# dag_data_model_daily.py
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.operators.empty import EmptyOperator
from airflow.sensors.external_task import ExternalTaskSensor
from datetime import datetime
from utils import get_enabled_tables, is_data_model_table, run_model_script, get_model_dependency_graph
from config import NEO4J_CONFIG
import pendulum
import logging
import networkx as nx

# 创建日志记录器
logger = logging.getLogger(__name__)

def generate_optimized_execution_order(table_names: list) -> list:
    """
    生成优化的执行顺序，可处理循环依赖    
    参数:
        table_names: 表名列表    
    返回:
        list: 优化后的执行顺序列表
    """
    # 创建依赖图
    G = nx.DiGraph()
    
    # 添加所有节点
    for table_name in table_names:
        G.add_node(table_name)
    
    # 添加依赖边
    dependency_dict = get_model_dependency_graph(table_names)
    for target, upstreams in dependency_dict.items():
        for upstream in upstreams:
            if upstream in table_names:  # 确保只考虑目标表集合中的表
                G.add_edge(upstream, target)
    
    # 检测循环依赖
    cycles = list(nx.simple_cycles(G))
    if cycles:
        logger.warning(f"检测到循环依赖，将尝试打破循环: {cycles}")
        # 打破循环依赖（简单策略：移除每个循环中的一条边）
        for cycle in cycles:
            # 移除循环中的最后一条边
            G.remove_edge(cycle[-1], cycle[0])
            logger.info(f"打破循环依赖: 移除 {cycle[-1]} -> {cycle[0]} 的依赖")
    
    # 生成拓扑排序
    try:
        execution_order = list(nx.topological_sort(G))
        return execution_order
    except Exception as e:
        logger.error(f"生成执行顺序失败: {str(e)}")
        # 返回原始列表作为备选
        return table_names

with DAG("dag_data_model_daily", start_date=datetime(2024, 1, 1), schedule_interval="@daily", catchup=False) as dag:
    logger.info("初始化 dag_data_model_daily DAG")
    
    # 等待资源表 DAG 完成
    wait_for_resource = ExternalTaskSensor(
        task_id="wait_for_data_resource",
        external_dag_id="dag_data_resource",
        external_task_id=None,
        mode="poke",
        timeout=3600,
        poke_interval=30
    )
    logger.info("创建资源表等待任务 - wait_for_data_resource")

    # 创建一个完成标记任务，确保即使没有处理任务也能标记DAG完成
    daily_completed = EmptyOperator(
        task_id="daily_processing_completed",
        dag=dag
    )
    logger.info("创建任务完成标记 - daily_processing_completed")

    # 获取启用的 daily 模型表
    try:
        enabled_tables = get_enabled_tables("daily")
        model_tables = [t for t in enabled_tables if is_data_model_table(t['table_name'])]
        logger.info(f"获取到 {len(model_tables)} 个启用的 daily 模型表")
        
        if not model_tables:
            # 如果没有模型表需要处理，直接将等待任务与完成标记相连接
            logger.info("没有找到需要处理的模型表，DAG将直接标记为完成")
            wait_for_resource >> daily_completed
        else:
            # 获取表名列表
            table_names = [t['table_name'] for t in model_tables]
            
            # 使用优化函数生成执行顺序，可以处理循环依赖
            optimized_table_order = generate_optimized_execution_order(table_names)
            logger.info(f"生成优化执行顺序, 共 {len(optimized_table_order)} 个表")
            
            # 获取依赖图 (仍然需要用于设置任务依赖关系)
            try:
                dependency_graph = get_model_dependency_graph(table_names)
                logger.info(f"构建了 {len(dependency_graph)} 个表的依赖关系图")
            except Exception as e:
                logger.error(f"构建依赖关系图时出错: {str(e)}")
                # 出错时也要确保完成标记被触发
                wait_for_resource >> daily_completed
                raise

            # 构建 task 对象
            task_dict = {}
            for table_name in optimized_table_order:
                # 获取表的配置信息
                table_config = next((t for t in model_tables if t['table_name'] == table_name), None)
                if table_config:
                    try:
                        task = PythonOperator(
                            task_id=f"process_model_{table_name}",
                            python_callable=run_model_script,
                            op_kwargs={"table_name": table_name, "execution_mode": table_config['execution_mode']},
                        )
                        task_dict[table_name] = task
                        logger.info(f"创建模型处理任务: process_model_{table_name}")
                    except Exception as e:
                        logger.error(f"创建任务 process_model_{table_name} 时出错: {str(e)}")
                        # 出错时也要确保完成标记被触发
                        wait_for_resource >> daily_completed
                        raise

            # 建立任务依赖（基于 DERIVED_FROM 图）
            dependency_count = 0
            for target, upstream_list in dependency_graph.items():
                for upstream in upstream_list:
                    if upstream in task_dict and target in task_dict:
                        task_dict[upstream] >> task_dict[target]
                        dependency_count += 1
                        logger.debug(f"建立依赖关系: {upstream} >> {target}")
                    else:
                        logger.warning(f"无法建立依赖关系，缺少任务: {upstream} 或 {target}")

            logger.info(f"总共建立了 {dependency_count} 个任务依赖关系")

            # 最顶层的 task（没有任何上游）需要依赖资源任务完成
            all_upstreams = set()
            for upstreams in dependency_graph.values():
                all_upstreams.update(upstreams)
            top_level_tasks = [t for t in table_names if t not in all_upstreams]
            
            if top_level_tasks:
                logger.info(f"发现 {len(top_level_tasks)} 个顶层任务: {', '.join(top_level_tasks)}")
                for name in top_level_tasks:
                    if name in task_dict:
                        wait_for_resource >> task_dict[name]
            else:
                logger.warning("没有找到顶层任务，请检查依赖关系图是否正确")
                # 如果没有顶层任务，直接将等待任务与完成标记相连接
                wait_for_resource >> daily_completed
            
            # 连接所有末端任务（没有下游任务的）到完成标记
            # 找出所有没有下游任务的任务（即终端任务）
            terminal_tasks = []
            for table_name, task in task_dict.items():
                is_terminal = True
                for upstream_list in dependency_graph.values():
                    if table_name in upstream_list:
                        is_terminal = False
                        break
                if is_terminal:
                    terminal_tasks.append(task)
                    logger.debug(f"发现终端任务: {table_name}")
            
            # 如果有终端任务，将它们连接到完成标记
            if terminal_tasks:
                logger.info(f"连接 {len(terminal_tasks)} 个终端任务到完成标记")
                for task in terminal_tasks:
                    task >> daily_completed
            else:
                # 如果没有终端任务（可能是因为存在循环依赖），直接将等待任务与完成标记相连接
                logger.warning("没有找到终端任务，直接将等待任务与完成标记相连接")
                wait_for_resource >> daily_completed
                
    except Exception as e:
        logger.error(f"获取 daily 模型表时出错: {str(e)}")
        # 出错时也要确保完成标记被触发
        wait_for_resource >> daily_completed
        raise