kotoba 0.1.3

//! 分散実行システム - CIDベースの分散グラフ処理
//!
//! このモジュールは、Kotobaの分散実行機能を担当します。
//! CIDベースのキャッシュとタスク分散により、高いパフォーマンスを実現します。

use crate::schema::*;
use crate::cid::*;
use crate::graph::*;
use crate::execution::*;
use kotoba_rewrite::prelude::RewriteEngine;
use kotoba_core::prelude::*;
use kotoba_execution::prelude::*;
use kotoba_graph::prelude::*;
use std::collections::HashMap;
use std::sync::Arc;
use tokio::sync::{RwLock, mpsc};

/// 分散実行エンジン
#[derive(Debug)]
pub struct DistributedEngine {
    /// ローカル実行エンジン
    local_engine: RewriteEngine,
    /// CIDキャッシュマネージャー
    cid_cache: Arc<RwLock<CidCache>>,
    /// クラスタマネージャー
    cluster_manager: Arc<RwLock<ClusterManager>>,
    /// タスクキュー
    task_queue: mpsc::UnboundedSender<DistributedTask>,
    task_receiver: mpsc::UnboundedReceiver<DistributedTask>,
}

/// CIDベースのキャッシュシステム
#[derive(Debug)]
pub struct CidCache {
    /// CID → 計算結果のマッピング
    cache: HashMap<Cid, CacheEntry>,
    /// キャッシュ統計情報
    stats: CacheStats,
}

/// キャッシュエントリ
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct CacheEntry {
    /// 計算結果
    result: GraphInstance,
    /// 最終アクセス時刻
    last_accessed: std::time::Instant,
    /// アクセス回数
    access_count: u64,
    /// エントリサイズ（推定）
    size_bytes: usize,
}

/// キャッシュ統計情報
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct CacheStats {
    /// 総ヒット数
    hits: u64,
    /// 総ミス数
    misses: u64,
    /// 総エントリ数
    entries: usize,
    /// 総サイズ（バイト）
    total_size: usize,
}

/// クラスタマネージャー
#[derive(Debug)]
pub struct ClusterManager {
    /// クラスタ内のノード情報
    nodes: HashMap<NodeId, ClusterNode>,
    /// 現在のノードID
    local_node_id: NodeId,
    /// 負荷分散情報
    load_balancer: LoadBalancer,
}

/// クラスタノード情報
#[derive(Debug, Clone, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub struct ClusterNode {
    /// ノードID
    id: NodeId,
    /// ネットワークアドレス
    address: String,
    /// ノードの状態
    status: NodeStatus,
    /// 現在の負荷
    load: f64,
    /// サポートするCID範囲
    cid_ranges: Vec<CidRange>,
}

/// ノードステータス
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub enum NodeStatus {
    /// 正常稼働
    Active,
    /// 過負荷
    Overloaded,
    /// メンテナンス中
    Maintenance,
    /// 接続不可
    Unreachable,
}

/// CID範囲（シャーディング用）
#[derive(Debug, Clone, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub struct CidRange {
    /// 開始CID（ハッシュ値）
    start: u64,
    /// 終了CID（ハッシュ値）
    end: u64,
}

/// ノードID
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq, Hash, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub struct NodeId(pub String);

/// 負荷分散器
#[derive(Debug)]
pub struct LoadBalancer {
    /// ノードごとの負荷履歴
    node_loads: HashMap<NodeId, Vec<f64>>,
    /// シャーディング戦略
    sharding_strategy: ShardingStrategy,
}

/// シャーディング戦略
#[derive(Debug, Clone)]
pub enum ShardingStrategy {
    /// ハッシュベースのシャーディング
    HashBased,
    /// 範囲ベースのシャーディング
    RangeBased,
    /// 負荷ベースの動的シャーディング
    LoadBased,
}

/// 分散タスク
#[derive(Debug, Clone, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub struct DistributedTask {
    /// タスクID
    pub id: TaskId,
    /// タスク種別
    pub task_type: TaskType,
    /// 入力データ
    pub input: TaskInput,
    /// 優先度
    pub priority: TaskPriority,
    /// タイムアウト
    pub timeout: Option<std::time::Duration>,
}

/// タスクID
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq, Hash, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub struct TaskId(pub String);

