入内存后返回；未命中再走网络请求
  return simCardCacheDB.get(giccid, month).then((dbHit) => {
    if (dbHit) {
      memoryCache.set(key, dbHit)
      return dbHit
    }

    // 3. 网络请求
    loadingSet.add(key)
    // 发起请求前清除历史失败标记（可能是重试）
    failedSet.delete(key)
    return getSimCardMonthlyData(giccid, month)
      .then((data) => {
        memoryCache.set(key, data)
        // 写入 IndexedDB 后再返回，保持与原逻辑一致
        return simCardCacheDB.set(giccid, month, data).then(() => data)
      })
      .catch((err: unknown) => {
        // 标记失败：让列渲染停止转圈、显示 "-"
        failedSet.add(key)
        // 继续向上抛出，交由调用方（队列 catch / 点击处理）决定后续
        throw err
      })
      .finally(() => {
        loadingSet.delete(key)
      })
  })
}

// ─── 队列处理循环 ───

/**
 * 处理队列中的单个 item：请求数据，并在必要时追加上月数据到队列。
 * 单条失败仅记录日志，返回一个必定 resolve 的 Promise，绝不 reject，
 * 从而保证队列不会因单条请求出错而中断。
 */
function processQueueItem(item: { giccid: string; month: string }): Promise<void> {
  const key = cacheKey(item.giccid, item.month)

  // 已在内存中则跳过
  if (memoryCache.has(key)) return Promise.resolve()

  // 记录发起请求时的版本，用于异步返回后判断队列是否已被重建
  const version = currentVersion

  return fetchAndCache(item.giccid, item.month)
    .then(() => {
      // 版本已变（页面/搜索条件切换）→ 当前项结果保留在缓存中，
      // 但不再基于旧上下文追加「上月数据」。
      if (currentVersion !== version) return

      // 如果获取到的数据最新日是1号，追加上月数据到队列
      const data = memoryCache.get(key)
      if (!data) return

      const days = Object.keys(data.dailyUsage).map(Number)
      if (days.length === 0) return

      const latestDay = Math.max(...days)
      if (latestDay !== 1) return

      const prevMonth = getPrevMonth(item.month)
      const prevKey = cacheKey(item.giccid, prevMonth)
      if (!memoryCache.has(prevKey)) {
        fetchQueue.push({ giccid: item.giccid, month: prevMonth })
      }
    })
    .catch((err: unknown) => {
      // 单条请求失败不能中断整个队列，否则后续项会永久卡在 loading。
      console.error('[SimCardCache] 预加载失败:', key, err)
    })
}

/**
 * 处理预加载队列（递归式 Promise 链，不使用 async/await 与 try）。
 *
 * 设计要点（修复「切换 pageSize / 翻页后加载卡住」的竞态死锁）：
 * - 全局同一时刻只允许一个链在跑（isProcessing 保证）。
 * - 链不绑定某个固定版本，而是始终跟随全局的 fetchQueue。
 *   当 onPageChange 递增 currentVersion 并重建 fetchQueue 后：
 *     · 若已有链在跑 → 它处理完当前项后会读取到新的 fetchQueue，无缝接管；
 *     · 若没有链在跑 → onPageChange 调用 processQueue() 启动新链。
 *   这样绝不会出现「旧链退出、新链被 isProcessing 挡住」的死锁。
 * - processQueueItem 内部已吞掉单条错误，链本身不会 reject；
 *   仍用 .finally 兜底复位 isProcessing。
 */
function processQueue() {
  if (isProcessing) return
  isProcessing = true

  // 递归步进：取出一项处理，完成后再处理下一项，队列空则收尾
  const step = (): Promise<void> => {
    const item = fetchQueue.shift()
    if (!item) return Promise.resolve()
    return processQueueItem(item).then(step)
  }

  step().finally(() => {
    isProcessing = false
  })
}

// ─── 计算日增量 ───

/**
 * 计算某 SIM 卡当月的日增量
 * - 取最新一天的用量 - 前一天的用量
 * - 1号时需要上月最后一天数据
 * - 前一日数据不存在返回 null（展示 "-"）
 */
function computeDailyIncrement(giccid: string, month: string): number | null {
  const key = cacheKey(giccid, month)
  const data = memoryCache.get(key)
  if (!data) return null

  const days = Object.keys(data.dailyUsage).map(Number).sort((a, b) => a - b)
  if (days.length === 0) return null

  const latestDay = days.at(-1)!
  const latestUsage = data.dailyUsage[latestDay].dataUsage

  if (latestDay === 1) {
    // 1日：读取上月最后一天
    const prevMonth = getPrevMonth(month)
    const prevKey = cacheKey(giccid, prevMonth)
    const prevData = memoryCache.get(prevKey)
    if (!prevData) return null

    const prevDays = Object.keys(prevData.dailyUsage).map(Number).sort((a, b) => a - b)
    if (prevDays.length === 0) return null

    const lastDayOfPrevMonth = prevDays.at(-1)!
    return latestUsage - prevData.dailyUsage[lastDayOfPrevMonth].dataUsage
  } else {
    // 非1日：取前一天
    const prevDayData = data.dailyUsage[latestDay - 1]
    if (!prevDayData) return null
    return latestUsage - prevDayData.dataUsage
  }
}

// ─── 对外暴露的方法 ───

/**
 * 翻页 / 搜索后调用：重建预加载队列
 * 已缓存的数据会被跳过，只补充未缓存的
 */
function onPageChange(simCards: SimCardInfo[]) {
  // 递增版本号：正在跑的循环会在下一轮迭代感知到并切换到新队列
  currentVersion++

  // 重建队列
  fetchQueue = []
  for (const sim of simCards) {
    const key = cacheKey(sim.giccid, sim.month)
    // 已缓存 / 正在请求 / 已知失败的都跳过，避免重复请求与无谓的重复失败
    if (!memoryCache.has(key) && !loadingSet.has(key) && !failedSet.has(key)) {
      fetchQueue.push({ giccid: sim.giccid, month: sim.month })
    }
  }

  // 若没有循环在跑则启动；若已有循环在跑，它会自动接管新队列
  processQueue()
}

/**
 * 点击查看月数据时调用（优先级最高）
 * 直接发请求，不等待队列
 */
function getWithPriority(giccid: string, month: string): Promise<SimCardMonthlyData> {
  return fetchAndCache(giccid, month)
}

export function useSimCardMonthlyCache() {
  return {
    memoryCache,
    loadingSet,
    failedSet,
    cacheKey,
    computeDailyIncrement,
    onPageChange,
    getWithPriority,
  }
}