/**
 * 远程GPU调用协议实现
 * 来源：GPU 管理相关技术深度解析 - 5.1 通信协议设计
 * 功能：实现远程GPU调用的消息协议和序列化机制
 */

#include <stdint.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#include <sys/socket.h>
#include <errno.h>
#include <time.h>
#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

// CUDA类型替代定义
typedef enum {
    cudaSuccess = 0,
    cudaErrorMemoryAllocation = 2,
    cudaErrorInvalidValue = 11
} cudaError_t;

enum cudaMemcpyKind {
    cudaMemcpyHostToHost = 0,
    cudaMemcpyHostToDevice = 1,
    cudaMemcpyDeviceToHost = 2,
    cudaMemcpyDeviceToDevice = 3
};

typedef void* cudaStream_t;
typedef int cudaEvent_t;

#define CUDA_SUCCESS cudaSuccess

// 消息类型定义
enum message_type {
    MSG_CUDA_MALLOC = 1,
    MSG_CUDA_FREE = 2,
    MSG_CUDA_MEMCPY = 3,
    MSG_CUDA_KERNEL_LAUNCH = 4,
    MSG_CUDA_SYNC = 5,
    MSG_RESPONSE = 100
};

// 消息头结构
typedef struct {
    uint32_t magic;          // 魔数标识
    uint32_t version;        // 协议版本
    uint32_t message_type;   // 消息类型
    uint32_t message_id;     // 消息ID
    uint64_t timestamp;      // 时间戳
    uint32_t payload_size;   // 负载大小
    uint32_t checksum;       // 校验和
} message_header_t;

// 请求消息结构
typedef struct {
    message_header_t header;
    uint32_t function_id;    // 函数ID
    uint32_t param_count;    // 参数数量
    uint8_t payload[];       // 参数数据
} remote_request_t;

// 响应消息结构
typedef struct {
    message_header_t header;
    uint32_t status;         // 执行状态
    uint32_t return_value;   // 返回值
    uint32_t data_size;      // 返回数据大小
    uint8_t data[];          // 返回数据
} remote_response_t;

// 批处理请求结构
typedef struct {
    uint32_t batch_size;     // 批次大小
    remote_request_t *requests;  // 请求数组
    uint64_t batch_id;       // 批次ID
} batch_request_t;

// 批处理管理器
typedef struct {
    batch_request_t *pending_batch;  // 待处理批次
    uint32_t batch_threshold;        // 批处理阈值
    uint64_t batch_timeout_ms;       // 批处理超时
    pthread_mutex_t batch_mutex;     // 批处理锁
} batch_manager_t;

// 异步请求结构
typedef void (*completion_callback_t)(void *user_data, int status, void *result);

typedef struct {
    remote_request_t request;
    completion_callback_t callback;  // 完成回调
    void *user_data;                // 用户数据
    uint64_t submit_time;           // 提交时间
} async_request_t;

// 协议常量
#define PROTOCOL_MAGIC 0x47505552  // "GPUR"
#define PROTOCOL_VERSION 1
#define MAX_BATCH_SIZE 64
#define DEFAULT_BATCH_TIMEOUT 10  // 10ms

// 全局批处理管理器
static batch_manager_t g_batch_manager = {
    .pending_batch = NULL,
    .batch_threshold = 8,
    .batch_timeout_ms = DEFAULT_BATCH_TIMEOUT
};

// 函数声明
static uint32_t calculate_checksum(const void *data, size_t size);
static int send_batch(batch_request_t *batch);
static int init_batch_manager(void);
static void cleanup_batch_manager(void);
static int add_request_to_batch(remote_request_t *request);
static void reset_batch(batch_request_t *batch);
static uint64_t get_timestamp_ms(void);

// 批处理管理器初始化算法
// 功能：初始化远程GPU调用的批处理系统，提高网络传输效率
// 核心机制：请求聚合 + 延迟发送 + 并发控制
// 性能优势：减少网络往返次数，提高吞吐量，降低延迟开销
static int init_batch_manager(void) {
    // === 第一步：初始化并发控制机制 ===
    // 创建互斥锁，保护批处理操作的原子性
    pthread_mutex_init(&g_batch_manager.batch_mutex, NULL);
    
    // === 第二步：分配批处理容器内存 ===
    // 为批处理请求结构体分配内存
    g_batch_manager.pending_batch = malloc(sizeof(batch_request_t));
    if (!g_batch_manager.pending_batch) {
        return -ENOMEM;  // 内存分配失败
    }
    