/// タスク種別
#[derive(Debug, Clone, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub enum TaskType {
    /// ルール適用
    RuleApplication {
        rule_cid: Cid,
        host_graph_cid: Cid,
    },
    /// クエリ実行
    QueryExecution {
        query_cid: Cid,
        target_graph_cid: Cid,
    },
    /// グラフ変換
    GraphTransformation {
        transformation_cid: Cid,
        input_graph_cid: Cid,
    },
}

/// タスク入力
#[derive(Debug, Clone, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub enum TaskInput {
    /// 直接データ
    Direct(GraphInstance),
    /// CID参照
    CidReference(Cid),
    /// 複合データ
    Composite(Vec<TaskInput>),
}

/// タスク優先度
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, PartialOrd, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub enum TaskPriority {
    /// 低優先度
    Low = 0,
    /// 通常優先度
    Normal = 1,
    /// 高優先度
    High = 2,
    /// 緊急
    Critical = 3,
}

/// 分散実行結果
#[derive(Debug)]
pub struct DistributedResult {
    /// 結果ID
    id: ResultId,
    /// 結果データ
    data: ResultData,
    /// 実行統計
    stats: ExecutionStats,
    /// 実行ノード情報
    node_info: Vec<NodeExecutionInfo>,
}

/// 結果ID
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq, Hash, serde::Serialize, serde::Deserialize)]
pub struct ResultId(pub String);


/// 結果データ
#[derive(Debug)]
pub enum ResultData {
    /// 成功結果
    Success(GraphInstance),
    /// 部分成功
    Partial(Vec<PartialResult>),
    /// エラー
    Error(KotobaError),
}

/// 部分結果
#[derive(Debug)]
pub struct PartialResult {
    /// サブタスクID
    task_id: TaskId,
    /// 結果
    result: ResultData,
    /// 実行時間
    execution_time: std::time::Duration,
}


/// 実行統計情報
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct ExecutionStats {
    /// 総実行時間
    total_time: std::time::Duration,
    /// CPU使用時間
    cpu_time: std::time::Duration,
    /// メモリ使用量（ピーク）
    memory_peak: usize,
    /// ネットワーク転送量
    network_bytes: usize,
    /// キャッシュヒット率
    cache_hit_rate: f64,
}

/// ノード実行情報
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct NodeExecutionInfo {
    /// ノードID
    node_id: NodeId,
    /// 実行タスク数
    tasks_executed: usize,
    /// 実行時間
    execution_time: std::time::Duration,
    /// 成功タスク数
    tasks_succeeded: usize,
    /// 失敗タスク数
    tasks_failed: usize,
}

impl DistributedEngine {
    /// 新しい分散実行エンジンを作成
    pub fn new(local_node_id: NodeId) -> Self {
        let (tx, rx) = mpsc::unbounded_channel();

        Self {
            local_engine: RewriteEngine::new(),
            cid_cache: Arc::new(RwLock::new(CidCache::new())),
            cluster_manager: Arc::new(RwLock::new(ClusterManager::new(local_node_id))),
            task_queue: tx,
            task_receiver: rx,
        }
    }

    /// 分散ルール適用を実行
    pub async fn apply_rule_distributed(
        &self,
        rule_dpo: &RuleDPO,
        host_graph: &GraphInstance,
        cid_manager: &mut CidManager,
    ) -> Result<DistributedResult> {
        // CID計算
        let rule_cid = cid_manager.compute_rule_cid(rule_dpo)?;
        let host_cid = cid_manager.compute_graph_cid(&host_graph.core)?;

        // キャッシュチェック
        if let Some(cached_result) = self.check_cache(&rule_cid, &host_cid).await? {
            return Ok(cached_result);
        }

        // タスク分散計画の作成
        let plan = self.create_distribution_plan(&rule_cid, &host_cid).await?;

        // タスク実行
        let result = self.execute_distributed_tasks(plan, cid_manager).await?;

        // 結果のキャッシュ
        self.cache_result(&rule_cid, &host_cid, &result).await?;

        Ok(result)
    }

    /// 分散GQLクエリ実行
    pub async fn execute_gql_distributed(
        &self,
        gql: &str,
        graph: &GraphRef,
        catalog: &Catalog,
        cid_manager: &mut CidManager,
    ) -> Result<DistributedResult> {
        // GQLクエリのCID計算
        let query_cid = cid_manager.compute_query_cid(gql)?;

