/**
 * GPU任务调度器实现
 * 来源：GPU 管理相关技术深度解析 - 4.4.2 并发控制和负载均衡
 * 功能：实现GPU任务的并发控制、负载均衡和优先级调度
 */

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdint.h>
#include <stdbool.h>
#include <pthread.h>
#include <semaphore.h>
#include <unistd.h>
#include <limits.h>
#include <time.h>
#include <errno.h>

// 用户空间替代定义
#define ERESTARTSYS EINTR
// ENOSPC already defined in system headers
#define GFP_KERNEL 0
#define GFP_ATOMIC 0

// 简化的链表结构
struct list_head {
    struct list_head *next, *prev;
};

#define LIST_HEAD_INIT(name) { &(name), &(name) }
#define LIST_HEAD(name) struct list_head name = LIST_HEAD_INIT(name)

static inline void INIT_LIST_HEAD(struct list_head *list) {
    list->next = list;
    list->prev = list;
}

static inline void list_add_tail(struct list_head *new, struct list_head *head) {
    struct list_head *prev = head->prev;
    prev->next = new;
    new->prev = prev;
    new->next = head;
    head->prev = new;
}

static inline void list_del(struct list_head *entry) {
    entry->next->prev = entry->prev;
    entry->prev->next = entry->next;
}

static inline void list_del_init(struct list_head *entry) {
    list_del(entry);
    INIT_LIST_HEAD(entry);
}

static inline int list_empty(const struct list_head *head) {
    return head->next == head;
}

#define list_entry(ptr, type, member) \
    ((type *)((char *)(ptr)-(unsigned long)(&((type *)0)->member)))

#define list_first_entry(ptr, type, member) \
    list_entry((ptr)->next, type, member)

#define list_for_each_entry(pos, head, member) \
    for (pos = list_entry((head)->next, typeof(*pos), member); \
         &pos->member != (head); \
         pos = list_entry(pos->member.next, typeof(*pos), member))

// 自旋锁替代
typedef pthread_mutex_t spinlock_t;
#define spin_lock_init(lock) pthread_mutex_init(lock, NULL)
#define spin_lock(lock) pthread_mutex_lock(lock)
#define spin_unlock(lock) pthread_mutex_unlock(lock)
#define spin_lock_irqsave(lock, flags) pthread_mutex_lock(lock)
#define spin_unlock_irqrestore(lock, flags) pthread_mutex_unlock(lock)

// 完成量替代
struct completion {
    pthread_cond_t cond;
    pthread_mutex_t mutex;
    int done;
};

static inline void init_completion(struct completion *comp) {
    pthread_cond_init(&comp->cond, NULL);
    pthread_mutex_init(&comp->mutex, NULL);
    comp->done = 0;
}

static inline void complete(struct completion *comp) {
    pthread_mutex_lock(&comp->mutex);
    comp->done = 1;
    pthread_cond_signal(&comp->cond);
    pthread_mutex_unlock(&comp->mutex);
}

static inline void wait_for_completion(struct completion *comp) {
    pthread_mutex_lock(&comp->mutex);
    while (!comp->done) {
        pthread_cond_wait(&comp->cond, &comp->mutex);
    }
    pthread_mutex_unlock(&comp->mutex);
}

// 信号量替代
#define down_interruptible(sem) (sem_wait(sem) == 0 ? 0 : -EINTR)
#define up(sem) sem_post(sem)
#define sema_init(sem, val) sem_init(sem, 0, val)

// 工作队列替代
struct workqueue_struct {
    int dummy;
};

struct work_struct {
    void (*func)(struct work_struct *work);
};

#define INIT_WORK(work, func_ptr) do { (work)->func = func_ptr; } while(0)

static inline struct workqueue_struct *create_singlethread_workqueue(const char *name) {
    (void)name; // 避免未使用参数警告
    static struct workqueue_struct dummy_wq = {0};
    return &dummy_wq;
}

// 调度工作队列
static struct workqueue_struct *scheduler_wq;
static struct work_struct scheduler_work;

static inline int queue_work(struct workqueue_struct *wq, struct work_struct *work) {
    (void)wq; // 避免未使用参数警告
    if (work && work->func) {
        work->func(work);
    }
    return 1;
}

#define cancel_work_sync(work) do {} while(0)
#define destroy_workqueue(wq) do {} while(0)

// 内存分配替代
#define kmalloc(size, flags) malloc(size)
#define kfree(ptr) free(ptr)
#define kzalloc(size, flags) calloc(1, size)

// 时间相关
#define jiffies ((unsigned long)time(NULL))
#define msecs_to_jiffies(ms) (ms)
#define time_after(a, b) ((long)(b) - (long)(a) < 0)