    // === 第三步：分配请求数组内存 ===
    // 为批处理中的请求数组分配连续内存空间
    // MAX_BATCH_SIZE限制单个批次的最大请求数量，防止内存过度使用
    g_batch_manager.pending_batch->requests = malloc(MAX_BATCH_SIZE * sizeof(remote_request_t));
    if (!g_batch_manager.pending_batch->requests) {
        free(g_batch_manager.pending_batch);  // 回滚已分配的内存
        return -ENOMEM;
    }
    
    // === 第四步：初始化批处理状态 ===
    g_batch_manager.pending_batch->batch_size = 0;   // 当前批次请求数量
    g_batch_manager.pending_batch->batch_id = 0;     // 批次唯一标识符
    
    return 0;  // 初始化成功
}

// 清理批处理管理器
static void cleanup_batch_manager(void) {
    pthread_mutex_lock(&g_batch_manager.batch_mutex);
    
    if (g_batch_manager.pending_batch) {
        free(g_batch_manager.pending_batch->requests);
        free(g_batch_manager.pending_batch);
        g_batch_manager.pending_batch = NULL;
    }
    
    pthread_mutex_unlock(&g_batch_manager.batch_mutex);
    pthread_mutex_destroy(&g_batch_manager.batch_mutex);
}

// 批处理请求聚合算法
// 功能：将单个远程GPU请求聚合到批处理中，实现请求的高效传输
// 触发机制：达到批次大小阈值时自动发送，避免请求积压
// 并发安全：使用互斥锁保证多线程环境下的数据一致性
static int add_request_to_batch(remote_request_t *request) {
    // === 第一步：获取批处理锁 ===
    // 确保批处理操作的原子性，防止并发修改导致的数据竞争
    pthread_mutex_lock(&g_batch_manager.batch_mutex);
    
    // === 第二步：容量检查和边界保护 ===
    // 检查批处理容器是否有效且未满
    if (!g_batch_manager.pending_batch || 
        g_batch_manager.pending_batch->batch_size >= MAX_BATCH_SIZE) {
        pthread_mutex_unlock(&g_batch_manager.batch_mutex);
        return -ENOSPC;  // 批处理已满，无法添加更多请求
    }
    
    // === 第三步：请求数据复制 ===
    // 将请求数据深拷贝到批处理数组中，避免外部数据修改影响
    memcpy(&g_batch_manager.pending_batch->requests[g_batch_manager.pending_batch->batch_size],
           request, sizeof(remote_request_t));
    g_batch_manager.pending_batch->batch_size++;  // 增加批次大小计数
    
    // === 第四步：批处理发送决策 ===
    // 检查是否达到预设的批处理阈值，实现延迟聚合策略
    // 阈值机制平衡了延迟和吞吐量：较小阈值降低延迟，较大阈值提高吞吐量
    bool should_send = (g_batch_manager.pending_batch->batch_size >= g_batch_manager.batch_threshold);
    
    if (should_send) {
        // === 第五步：批量发送和重置 ===
        // 发送当前批次的所有请求
        send_batch(g_batch_manager.pending_batch);
        // 重置批处理状态，准备下一个批次
        reset_batch(g_batch_manager.pending_batch);
    }
    
    pthread_mutex_unlock(&g_batch_manager.batch_mutex);
    return 0;  // 请求添加成功
}

// 发送批处理请求
static int send_batch(batch_request_t *batch) {
    if (!batch || batch->batch_size == 0) {
        return -EINVAL;
    }
    
    printf("Sending batch with %u requests (batch_id: %llu)\n", 
           batch->batch_size, (unsigned long long)batch->batch_id);
    
    // 在实际实现中，这里应该通过网络发送批处理请求
    // 目前只是模拟发送过程
    
    return 0;
}

// 重置批处理
static void reset_batch(batch_request_t *batch) {
    if (batch) {
        batch->batch_size = 0;
        batch->batch_id++;
    }
}

// 获取时间戳
static uint64_t get_timestamp_ms(void) {
    struct timespec ts;
    clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &ts);
    return ts.tv_sec * 1000ULL + ts.tv_nsec / 1000000ULL;
}