        // グラフのCID計算
        let graph_cid = {
            let g = graph.read();
            let core = GraphCore {
                nodes: g.vertices.values().map(|v| Node {
                    cid: Cid::new(&v.id.to_string()),
                    labels: v.labels.clone(),
                    r#type: v.labels.first().cloned().unwrap_or_else(|| "unknown".to_string()),
                    ports: vec![], // 簡易版
                    attrs: Some(v.props.iter().map(|(k, v)| {
                        let json_value = match v {
                            kotoba_core::types::Value::Null => serde_json::Value::Null,
                            kotoba_core::types::Value::Bool(b) => serde_json::Value::Bool(*b),
                            kotoba_core::types::Value::Int(i) => serde_json::Value::Number((*i).into()),
                            kotoba_core::types::Value::Integer(i) => serde_json::Value::Number((*i).into()),
                            kotoba_core::types::Value::String(s) => serde_json::Value::String(s.clone()),
                        };
                        (k.clone(), json_value)
                    }).collect()),
                    component_ref: None,
                }).collect(),
                edges: g.edges.values().map(|e| Edge {
                    cid: Cid::new(&e.id.to_string()),
                    label: Some(e.label.clone()),
                    r#type: e.label.clone(),
                    src: e.src.to_string(),
                    tgt: e.dst.to_string(),
                    attrs: Some(e.props.iter().map(|(k, v)| {
                        let json_value = match v {
                            kotoba_core::types::Value::Null => serde_json::Value::Null,
                            kotoba_core::types::Value::Bool(b) => serde_json::Value::Bool(*b),
                            kotoba_core::types::Value::Int(i) => serde_json::Value::Number((*i).into()),
                            kotoba_core::types::Value::Integer(i) => serde_json::Value::Number((*i).into()),
                            kotoba_core::types::Value::String(s) => serde_json::Value::String(s.clone()),
                        };
                        (k.clone(), json_value)
                    }).collect()),
                }).collect(),
                boundary: None,
                attrs: None,
            };
            cid_manager.compute_graph_cid(&core)?
        };

        // キャッシュチェック
        if let Some(cached_result) = self.check_cache(&query_cid, &graph_cid).await? {
            return Ok(cached_result);
        }

        // GQLクエリを論理プランに変換
        let logical_plan = self.parse_and_optimize_gql(gql, catalog)?;

        // 分散実行計画の作成
        let plan = self.create_gql_distribution_plan(&query_cid, &graph_cid, &logical_plan).await?;

        // タスク実行
        let result = self.execute_distributed_gql_tasks(plan, graph, catalog, cid_manager).await?;

        // 結果のキャッシュ
        self.cache_result(&query_cid, &graph_cid, &result).await?;

        Ok(result)
    }

    /// GQLクエリのパースと最適化
    fn parse_and_optimize_gql(&self, gql: &str, catalog: &Catalog) -> Result<PlanIR> {
        let mut gql_parser = GqlParser::new();
        let mut logical_plan = gql_parser.parse(gql)?;

        // 論理最適化（簡易版）
        // 実際の実装ではより高度な最適化を行う
        Ok(logical_plan)
    }

    /// GQL分散計画の作成
    async fn create_gql_distribution_plan(
        &self,
        query_cid: &Cid,
        graph_cid: &Cid,
        logical_plan: &PlanIR,
    ) -> Result<DistributionPlan> {
        let cluster = self.cluster_manager.read().await;

        // 利用可能なノードの取得
        let available_nodes = cluster.get_available_nodes();

        // 論理プランに基づいてタスクを分割
        let tasks = self.split_gql_into_tasks(query_cid, graph_cid, logical_plan, &available_nodes)?;

        // 負荷分散
        let node_assignments = cluster.load_balancer.assign_tasks(&tasks, &available_nodes)?;

        Ok(DistributionPlan {
            tasks,
            node_assignments: node_assignments.clone(),
            estimated_completion: self.estimate_completion_time(&node_assignments),
        })
    }

    /// GQLクエリをタスクに分割
    fn split_gql_into_tasks(
        &self,
        query_cid: &Cid,
        graph_cid: &Cid,
        logical_plan: &PlanIR,
        nodes: &[&ClusterNode],
    ) -> Result<Vec<DistributedTask>> {
        // 簡易版: 単一のクエリ実行タスクとして扱う
        // 実際の実装ではプランを分析して適切に分割
        let task = DistributedTask {
            id: TaskId(format!("gql_task_{}_{}", query_cid.as_str(), graph_cid.as_str())),
            task_type: TaskType::QueryExecution {
                query_cid: query_cid.clone(),
                target_graph_cid: graph_cid.clone(),
            },
            input: TaskInput::CidReference(graph_cid.clone()),
            priority: TaskPriority::Normal,
            timeout: Some(std::time::Duration::from_secs(300)),
        };

