# syntax=docker/dockerfile:1
FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

# Python 출력 버퍼링 비활성화 (로그 즉시 출력)
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# 시스템 의존성 설치
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    gcc \
    postgresql-client \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Python 의존성 설치 (requirements.txt 변경 시에만 재설치 — Docker 캐시 활용)
COPY requirements.txt .

# PyTorch는 CPU 전용 휠로 먼저 설치.
# PyPI 기본 torch 휠은 NVIDIA CUDA 패키지(nvidia-cublas, nvidia-cudnn 등)를
# 수 GB 함께 내려받지만 NAS에 GPU가 없어 전부 불필요하다.
# 여기서 먼저 깔아두면 아래 requirements.txt 의 torch 줄은 이미 충족되어 건너뛴다.
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 나머지 의존성 — pip 캐시를 빌드 간 재사용 (BuildKit 필요)
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    pip install -r requirements.txt

# 애플리케이션 코드 복사 (코드 변경 시에만 이 레이어 갱신)
COPY . .

# 포트 노출
EXPOSE 8000

# 애플리케이션 실행
# [M2 2026-10-02] 종료 예산: uvicorn 연결 정리(--timeout-graceful-shutdown, config UVICORN_GRACEFUL_SHUTDOWN_SECONDS)
#   + 백그라운드 태스크 대기(SHUTDOWN_BACKGROUND_DRAIN_SECONDS) + db_worker drain(DRAIN_DEADLINE_SECONDS)
#   = 5 + 8 + 20 = 33초 < docker-compose.yml backend stop_grace_period(40s). 하나를 바꾸면 나머지도 맞출 것
#   (tests/test_infra_security_round2_20261002.py 가 대조하고, 기동 시 main.check_shutdown_budget 이 합계를
#   CONTAINER_STOP_GRACE_SECONDS 와 비교해 넘으면 error 로그). 이 옵션이 없으면 WebSocket 등 열린 연결이
#   정리될 때까지 lifespan 종료(= drain)가 시작되지 않아 SIGKILL 전에 DLQ 기록을 못 할 수 있다.
# [L-3] 값은 .env 의 UVICORN_GRACEFUL_SHUTDOWN_SECONDS(설정 키와 같은 이름)를 읽는다 — 기본 5.
#   exec 로 uvicorn 이 PID 1 이 되어 SIGTERM 을 직접 받는다(sh 가 시그널을 삼키지 않게).
CMD ["sh", "-c", "exec uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --timeout-graceful-shutdown ${UVICORN_GRACEFUL_SHUTDOWN_SECONDS:-5}"]