"""
Per-Stage-Latenz-Metriken + Per-Turn-Trace für die Voice/Lucy-Pipeline.

Zwei Sichten auf dieselben Messungen:

1. **Rollende Stats** (`record_stage`/`Timer`/`get_metrics`) — avg/p50/p95/last je Stufe über die
   letzten N Messungen. Gut für Trends („Wie schnell ist STT im Schnitt?").
2. **Per-Turn-Trace** (`TurnTrace`/`get_trace`) — jeder einzelne Chat-Turn als eigener Datensatz mit
   seinem Stufen-Breakdown. Nur so sieht man den EINEN langsamen Turn (der 30-s-Hänger), den ein
   Durchschnitt verschluckt. Das war der eigentliche Anlass (Telegram-/Voice-Hänger diagnostizieren).

**Was MC2 messen kann — und was nicht:** MC2 proxyt den Chat nur an Hermes (:8642). Die Stufen STT,
Vision, Hirn-TTFT (Zeit bis zum ersten Inhalts-Token) und Generierung sind hier direkt messbar. Der
**Mem0-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s `/api/memory` per HTTP zurück → messbar und als
Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden** dagegen laufen
im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im „Generierung"-Bucket.

STT (davor) und Mem0-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
EIN-Nutzer-Gerät genügt eine schlanke Best-Effort-Korrelation: die zuletzt gemessene STT-Dauer bzw. der
letzte Retrieve werden global „geparkt" und vom nächsten Chat-Turn eingesammelt (mit Frist-/Reihenfolge-
Check). Kein Turn-ID-Durchreichen durch den Lucy-Client nötig.

In-Memory + thread-safe (keine Datei-I/O — Latenz-Telemetrie ist transient, Restart = Reset).
"""

import threading
import time
import uuid
from collections import deque

_LOCK = threading.Lock()
_MAX = 200
_STAGES: dict[str, deque] = {}
_TURNS: deque = deque(maxlen=60)  # letzte N vollständige Chat-Turns (Per-Turn-Trace)

# Bekannte Stufen (für stabile UI-Reihenfolge); unbekannte werden trotzdem erfasst.
STAGES = ("stt", "vision", "memory_retrieve", "chat_ttfb", "chat_first_content", "tts")

# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Mem0-Retrieve, je
# (ms, perf_counter-Zeitstempel). Der nächste passende Chat-Turn sammelt sie ein und leert sie.
_PARKED: dict[str, tuple[float, float] | None] = {"stt": None, "retrieve": None}


def record_stage(stage: str, ms: float) -> None:
    """Eine gemessene Stage-Dauer (ms) verbuchen. No-op bei negativen Werten."""
    if ms is None or ms < 0:
        return
    with _LOCK:
        dq = _STAGES.get(stage)
        if dq is None:
            dq = _STAGES[stage] = deque(maxlen=_MAX)
        dq.append(float(ms))


def park(kind: str, ms: float) -> None:
    """Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Mem0-Retrieve als
    Rückruf während), global parken, damit der nächste Chat-Turn sie einsammeln kann."""
    if ms is None or ms < 0 or kind not in _PARKED:
        return
    with _LOCK:
        _PARKED[kind] = (float(ms), time.perf_counter())


def _take_stt(max_age: float = 20.0) -> float | None:
    """Geparkte STT-Dauer einsammeln, wenn frisch (STT liegt VOR dem Turn-Start)."""
    with _LOCK:
        v = _PARKED.get("stt")
        if v and (time.perf_counter() - v[1]) <= max_age:
            _PARKED["stt"] = None
            return round(v[0], 1)
    return None


def _take_retrieve(since_perf: float, max_age: float = 90.0) -> float | None:
    """Geparkten Mem0-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
    Turns) und frisch ist."""
    with _LOCK:
        v = _PARKED.get("retrieve")
        if v and v[1] >= since_perf and (time.perf_counter() - v[1]) <= max_age:
            _PARKED["retrieve"] = None
            return round(v[0], 1)
    return None


class Timer:
    """Context-Manager: misst die verstrichene Zeit und verbucht sie auf `stage`.
    Funktioniert um `await`-Aufrufe herum (enter → await → exit)."""