// CUDA内存分配请求序列化算法
// 功能：将内存分配请求转换为网络传输格式的字节流
// 序列化内容：指针地址 + 内存大小，支持跨平台传输
// 设计原则：紧凑编码 + 边界检查 + 平台无关性
int serialize_malloc_request(void **ptr, size_t size, uint8_t *buffer, size_t *buf_size) {
    size_t offset = 0;
    // 计算序列化所需的最小缓冲区大小
    size_t required_size = sizeof(void*) + sizeof(size_t);
    
    // === 第一步：缓冲区容量验证 ===
    // 确保提供的缓冲区足够容纳序列化数据
    if (*buf_size < required_size) {
        *buf_size = required_size;  // 返回所需的最小缓冲区大小
        return -ENOSPC;  // 缓冲区空间不足
    }
    
    // === 第二步：指针地址序列化 ===
    // 将指针地址按字节序列化到缓冲区
    // 注意：跨平台传输时需要考虑字节序问题
    memcpy(buffer + offset, &ptr, sizeof(void*));
    offset += sizeof(void*);  // 更新偏移量
    
    // === 第三步：内存大小序列化 ===
    // 将请求的内存大小序列化到缓冲区
    memcpy(buffer + offset, &size, sizeof(size_t));
    offset += sizeof(size_t);  // 更新偏移量
    
    // === 第四步：返回实际序列化大小 ===
    *buf_size = offset;  // 设置实际使用的缓冲区大小
    return 0;  // 序列化成功
}

// CUDA内存分配请求反序列化算法
// 功能：将网络传输的字节流还原为内存分配请求参数
// 还原内容：指针地址 + 内存大小，确保数据完整性
// 安全机制：长度验证 + 边界检查 + 数据完整性校验
int deserialize_malloc_request(const uint8_t *buffer, size_t buf_size, void ***ptr, size_t *size) {
    size_t offset = 0;
    // 计算反序列化所需的最小数据长度
    size_t required_size = sizeof(void*) + sizeof(size_t);
    
    // === 第一步：数据长度验证 ===
    // 确保缓冲区包含完整的序列化数据
    if (buf_size < required_size) {
        return -EINVAL;  // 数据长度不足，可能是损坏的数据包
    }
    
    // === 第二步：指针地址反序列化 ===
    // 从缓冲区中提取指针地址信息
    // 注意：需要考虑不同平台间的指针大小差异
    memcpy(ptr, buffer + offset, sizeof(void*));
    offset += sizeof(void*);  // 更新读取偏移量
    
    // === 第三步：内存大小反序列化 ===
    // 从缓冲区中提取内存分配大小信息
    memcpy(size, buffer + offset, sizeof(size_t));
    offset += sizeof(size_t);
    
    return 0;
}

// 序列化响应消息
int serialize_response(uint32_t status, uint32_t return_value, const void *data, 
                     uint32_t data_size, uint8_t *buffer, size_t *buf_size) {
    size_t offset = 0;
    size_t required_size = sizeof(uint32_t) * 3 + data_size;
    
    if (*buf_size < required_size) {
        *buf_size = required_size;
        return -ENOSPC;
    }
    
    // 序列化状态
    memcpy(buffer + offset, &status, sizeof(uint32_t));
    offset += sizeof(uint32_t);
    
    // 序列化返回值
    memcpy(buffer + offset, &return_value, sizeof(uint32_t));
    offset += sizeof(uint32_t);
    
    // 序列化数据大小
    memcpy(buffer + offset, &data_size, sizeof(uint32_t));
    offset += sizeof(uint32_t);
    
    // 序列化数据
    if (data && data_size > 0) {
        memcpy(buffer + offset, data, data_size);
        offset += data_size;
    }
    
    *buf_size = offset;
    return 0;
}

// 反序列化响应消息
int deserialize_response(const uint8_t *buffer, size_t buf_size, 
                        uint32_t *status, uint32_t *return_value, 
                        void **data, uint32_t *data_size) {
    size_t offset = 0;
    
    if (buf_size < sizeof(uint32_t) * 3) {
        return -EINVAL;
    }
    
    // 反序列化状态
    memcpy(status, buffer + offset, sizeof(uint32_t));
    offset += sizeof(uint32_t);
    
    // 反序列化返回值
    memcpy(return_value, buffer + offset, sizeof(uint32_t));
    offset += sizeof(uint32_t);
    
    // 反序列化数据大小
    memcpy(data_size, buffer + offset, sizeof(uint32_t));
    offset += sizeof(uint32_t);
    
    // 检查剩余缓冲区大小
    if (buf_size < offset + *data_size) {
        return -EINVAL;
    }
    
