package models

import "time"

type Task struct {
	ID        int       `json:"id" gorm:"primary_key"`
	Name      string    `json:"name"`
	Type      string    `json:"type"`     // 任務類型(訓練|推理)
	Status    string    `json:"status"`   // (initial|ready|waiting|running|success|error)
	Progress  int       `json:"progress"` // (0-100)
	UserID    int       `json:"user_id"`
	CreatedAt time.Time `json:"created_at" gorm:"autoCreateTime"`
	UpdatedAt time.Time `json:"updated_at" gorm:"autoUpdateTime"`
}

// 异步任务调度管理
type AsynchronousTaskSchedulingManagement struct {
	tasks   map[int]Task      // 任务队列
	servers map[string]Server // 服务器队列
}

// 向任务队列添加任务
func (m *AsynchronousTaskSchedulingManagement) AddTask(task Task) {
	// 1. 任务加入队列, 任务状态为 waiting, 每次从最后一个任务开始执行, 并向上全取同模型的任务, 任务状态更新为 waiting(排队), 并更新此模型的排队状态到所有关注此模型的用户(管理员每个连接都关注所有模型)
	// 2. 任务从队列中取出, 任务队列长度超过12则增加机器, 模型类型持续占用机器则增加机器

	// 加入任务队列
	m.tasks[task.ID] = task

	// 检查任务队列长度, 持续增长超过12则增加机器
	if len(m.tasks) > 12 {
		var server Server
		m.servers[server.ID] = server
	}

	// 向目标机器发送模型
	// 向目标机器切换模型
	// 向目标机器发送任务
}

//// 推理任務
//func startInferenceTask(task *Task) {
//
//	// 獲取一臺可用的 GPU 資源
//	// ...
//
//	// 執行推理任務
//	// ...
//
//	// 更新任務狀態
//	task.Status = "running"
//	task.Progress = 0
//	task.Update()
//
//	// 監聽任務狀態
//	for {
//		// 延遲 1 秒
//		time.Sleep(1 * time.Second)
//
//		// 查詢任務狀態
//		resp, err := http.Get("http://localhost:5000/api/v1/tasks/" + strconv.Itoa(task.ID))
//		if err != nil {
//			log.Println(err)
//			continue
//		}
//		defer resp.Body.Close()
//
//		// 解析任務狀態
//		// ...
//
//		// 更新任務狀態
//		task.Progress = 100
//		task.Status = "success"
//		task.Update()
//
//		// 任務結束判定
//		if task.Progress == 100 {
//			break
//		}
//	}
//
//}