# plumber.R
# SSA-Pro R Statistics Service 入口文件
# 
# 安全与性能优化：
# - 生产环境预加载所有工具脚本
# - tool_code 白名单正则校验（防止路径遍历攻击）

library(plumber)
library(jsonlite)

# 环境配置
DEV_MODE <- Sys.getenv("DEV_MODE", "false") == "true"

# 加载公共函数
source("utils/error_codes.R")
source("utils/data_loader.R")
source("utils/guardrails.R")
source("utils/result_formatter.R")
source("utils/block_helpers.R")

# 工具目录
tools_dir <- "tools"
tool_files <- list.files(tools_dir, pattern = "\\.R$", full.names = TRUE)

# ========== 生产环境预加载优化 ==========
# 在服务启动时预加载所有工具脚本到独立环境
# 避免每次请求都从磁盘读取和解析

# 工具缓存环境
TOOL_CACHE <- new.env(parent = emptyenv())

# 预加载函数
preload_tools <- function() {
  message("[Init] 预加载工具脚本...")
  
  for (f in tool_files) {
    tool_name <- tools::file_path_sans_ext(basename(f))
    
    # 创建独立环境加载工具
    tool_env <- new.env(parent = globalenv())
    source(f, local = tool_env)
    
    # 检查是否实现了 run_analysis
    if (exists("run_analysis", envir = tool_env, mode = "function")) {
      TOOL_CACHE[[tool_name]] <- tool_env$run_analysis
      message(paste("[Init] 已加载:", tool_name))
    } else {
      warning(paste("[Init] 工具缺少 run_analysis 函数:", tool_name))
    }
  }
  
  message(paste("[Init] 预加载完成，共", length(ls(TOOL_CACHE)), "个工具"))
}

# 生产环境：启动时预加载
# 开发环境：跳过（支持热重载）
if (!DEV_MODE) {
  preload_tools()
} else {
  message("[Init] DEV_MODE 启用，跳过预加载（支持热重载）")
  # 开发模式仍需首次加载
  for (f in tool_files) source(f)
}

# ========== 安全校验函数 ==========

#' 校验 tool_code 格式（防止路径遍历攻击）
#' @param tool_code 工具代码
#' @return TRUE 如果格式合法，否则 FALSE
validate_tool_code <- function(tool_code) {
  # 只允许：大写字母、数字、下划线
  # 有效示例：ST_T_TEST_IND, ST_ANOVA, T_TEST_IND
  # 无效示例：../etc/passwd, ST_TEST;rm -rf
  pattern <- "^[A-Z][A-Z0-9_]*$"
  return(grepl(pattern, tool_code))
}

#' 将 tool_code 转换为工具名（小写，去除 ST_ 前缀）
#' @param tool_code 例如 "ST_T_TEST_IND"
#' @return 例如 "t_test_ind"
normalize_tool_name <- function(tool_code) {
  name <- tolower(gsub("^ST_", "", tool_code))
  return(name)
}

# ========== API 定义 ==========

#* @apiTitle SSA-Pro R Statistics Service
#* @apiDescription 严谨型统计分析 R 引擎

#* 健康检查
#* @get /health
function() {
  list(
    status = "ok",
    timestamp = Sys.time(),
    version = "1.0.1",
    dev_mode = DEV_MODE,
    tools_loaded = if (DEV_MODE) length(tool_files) else length(ls(TOOL_CACHE))
  )
}

#* 列出已加载的工具
#* @get /api/v1/tools
function() {
  if (DEV_MODE) {
    tools <- gsub("\\.R$", "", basename(tool_files))
  } else {
    tools <- ls(TOOL_CACHE)
  }
  
  list(
    status = "ok",
    tools = tools,
    count = length(tools)
  )
}

#* JIT Guardrails Check
#* @post /api/v1/guardrails/jit
#* @serializer unboxedJSON
function(req) {
  tryCatch({
    input <- jsonlite::fromJSON(req$postBody, simplifyVector = FALSE)
    
    # 必需参数
    tool_code <- input$tool_code
    params <- input$params
    
    if (is.null(tool_code)) {
      return(list(
        status = "error",
        error_code = "E400",
        message = "Missing tool_code parameter"
      ))
    }
    
    # 加载数据
    df <- tryCatch(
      load_input_data(input),
      error = function(e) {
        return(NULL)
      }
    )
    
    if (is.null(df)) {
      return(list(
        status = "error",
        error_code = "E100",
        message = "Failed to load data for guardrail checks"
      ))
    }
    
    # 执行 JIT 护栏检查
    result <- run_jit_guardrails(df, tool_code, params)
    
    return(list(
      status = "success",
      checks = result$checks,
      suggested_tool = result$suggested_tool,
      can_proceed = result$can_proceed,
      all_checks_passed = result$all_checks_passed
    ))
    
  }, error = function(e) {
    return(map_r_error(e$message))
  })
}

#* 执行统计工具
#* @post /api/v1/skills/<tool_code>
#* @param tool_code:str 工具代码（如 ST_T_TEST_IND）
#* @serializer unboxedJSON
function(req, tool_code) {
  tryCatch({
    
    # ===== 安全校验：tool_code 白名单 =====
    if (!validate_tool_code(tool_code)) {
      return(list(
        status = "error",
        error_code = "E400",
        message = "Invalid tool code format",
        user_hint = "工具代码格式错误，只允许大写字母、数字和下划线"
      ))
    }
    
    # 解析请求体
    input <- jsonlite::fromJSON(req$postBody, simplifyVector = FALSE)
    
    # Debug 模式：保留临时文件用于排查
    debug_mode <- isTRUE(input$debug)
    
    # 统一入口函数名
    func_name <- "run_analysis"
    
    # 标准化工具名
    tool_name <- normalize_tool_name(tool_code)
    tool_file <- file.path("tools", paste0(tool_name, ".R"))
    
    # ===== 根据环境选择加载策略 =====
    if (DEV_MODE) {
      # 开发环境：每次请求重新加载（支持热重载）
      if (!file.exists(tool_file)) {
        return(list(
          status = "error",
          error_code = "E100",
          message = paste("Unknown tool:", tool_code),
          user_hint = "请检查工具代码是否正确"
        ))
      }
      
      source(tool_file)
      
      if (!exists(func_name, mode = "function")) {
        return(list(
          status = "error",
          error_code = "E100",
          message = paste("Tool", tool_code, "does not implement run_analysis()"),
          user_hint = "工具脚本格式错误，请联系管理员"
        ))
      }
      
      # 执行分析
      result <- do.call(func_name, list(input))
      
    } else {
      # 生产环境：从缓存加载
      if (!exists(tool_name, envir = TOOL_CACHE)) {
        return(list(
          status = "error",
          error_code = "E100",
          message = paste("Unknown tool:", tool_code),
          user_hint = "请检查工具代码是否正确，或联系管理员确认工具已部署"
        ))
      }
      
      # 从缓存获取函数并执行
      cached_func <- TOOL_CACHE[[tool_name]]
      result <- cached_func(input)
    }
    
    # Debug 模式：附加临时文件路径
    if (debug_mode && !is.null(result$tmp_files)) {
      result$debug_files <- result$tmp_files
      message("[DEBUG] 临时文件已保留: ", paste(result$tmp_files, collapse = ", "))
    }
    
    return(result)
    
  }, error = function(e) {
    # 使用友好错误映射
    return(map_r_error(e$message))
  })
}