    def __init__(self, stage: str) -> None:
        self.stage = stage
        self._t0 = 0.0

    def __enter__(self) -> "Timer":
        self._t0 = time.perf_counter()
        return self

    def __exit__(self, *exc) -> None:
        record_stage(self.stage, (time.perf_counter() - self._t0) * 1000.0)


class TurnTrace:
    """Ein Per-Turn-Trace für den Voice/Lucy-Chatpfad. In `voice.py` über die Dauer eines Chat-Turns
    gehalten; `commit()` schreibt den Datensatz in den Ringpuffer UND speist die rollenden Stats.

    Balken-Stufen (zeitlich DISJUNKT, ergeben zusammen den Turn): stt · vision · hirn · gen.
    Unter-Detail: mem0 (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""

    def __init__(self, session_id: str = "", kind: str = "voice") -> None:
        self.id = uuid.uuid4().hex[:8]
        self.ts = time.time()
        self.perf0 = time.perf_counter()
        self._brain0 = self.perf0                # Referenz für die Hirn-Zeit (nach Vision neu gesetzt)
        self.session_id = (session_id or "")[:24]
        self.kind = kind
        self.vision_ms: float | None = None      # Bildschirm-Beschreibung (falls Bilder)
        self.hirn_ms: float | None = None        # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Mem0 + TTFT)
        self.had_images = False
        self.error: str | None = None

    def note_vision(self, ms: float) -> None:
        self.vision_ms = round(ms, 1)
        record_stage("vision", ms)

    def mark_brain_start(self) -> None:
        """Startpunkt der Hirn-Zeit — direkt VOR dem Hermes-Request, damit die Vision-Zeit NICHT
        in die Hirn-Zeit gezählt wird (sonst Doppelzählung mit dem Vision-Segment)."""
        self._brain0 = time.perf_counter()

    def note_ttfb(self) -> None:
        record_stage("chat_ttfb", (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0)  # SSE-Start (~5 ms), nur rollend

    def note_first_content(self) -> None:
        """Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT)."""
        ms = (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0
        self.hirn_ms = round(ms, 1)
        record_stage("chat_first_content", ms)

    def commit(self) -> dict:
        total = (time.perf_counter() - self.perf0) * 1000.0
        stt = _take_stt()  # rollend bereits in /voice/stt erfasst
        mem0 = _take_retrieve(self.perf0)  # rollend bereits in /api/memory erfasst
        # Generierung = alles nach dem ersten Inhalts-Token bis Stream-Ende.
        gen = round(total - self.hirn_ms, 1) if self.hirn_ms is not None else None
        rec = {
            "id": self.id,
            "ts": round(self.ts, 3),
            "session": self.session_id,
            "kind": self.kind,
            "had_images": self.had_images,
            "stt_ms": stt,
            "vision_ms": self.vision_ms,
            "hirn_ms": self.hirn_ms,
            "gen_ms": gen if (gen is None or gen >= 0) else 0.0,
            "mem0_ms": mem0,
            "total_ms": round(total, 1),
            "error": self.error,
        }
        with _LOCK:
            _TURNS.append(rec)
        return rec


def _summary(vals: list[float]) -> dict:
    if not vals:
        return {"count": 0}
    s = sorted(vals)
    n = len(s)
    return {
        "count": n,
        "avg_ms": round(sum(s) / n, 1),
        "p50_ms": round(s[n // 2], 1),
        "p95_ms": round(s[min(n - 1, int(n * 0.95))], 1),
        "last_ms": round(vals[-1], 1),
    }


def get_metrics() -> dict:
    """Rollende Zusammenfassung je Stufe."""
    with _LOCK:
        return {stage: _summary(list(dq)) for stage, dq in _STAGES.items()}


def get_trace(limit: int = 20) -> list[dict]:
    """Die letzten `limit` Chat-Turns (neueste zuerst) mit Stufen-Breakdown."""
    limit = max(1, min(int(limit or 20), _TURNS.maxlen or 60))
    with _LOCK:
        return list(_TURNS)[-limit:][::-1]