// 打印函数
#define printk printf
#define KERN_INFO ""
#define KERN_ERR ""
#define KERN_WARNING ""

// GPU任务结构
struct gpu_task {
    struct list_head list;
    int task_id;
    int priority;
    void *data;
    size_t data_size;
    struct completion completion;
    int (*execute)(struct gpu_task *task);
    int assigned_unit_id;        // 分配的执行单元ID
    uint64_t start_time;         // 任务开始时间戳
};

// 并发执行器
typedef struct {
    spinlock_t queue_lock;           // 队列锁
    int max_concurrent_tasks;        // 最大并发任务数
    int active_task_count;           // 当前活跃任务数
    struct list_head task_queue;     // 任务队列
    sem_t concurrency_sem; // 并发信号量
} concurrent_executor_t;

// 负载均衡器
typedef struct {
    int num_execution_units;         // 执行单元数量
    int *unit_load;                  // 各单元负载
    struct list_head *unit_queues;   // 各单元任务队列
    spinlock_t *unit_locks;          // 各单元队列锁
} load_balancer_t;

// 优先级定义
enum task_priority {
    PRIORITY_REALTIME = 0,   // 实时任务
    PRIORITY_HIGH = 1,       // 高优先级
    PRIORITY_NORMAL = 2,     // 普通优先级
    PRIORITY_LOW = 3,        // 低优先级
    PRIORITY_IDLE = 4,       // 空闲任务
    NUM_PRIORITIES
};

// 多级队列调度器
typedef struct {
    struct list_head priority_queues[NUM_PRIORITIES];
    int queue_weights[NUM_PRIORITIES];  // 队列权重
    int current_priority;               // 当前调度优先级
    spinlock_t scheduler_lock;          // 调度器锁
} priority_scheduler_t;

// 全局调度器实例
static concurrent_executor_t executor;
static load_balancer_t balancer;
static priority_scheduler_t scheduler;

// 函数声明
static void schedule_task_execution(struct gpu_task *task);
static void assign_task_to_unit(struct gpu_task *task, int unit_id);
static struct gpu_task *get_next_priority_task(void);
static int init_scheduler_components(void);
static void cleanup_scheduler_components(void);
void update_unit_load(int unit_id, int load_delta);

// 任务提交
int submit_concurrent_task(struct gpu_task *task) {
    // 等待并发槽位
    if (down_interruptible(&executor.concurrency_sem)) {
        return -ERESTARTSYS;
    }
    
    // 添加到执行队列
    spin_lock(&executor.queue_lock);
    list_add_tail(&task->list, &executor.task_queue);
    executor.active_task_count++;
    spin_unlock(&executor.queue_lock);
    
    // 启动任务执行
    schedule_task_execution(task);
    
    return 0;
}

// 任务完成处理
void task_completion_handler(struct gpu_task *task) {
    // 使用原子操作和自旋锁保护
    spin_lock(&executor.queue_lock);
    
    // 检查任务是否在队列中
    if (!list_empty(&task->list)) {
        list_del_init(&task->list);
        if (executor.active_task_count > 0) {
            executor.active_task_count--;
        }
    }
    
    spin_unlock(&executor.queue_lock);
    
    // 更新负载均衡器状态
    // 假设任务有关联的执行单元ID
    if (task->assigned_unit_id >= 0) {
        update_unit_load(task->assigned_unit_id, -1);
    }
    
    // 释放并发槽位
    up(&executor.concurrency_sem);
    
    // 通知任务完成
    complete(&task->completion);
    
    // 触发新的调度轮次
    if (scheduler_wq) {
        queue_work(scheduler_wq, &scheduler_work);
    }
}

// 负载均衡任务分配算法
// 功能：基于最小负载优先策略，将新任务分配到负载最轻的GPU执行单元
// 算法复杂度：O(n)，其中n为执行单元数量
int balance_task_assignment(struct gpu_task *task) {
    int target_unit = -1;     // 目标执行单元ID，-1表示未找到
    int min_load = INT_MAX;   // 当前最小负载值，初始化为最大整数
    
    // 遍历所有GPU执行单元，寻找负载最轻的单元
    // 这里采用贪心算法，选择当前负载最小的执行单元
    for (int i = 0; i < balancer.num_execution_units; i++) {
        if (balancer.unit_load[i] < min_load) {
            min_load = balancer.unit_load[i];  // 更新最小负载值
            target_unit = i;                   // 记录目标执行单元
        }
    }
    
    // 如果找到合适的执行单元，则进行任务分配
    if (target_unit >= 0) {
        // 将任务分配到目标执行单元的任务队列中
        assign_task_to_unit(task, target_unit);
        // 更新目标执行单元的负载计数（原子操作保证线程安全）
        balancer.unit_load[target_unit]++;
        return 0;  // 分配成功
    }
    