    // 反序列化数据
    if (*data_size > 0) {
        *data = malloc(*data_size);
        if (!*data) {
            return -ENOMEM;
        }
        memcpy(*data, buffer + offset, *data_size);
    } else {
        *data = NULL;
    }
    
    return 0;
 }

// 反序列化内存分配响应
int deserialize_malloc_response(uint8_t *buffer, size_t buf_size, void **ptr, cudaError_t *error) {
    (void)buf_size; // 避免未使用参数警告
    size_t offset = 0;
    
    // 反序列化指针
    memcpy(ptr, buffer + offset, sizeof(void*));
    offset += sizeof(void*);
    
    // 反序列化错误码
    memcpy(error, buffer + offset, sizeof(cudaError_t));
    offset += sizeof(cudaError_t);
    
    return 0;
}

// 序列化内存拷贝请求
int serialize_memcpy_request(void *dst, const void *src, size_t count, 
                           enum cudaMemcpyKind kind, uint8_t *buffer, size_t *buf_size) {
    size_t offset = 0;
    
    // 序列化目标指针
    memcpy(buffer + offset, &dst, sizeof(void*));
    offset += sizeof(void*);
    
    // 序列化源指针
    memcpy(buffer + offset, &src, sizeof(void*));
    offset += sizeof(void*);
    
    // 序列化拷贝大小
    memcpy(buffer + offset, &count, sizeof(size_t));
    offset += sizeof(size_t);
    
    // 序列化拷贝类型
    memcpy(buffer + offset, &kind, sizeof(enum cudaMemcpyKind));
    offset += sizeof(enum cudaMemcpyKind);
    
    // 如果是从主机到设备的拷贝，需要包含数据
    if (kind == cudaMemcpyHostToDevice) {
        memcpy(buffer + offset, src, count);
        offset += count;
    }
    
    *buf_size = offset;
    return 0;
}

// 创建请求消息
remote_request_t* create_request(uint32_t function_id, const void *params, size_t param_size) {
    size_t total_size = sizeof(remote_request_t) + param_size;
    remote_request_t *request = malloc(total_size);
    
    if (!request) {
        return NULL;
    }
    
    // 填充消息头
    request->header.magic = PROTOCOL_MAGIC;
    request->header.version = PROTOCOL_VERSION;
    request->header.message_type = function_id;
    request->header.message_id = rand(); // 简化实现
    request->header.timestamp = get_timestamp_ms();
    request->header.payload_size = sizeof(uint32_t) * 2 + param_size;
    
    // 填充请求内容
    request->function_id = function_id;
    request->param_count = 1; // 简化实现
    
    // 拷贝参数数据
    if (params && param_size > 0) {
        memcpy(request->payload, params, param_size);
    }
    
    // 计算校验和
    request->header.checksum = calculate_checksum(request, total_size);
    
    return request;
}

// 创建响应消息
remote_response_t* create_response(uint32_t message_id, uint32_t status, 
                                 uint32_t return_value, const void *data, size_t data_size) {
    size_t total_size = sizeof(remote_response_t) + data_size;
    remote_response_t *response = malloc(total_size);
    
    if (!response) {
        return NULL;
    }
    
    // 填充消息头
    response->header.magic = PROTOCOL_MAGIC;
    response->header.version = PROTOCOL_VERSION;
    response->header.message_type = MSG_RESPONSE;
    response->header.message_id = message_id;
    response->header.timestamp = get_timestamp_ms();
    response->header.payload_size = sizeof(uint32_t) * 3 + data_size;
    
    // 填充响应内容
    response->status = status;
    response->return_value = return_value;
    response->data_size = data_size;
    
    // 拷贝返回数据
    if (data && data_size > 0) {
        memcpy(response->data, data, data_size);
    }
    
    // 计算校验和
    response->header.checksum = calculate_checksum(response, total_size);
    
    return response;
}

// 添加请求到批次
int add_to_batch(batch_manager_t *mgr, remote_request_t *req) {
    pthread_mutex_lock(&mgr->batch_mutex);
    
    if (mgr->pending_batch->batch_size >= mgr->batch_threshold) {
        // 批次已满，立即发送
        send_batch(mgr->pending_batch);
        reset_batch(mgr->pending_batch);
    }
    
    // 添加请求到当前批次
    mgr->pending_batch->requests[mgr->pending_batch->batch_size++] = *req;
    
    pthread_mutex_unlock(&mgr->batch_mutex);
    return 0;
}

// 验证消息完整性
int validate_message(const void *message, size_t size) {
    if (size < sizeof(message_header_t)) {
        return -1; // 消息太小
    }
    
    const message_header_t *header = (const message_header_t*)message;
    
