from pydantic import BaseModel

from config.config_loader import ConfigModel


class WebServerConfig(ConfigModel):
    server_name: str = ""
    port: int = 0
    process_count: int = 1
    is_ssl: bool = False
    is_test: bool = False
    # CORS 허용 오리진(프론트). 비우면 CORS 미적용. 예: ["http://localhost:5173"]
    cors_origins: list[str] = []
    # API guard 키. 비우면 개방 모드(개발). 채우면 /v1 전체에 X-API-Key 검증(prod).
    # 여러 개 등록 가능 — 무중단 키 교체(새 키 추가 → 호출자 전환 → 옛 키 제거).
    api_keys: list[str] = []


class LogConfig(ConfigModel):
    print_console: bool = True
    log_level: str = "debug"


# DB Read/Write 분리 설정.
# 하나의 논리 DB 에 대해 write(주) / read(복제) 접속 정보를 각각 가진다.
class MainDBConfig(ConfigModel):
    db_type: str = "postgresql"
    name: str = ""
    write_host: str = ""
    write_port: int = 5432
    write_id: str = ""
    write_pw: str = ""
    read_host: str = ""
    read_port: int = 5432
    read_id: str = ""
    read_pw: str = ""
    show_log: bool = False
    # 커넥션 풀 사이징. 실제 동시 커넥션 = (pool_size + max_overflow) x 엔진수(R/W=2) x process_count.
    pool_size: int = 10
    max_overflow: int = 20
    # 커넥션 예산(자동 산정). >0 이면 process_count 에 맞춰 pool_size/max_overflow 를 자동 계산한다:
    #   (pool+overflow)x2xprocess_count ≤ connection_budget 가 되도록. (이때 위 pool_size/max_overflow 는 무시)
    # PG max_connections·공유 DB 동거 서비스(worker·negosium 등)를 고려한 'lps API 가 쓸 총 커넥션 상한'.
    # 0 이면 자동 산정 끔(위 pool_size/max_overflow 그대로 사용). env DB_CONNECTION_BUDGET 로 override.
    connection_budget: int = 40
    # SSL/TLS 모드: ""/"disable"=미사용(로컬), "require"/"verify-ca"/"verify-full"=관리형 DB(RDS/Aurora/Azure).
    sslmode: str = ""


# ── 시크릿(API 키 등)도 TOML 로 통합 관리. config.local.toml 은 미커밋(*.toml). ──
# 배포는 이 파일을 마운트하거나(권장), 환경별로 바뀌는 값만 env override 한다(DB_HOST 등).


class NaverKey(BaseModel):
    id: str = ""
    secret: str = ""


class NaverConfig(ConfigModel):
    """네이버 쇼핑 오픈API 키. 여러 개면 429/403 로테이션에 자동 포함."""

    keys: list[NaverKey] = []


class OpenAIConfig(ConfigModel):
    """AI 유사도 판정/검색어 생성용 OpenAI."""

    api_key: str = ""
    model: str = "gpt-4o-mini"


class DecodoConfig(ConfigModel):
    """DECODO residential 프록시(쿠팡 전용, 포트기반 sticky). 값이 다 차야 활성."""

    host: str = ""
    username: str = ""
    password: str = ""
    port_start: int = 0
    port_end: int = 0
    session_minutes: int = 10
    cost_per_gb: float = 0.0   # DECODO residential 요금($/GB) — 검색 원가의 대역폭 비용 산정용(플랜에 맞게 설정)
    # IP(포트 세션)당 요청 예산 — 도달 시 차단당하기 전에 선제 회전(평판 보존). 0=비활성.
    # 실측상 5회 부근 차단 이력 → 보수적 3. 튜닝은 ip_session 분석(docs/database.md).
    ip_request_budget: int = 3
    # 차단 감지된 포트 격리 시간(초). 0=자동(max(sticky, 30분)) — sticky 만료 후 복귀라 사실상 새 IP.
    port_cooldown_sec: int = 0


class WorkerConfig(ConfigModel):
    """워커 런타임 설정. (동시성만 실행 시 WORKER_CONCURRENCY env 로 임시 override 가능 — 대화형 스크립트용)"""

    concurrency: int = 1                 # 상품 동시 검색 수(워커별 브라우저 세트, Chrome 최대 4×N). 로컬 권장 2~3
    fallbacks: list[str] = []            # 오픈마켓 폴백(기본 비활성). 예: ["gmarket", "auction", "st11"] — 켜기 전 라이브 스모크
    profile_dir: str = "/tmp"            # Chrome 프로필 베이스 경로. 영속 볼륨이면 재시작에도 cf_clearance 유지(재웜업 회피)
    job_deadline_sec: float = 300        # 잡 1건 처리 상한(크롤 행 방어). 0=무제한(테스트용)
    shutdown_grace_sec: float = 60       # graceful 종료 유예 — docker stop_grace_period 를 이보다 길게
    chrome_channel: str = "chrome"       # 로컬: 실제 Chrome 채널
    chrome_executable: str = ""          # 컨테이너: 시스템 chromium 경로(설정 시 channel 무시, --no-sandbox 적용)
    heartbeat_file: str = "/tmp/lps_worker_heartbeat"   # 하트비트 파일(Docker HEALTHCHECK 신선도 확인)


class AlertConfig(ConfigModel):
    """임계 알림(AlertManager) 설정 — 룰 의미는 docs/operations.md 표 참고."""

    webhook: str = ""                    # Slack 호환 웹훅 URL. 비우면 로그로만 알림
    cooldown_min: int = 30               # 같은 룰 재발송 억제 시간(분). 해소 알림은 즉시
    dead_1h: int = 20                    # 최근 1h DEAD 잡 수 임계
    blocks_1h: int = 80                  # 최근 1h 봇 감지 수 임계
    queue_lag_sec: int = 300             # 가장 오래된 PENDING 대기 초 임계
    pool_pct: int = 90                   # DB 커넥션 풀 포화율(%) 임계
    source_fail_30m: int = 5             # 소스별 30분 내 시도 N회 이상 & 성공 0건
    deadline_1h: int = 5                 # 최근 1h 잡 데드라인 강제종료 수 임계
    cost_1h_usd: float = 1.0             # 최근 1h 검색원가 합($) 임계
    ports_low_pct: int = 30              # 가용 프록시 포트 비율(%) 임계
    block_sessions_6h: int = 1           # 최근 6h '예산 회전에도 차단된' IP 세션 수 임계