    // 所有执行单元都已满载，返回空间不足错误
    return -ENOSPC;
}

// 多级优先级调度算法实现
// 功能：基于优先级抢占式调度，从最高优先级队列中选择下一个待执行任务
// 调度策略：严格优先级调度 + 同级时间片轮转
// 时间复杂度：O(P)，其中P为优先级级别数（通常为常数）
struct gpu_task *schedule_next_task(void) {
    struct gpu_task *task = NULL;
    
    // 获取调度器锁，确保调度操作的原子性
    spin_lock(&scheduler.scheduler_lock);
    
    // 按优先级从高到低遍历所有优先级队列
    // 优先级0为最高优先级（实时任务），优先级4为最低优先级（空闲任务）
    for (int i = 0; i < NUM_PRIORITIES; i++) {
        // 检查当前优先级队列是否有待执行任务
        if (!list_empty(&scheduler.priority_queues[i])) {
            // 从队列头部取出第一个任务（FIFO策略）
            task = list_first_entry(&scheduler.priority_queues[i], 
                                   struct gpu_task, list);
            // 从队列中移除该任务，避免重复调度
            list_del(&task->list);
            // 找到任务后立即跳出循环，体现严格优先级特性
            break;
        }
    }
    
    // 释放调度器锁
    spin_unlock(&scheduler.scheduler_lock);
    
    // 返回选中的任务，如果所有队列都为空则返回NULL
    return task;
}

// 添加任务到优先级队列
int add_task_to_priority_queue(struct gpu_task *task) {
    if (task->priority < 0 || task->priority >= NUM_PRIORITIES) {
        return -EINVAL;
    }
    
    spin_lock(&scheduler.scheduler_lock);
    list_add_tail(&task->list, &scheduler.priority_queues[task->priority]);
    spin_unlock(&scheduler.scheduler_lock);
    
    return 0;
}

// 任务抢占决策算法
// 功能：判断新到达的任务是否应该抢占当前正在执行的任务
// 抢占策略：基于优先级的抢占式调度，数值越小优先级越高
// 设计原则：高优先级任务可以抢占低优先级任务，同优先级任务采用协作式调度
bool should_preempt_current_task(struct gpu_task *new_task, struct gpu_task *current_task) {
    // 检查新任务是否具有更高的优先级
    // 注意：优先级数值越小表示优先级越高（0为最高优先级）
    if (new_task->priority < current_task->priority) {
        // 新任务优先级更高，应该立即抢占当前任务
        // 这确保了实时任务和高优先级任务能够及时得到GPU资源
        return true;
    }
    
    // 同优先级或低优先级任务不进行抢占
    // 这避免了同级任务间的频繁上下文切换，提高系统效率
    // 同优先级任务将在当前任务完成时间片后进行调度
    return false;
}

// GPU执行单元负载动态更新算法
// 功能：实时维护各个GPU执行单元的负载统计信息
// 参数：unit_id - 执行单元标识符，load_delta - 负载变化量（正数表示增加，负数表示减少）
// 用途：为负载均衡算法提供准确的负载信息，支持动态任务分配决策
void update_unit_load(int unit_id, int load_delta) {
    // 边界检查：确保执行单元ID在有效范围内
    if (unit_id >= 0 && unit_id < balancer.num_execution_units) {
        // 原子更新负载计数器
        // load_delta > 0：任务开始执行，增加负载
        // load_delta < 0：任务完成执行，减少负载
        balancer.unit_load[unit_id] += load_delta;
        
        // 负载保护：防止负载计数器变为负数
        // 这种情况可能在异常任务终止或重复释放时发生
        if (balancer.unit_load[unit_id] < 0) {
            balancer.unit_load[unit_id] = 0;
        }
        
        // 注意：这里可以扩展添加负载上限检查和告警机制
        // 例如：if (balancer.unit_load[unit_id] > MAX_UNIT_LOAD) { /* 触发告警 */ }
    }
}

// 获取系统负载统计
void get_load_statistics(int *total_load, int *avg_load, int *max_load) {
    int total = 0, max = 0;
    
    for (int i = 0; i < balancer.num_execution_units; i++) {
        total += balancer.unit_load[i];
        if (balancer.unit_load[i] > max) {
            max = balancer.unit_load[i];
        }
    }
    
    *total_load = total;
    *avg_load = total / balancer.num_execution_units;
    *max_load = max;
}

// 调度工作队列
static struct workqueue_struct *scheduler_wq;
static struct work_struct scheduler_work;

// 调度工作函数
static void scheduler_work_func(struct work_struct *work) {
    (void)work; // 避免未使用参数警告
    struct gpu_task *task;
    