    // 检查魔数
    if (header->magic != PROTOCOL_MAGIC) {
        return -2; // 魔数不匹配
    }
    
    // 检查版本
    if (header->version != PROTOCOL_VERSION) {
        return -3; // 版本不支持
    }
    
    // 验证校验和
    uint32_t expected_checksum = header->checksum;
    message_header_t *mutable_header = (message_header_t*)header;
    mutable_header->checksum = 0; // 临时清零
    
    uint32_t calculated_checksum = calculate_checksum(message, size);
    mutable_header->checksum = expected_checksum; // 恢复
    
    if (calculated_checksum != expected_checksum) {
        return -4; // 校验和不匹配
    }
    
    return 0; // 验证通过
}

// 序列化通用请求
int serialize_request(remote_request_t *request, uint8_t *buffer, size_t *buf_size) {
    if (!request || !buffer || !buf_size) {
        return -EINVAL;
    }
    
    size_t offset = 0;
    size_t total_size = sizeof(message_header_t) + request->header.payload_size;
    
    if (*buf_size < total_size) {
        return -ENOSPC;
    }
    
    // 序列化消息头
    memcpy(buffer + offset, &request->header, sizeof(message_header_t));
    offset += sizeof(message_header_t);
    
    // 序列化负载数据
    if (request->header.payload_size > 0) {
        memcpy(buffer + offset, request->payload, request->header.payload_size);
        offset += request->header.payload_size;
    }
    
    *buf_size = offset;
    return 0;
}

// 处理异步请求
int process_async_request(remote_request_t *request) {
    if (!request) {
        return -EINVAL;
    }
    
    // 设置请求时间戳
    request->header.timestamp = get_timestamp_ms();
    
    // 根据请求类型进行处理
    switch (request->header.message_type) {
        case MSG_CUDA_MALLOC:
            printf("Processing async CUDA malloc request\n");
            break;
        case MSG_CUDA_FREE:
            printf("Processing async CUDA free request\n");
            break;
        case MSG_CUDA_MEMCPY:
            printf("Processing async CUDA memcpy request\n");
            break;
        default:
            printf("Unknown request type: %d\n", request->header.message_type);
            return -EINVAL;
    }
    
    // 添加到批处理队列
    int ret = add_request_to_batch(request);
    if (ret < 0) {
        printf("Failed to add request to batch: %d\n", ret);
        return ret;
    }
    
    return 0;
}

// 网络通信处理
int handle_network_communication(int socket_fd, remote_request_t *request) {
    if (socket_fd < 0 || !request) {
        return -EINVAL;
    }
    
    // 计算请求大小
    size_t request_size = sizeof(remote_request_t) + request->header.payload_size;
    
    // 发送请求
    ssize_t sent = send(socket_fd, request, request_size, 0);
    if (sent < 0) {
        perror("Failed to send request");
        return -1;
    }
    
    printf("Sent %zd bytes to remote GPU server\n", sent);
    
    // 接收响应
    remote_response_t response;
    ssize_t received = recv(socket_fd, &response, sizeof(response), 0);
    if (received < 0) {
        perror("Failed to receive response");
        return -1;
    }
    
    printf("Received response: status=%d, return_value=%d\n", 
           response.status, response.return_value);
    
    return 0;
}

// 辅助函数实现
static uint32_t calculate_checksum(const void *data, size_t size) {
    if (!data || size == 0) {
        return 0;
    }
    
    const uint8_t *bytes = (const uint8_t *)data;
    uint32_t crc = 0xFFFFFFFF;
    
    for (size_t i = 0; i < size; i++) {
        crc ^= bytes[i];
        for (int j = 0; j < 8; j++) {
            if (crc & 1) {
                crc = (crc >> 1) ^ 0xEDB88320;
            } else {
                crc >>= 1;
            }
        }
    }
    
    return ~crc;
}

// 用户空间测试主函数
int main(void) {
    printf("Remote GPU Protocol Test\n");
    
    // 初始化批处理管理器
    if (init_batch_manager() != 0) {
        printf("Failed to initialize batch manager\n");
        return 1;
    }
    
    printf("Remote GPU protocol initialized successfully\n");
    
    // 清理
    cleanup_batch_manager();
    
    return 0;
}