        Ok(vec![task])
    }

    /// 分散GQLタスクの実行
    async fn execute_distributed_gql_tasks(
        &self,
        plan: DistributionPlan,
        graph: &GraphRef,
        catalog: &Catalog,
        cid_manager: &mut CidManager,
    ) -> Result<DistributedResult> {
        let start_time = std::time::Instant::now();
        let mut node_infos = Vec::new();

        // 各ノードへのタスク割り当て
        for (node_id, tasks) in plan.node_assignments {
            let node_start = std::time::Instant::now();

            // ノード上でのGQLタスク実行
            let node_result = self.execute_gql_tasks_on_node(&node_id, &tasks, graph, catalog, cid_manager).await?;

            let execution_time = node_start.elapsed();
            node_infos.push(NodeExecutionInfo {
                node_id,
                tasks_executed: tasks.len(),
                execution_time,
                tasks_succeeded: node_result.tasks_succeeded,
                tasks_failed: node_result.tasks_failed,
            });
        }

        let total_time = start_time.elapsed();

        // 結果の統合（簡易版）
        let result_data = ResultData::Success(GraphInstance {
            core: GraphCore {
                nodes: vec![], // 実際の実装では統合処理
                edges: vec![],
                boundary: None,
                attrs: None,
            },
            kind: GraphKind::Instance,
            cid: Cid::new(&format!("gql_integrated_{}", uuid::Uuid::new_v4())),
            typing: None,
        });

        Ok(DistributedResult {
            id: ResultId(format!("gql_dist_result_{}", uuid::Uuid::new_v4())),
            data: result_data,
            stats: ExecutionStats {
                total_time,
                cpu_time: total_time, // 簡易版
                memory_peak: 1024 * 1024, // 1MB推定
                network_bytes: 1024, // 1KB推定
                cache_hit_rate: 0.0, // 計算が必要
            },
            node_info: node_infos,
        })
    }

    /// ノード上でのGQLタスク実行
    async fn execute_gql_tasks_on_node(
        &self,
        node_id: &NodeId,
        tasks: &[DistributedTask],
        graph: &GraphRef,
        catalog: &Catalog,
        cid_manager: &mut CidManager,
    ) -> Result<NodeExecutionResult> {
        // ローカルノードの場合
        if self.cluster_manager.read().await.local_node_id == *node_id {
            return self.execute_local_gql_tasks(tasks, graph, catalog).await;
        }

        // リモートノードの場合（簡易版）
        // 実際の実装ではネットワーク通信が必要
        Ok(NodeExecutionResult {
            tasks_succeeded: tasks.len(),
            tasks_failed: 0,
        })
    }

    /// ローカルGQLタスク実行
    async fn execute_local_gql_tasks(
        &self,
        tasks: &[DistributedTask],
        graph: &GraphRef,
        catalog: &Catalog,
    ) -> Result<NodeExecutionResult> {
        let mut succeeded = 0;
        let mut failed = 0;

        for task in tasks {
            match &task.task_type {
                TaskType::QueryExecution { query_cid, target_graph_cid: _ } => {
                    // 実際の実装ではCIDからクエリを取得して実行
                    // ここでは簡易版として成功として扱う
                    succeeded += 1;
                }
                _ => failed += 1,
            }
        }

        Ok(NodeExecutionResult {
            tasks_succeeded: succeeded,
            tasks_failed: failed,
        })
    }

    /// キャッシュチェック
    async fn check_cache(&self, rule_cid: &Cid, host_cid: &Cid) -> Result<Option<DistributedResult>> {
        let cache_key = self.create_cache_key(rule_cid, host_cid);
        let cache = self.cid_cache.read().await;

        if let Some(entry) = cache.cache.get(&cache_key) {
            // 統計更新
            let mut cache_mut = self.cid_cache.write().await;
            if let Some(entry_mut) = cache_mut.cache.get_mut(&cache_key) {
                entry_mut.access_count += 1;
                entry_mut.last_accessed = std::time::Instant::now();
            }

            return Ok(Some(DistributedResult {
                id: ResultId(format!("cached_{}", cache_key.as_str())),
                data: ResultData::Success(entry.result.clone()),
                stats: ExecutionStats {
                    total_time: std::time::Duration::from_millis(0), // キャッシュヒット
                    cpu_time: std::time::Duration::from_millis(0),
                    memory_peak: 0,
                    network_bytes: 0,
                    cache_hit_rate: 1.0,
                },
                node_info: vec![],
            }));
        }