    // 持续处理优先级队列中的任务
    while ((task = schedule_next_task()) != NULL) {
        // 执行负载均衡分配
        if (balance_task_assignment(task) == 0) {
            printk(KERN_INFO "Task %d scheduled successfully\n", task->task_id);
        } else {
            printk(KERN_WARNING "Failed to schedule task %d\n", task->task_id);
            // 重新加入队列等待下次调度
            add_task_to_priority_queue(task);
            break;
        }
    }
}

// 辅助函数实现
static void schedule_task_execution(struct gpu_task *task) {
    // 将任务添加到优先级队列
    add_task_to_priority_queue(task);
    
    // 触发调度器工作队列
    if (scheduler_wq) {
        queue_work(scheduler_wq, &scheduler_work);
    }
}

static void assign_task_to_unit(struct gpu_task *task, int unit_id) {
    if (unit_id >= 0 && unit_id < balancer.num_execution_units) {
        spin_lock(&balancer.unit_locks[unit_id]);
        list_add_tail(&task->list, &balancer.unit_queues[unit_id]);
        spin_unlock(&balancer.unit_locks[unit_id]);
    }
}

// 初始化调度器组件
static int init_scheduler_components(void) {
    int i;
    
    // 初始化并发执行器
    spin_lock_init(&executor.queue_lock);
    executor.max_concurrent_tasks = 16; // 默认值
    executor.active_task_count = 0;
    INIT_LIST_HEAD(&executor.task_queue);
    sema_init(&executor.concurrency_sem, executor.max_concurrent_tasks);
    
    // 初始化负载均衡器
    balancer.num_execution_units = 4; // 默认4个执行单元
    balancer.unit_load = kzalloc(balancer.num_execution_units * sizeof(int), GFP_KERNEL);
    balancer.unit_queues = kzalloc(balancer.num_execution_units * sizeof(struct list_head), GFP_KERNEL);
    balancer.unit_locks = kzalloc(balancer.num_execution_units * sizeof(spinlock_t), GFP_KERNEL);
    
    if (!balancer.unit_load || !balancer.unit_queues || !balancer.unit_locks) {
        return -ENOMEM;
    }
    
    for (i = 0; i < balancer.num_execution_units; i++) {
        INIT_LIST_HEAD(&balancer.unit_queues[i]);
        spin_lock_init(&balancer.unit_locks[i]);
    }
    
    // 初始化优先级调度器
    spin_lock_init(&scheduler.scheduler_lock);
    for (i = 0; i < NUM_PRIORITIES; i++) {
        INIT_LIST_HEAD(&scheduler.priority_queues[i]);
        scheduler.queue_weights[i] = NUM_PRIORITIES - i; // 高优先级权重更大
    }
    scheduler.current_priority = PRIORITY_NORMAL;
    
    // 创建调度器工作队列
    scheduler_wq = create_singlethread_workqueue("gpu_scheduler");
    if (!scheduler_wq) {
        printk(KERN_ERR "Failed to create scheduler workqueue\n");
        cleanup_scheduler_components();
        return -ENOMEM;
    }
    
    // 初始化工作项
    INIT_WORK(&scheduler_work, scheduler_work_func);
    
    return 0;
}

// 清理调度器组件
static void cleanup_scheduler_components(void) {
    // 销毁工作队列
    if (scheduler_wq) {
        cancel_work_sync(&scheduler_work);
        destroy_workqueue(scheduler_wq);
        scheduler_wq = NULL;
    }
    
    // 清理负载均衡器资源
    kfree(balancer.unit_load);
    kfree(balancer.unit_queues);
    kfree(balancer.unit_locks);
    
    balancer.unit_load = NULL;
    balancer.unit_queues = NULL;
    balancer.unit_locks = NULL;
}



// 模块初始化
static int gpu_scheduler_init(void) {
    int ret = init_scheduler_components();
    if (ret) {
        printk(KERN_ERR "GPU Scheduler: Failed to initialize components\n");
        return ret;
    }
    
    printk(KERN_INFO "GPU Scheduler: Module loaded successfully\n");
    return 0;
}

// 模块清理
static void gpu_scheduler_exit(void) {
    cleanup_scheduler_components();
    printk(KERN_INFO "GPU Scheduler: Module unloaded\n");
}

// 用户空间测试主函数
int main(void) {
    printf("GPU Scheduler Test\n");
    
    // 初始化调度器
    if (gpu_scheduler_init() != 0) {
        printf("Failed to initialize GPU scheduler\n");
        return 1;
    }
    
    printf("GPU scheduler initialized successfully\n");
    
    // 清理
    gpu_scheduler_exit();
    
    return 0;
}