import { EdgeSyncService } from '../../services/EdgeSyncService';
import { logger } from '../../utils/logger';

export interface TaskDefinition {
  id: string;
  type: 'COMPUTE' | 'IO' | 'AI_INFERENCE';
  priority: number; // 1-10
  payload: any;
}

/**
 * [CORE_DEV_13] 自适应工作负载调度器 (Adaptive Workload Scheduler)
 * @description 根据集群节点的实时负载 (CPU, Memory, Active Tasks) 动态调度任务，实现全局负载均衡
 */
export class AdaptiveScheduler {
  /**
   * 提交并调度任务
   */
  static async scheduleTask(task: TaskDefinition): Promise<string> {
    logger.info(`[Scheduler] Scheduling task ${task.id} of type ${task.type}`);

    // 1. 获取所有存活节点的状态
    // 在真实场景中，这里会查询 Redis 或维护的节点列表
    // 这里我们利用 EdgeSyncService 模拟获取最佳节点
    const targetNode = await this.selectOptimalNode(task);

    logger.info(`[Scheduler] Task ${task.id} dispatched to node: ${targetNode}`);
    
    // 2. 模拟跨节点分发 (实际上会通过消息队列或 RPC)
    await EdgeSyncService.distributeTask(task.id);

    return targetNode;
  }

  /**
   * 核心调度算法：选择最优节点
   * 考虑因素：节点健康度、当前负载、任务类型亲和性
   */
  private static async selectOptimalNode(task: TaskDefinition): Promise<string> {
    // 模拟决策逻辑：
    // 如果是 AI_INFERENCE 任务，优先选择有 GPU 或内存充足的节点
    // 如果节点负载超过 80%，则排除该节点
    
    // 这里简单返回一个模拟节点 ID
    const nodes = ['node-1', 'node-2', 'node-3'];
    const randomIndex = Math.floor(Math.random() * nodes.length);
    return nodes[randomIndex];
  }

  /**
   * 监控并动态调整运行中的任务 (Rebalancing)
   */
  static async rebalance() {
    logger.debug('[Scheduler] Performing cluster rebalance check...');
    // 检查是否有节点过载，如果有，则迁移部分任务
  }
}
