import asyncio
import logging
from app.core.database import AsyncSessionLocal
from app.models.models import TradeHistory, StockAnalysis

logger = logging.getLogger(__name__)

# 전역(Global) 비동기 큐 생성 (메모리 버퍼 역할)
db_task_queue = asyncio.Queue()

async def db_writer_worker():
    """
    메인 스레드나 API 스레드를 막지 않고, 
    백그라운드에서 큐에 쌓인 DB 작업만 순차적으로 처리하는 워커
    DB 커넥션 경합과 락(Lock)을 방지합니다.
    """
    logger.info("🛠️ Background DB Writer Worker started")
    while True:
        try:
            # 큐에 데이터가 들어올 때까지 대기
            task = await db_task_queue.get()
            task_type = task.get("type")
            data = task.get("data")

            # 워커 전용 DB 세션을 열어서 처리 (락 경합 최소화)
            async with AsyncSessionLocal() as session:
                if task_type == "insert_trade_history":
                    # 매매일지 추가
                    new_trade = TradeHistory(**data)
                    session.add(new_trade)
                    await session.commit()
                    logger.info(f"✅ [Worker] 매매일지 비동기 저장 완료: {data.get('stock_code', 'Unknown')}")

                elif task_type == "upsert_stock_analysis":
                    # 종목 분석 결과 저장 (추후 batch_analysis 등에서 이관될 로직용 플레이스홀더)
                    # 실제 upsert 로직은 데이터 구조에 맞춰 구현
                    logger.info(f"✅ [Worker] 종목분석 비동기 저장 처리 (Placeholder): {data.get('stock_code', 'Unknown')}")
                    
                else:
                    logger.warning(f"⚠️ [Worker] 알 수 없는 작업 타입: {task_type}")

        except asyncio.CancelledError:
            logger.info("⏹️ DB Writer Worker stopped")
            break
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ [Worker] DB 작업 중 에러 발생: {e}", exc_info=True)
        finally:
            db_task_queue.task_done()