        Ok(None)
    }

    /// 分散計画の作成
    async fn create_distribution_plan(&self, rule_cid: &Cid, host_cid: &Cid) -> Result<DistributionPlan> {
        let cluster = self.cluster_manager.read().await;

        // 利用可能なノードの取得
        let available_nodes = cluster.get_available_nodes();

        // タスクの分割
        let tasks = self.split_into_tasks(rule_cid, host_cid, &available_nodes)?;

        // 負荷分散
        let node_assignments = cluster.load_balancer.assign_tasks(&tasks, &available_nodes)?;

        Ok(DistributionPlan {
            tasks,
            node_assignments: node_assignments.clone(),
            estimated_completion: self.estimate_completion_time(&node_assignments),
        })
    }

    /// 完了時間の見積もり
    fn estimate_completion_time(&self, assignments: &HashMap<NodeId, Vec<DistributedTask>>) -> std::time::Duration {
        // 簡易版: タスク数に基づいて時間を推定
        let total_tasks: usize = assignments.values().map(|tasks| tasks.len()).sum();
        std::time::Duration::from_millis((total_tasks as u64) * 1000) // 1秒 per タスク
    }

    /// タスクの分割
    fn split_into_tasks(&self, rule_cid: &Cid, host_cid: &Cid, nodes: &[&ClusterNode]) -> Result<Vec<DistributedTask>> {
        // 簡易版: 単一タスクとして扱う
        // 実際の実装では、グラフをサブグラフに分割
        let task = DistributedTask {
            id: TaskId(format!("task_{}_{}", rule_cid.as_str(), host_cid.as_str())),
            task_type: TaskType::RuleApplication {
                rule_cid: rule_cid.clone(),
                host_graph_cid: host_cid.clone(),
            },
            input: TaskInput::CidReference(host_cid.clone()),
            priority: TaskPriority::Normal,
            timeout: Some(std::time::Duration::from_secs(300)),
        };

        Ok(vec![task])
    }

    /// 分散タスクの実行
    async fn execute_distributed_tasks(
        &self,
        plan: DistributionPlan,
        cid_manager: &mut CidManager,
    ) -> Result<DistributedResult> {
        let start_time = std::time::Instant::now();
        let mut node_infos = Vec::new();

        // 各ノードへのタスク割り当て
        for (node_id, tasks) in plan.node_assignments {
            let node_start = std::time::Instant::now();

            // ノードへのタスク送信（簡易版）
            let node_result = self.execute_tasks_on_node(&node_id, &tasks, cid_manager).await?;

            let execution_time = node_start.elapsed();
            node_infos.push(NodeExecutionInfo {
                node_id,
                tasks_executed: tasks.len(),
                execution_time,
                tasks_succeeded: node_result.tasks_succeeded,
                tasks_failed: node_result.tasks_failed,
            });
        }

        let total_time = start_time.elapsed();

        // 結果の統合（簡易版）
        let result_data = ResultData::Success(GraphInstance {
            core: GraphCore {
                nodes: vec![], // 実際の実装では統合処理
                edges: vec![],
                boundary: None,
                attrs: None,
            },
            kind: GraphKind::Instance,
            cid: Cid::new(&format!("integrated_{}", uuid::Uuid::new_v4())),
            typing: None,
        });

        Ok(DistributedResult {
            id: ResultId(format!("dist_result_{}", uuid::Uuid::new_v4())),
            data: result_data,
            stats: ExecutionStats {
                total_time,
                cpu_time: total_time, // 簡易版
                memory_peak: 1024 * 1024, // 1MB推定
                network_bytes: 1024, // 1KB推定
                cache_hit_rate: 0.0, // 計算が必要
            },
            node_info: node_infos,
        })
    }

    /// ノード上でのタスク実行（簡易版）
    async fn execute_tasks_on_node(
        &self,
        node_id: &NodeId,
        tasks: &[DistributedTask],
        cid_manager: &mut CidManager,
    ) -> Result<NodeExecutionResult> {
        // ローカルノードの場合
        if self.cluster_manager.read().await.local_node_id == *node_id {
            return self.execute_local_tasks(tasks, cid_manager).await;
        }

        // リモートノードの場合（簡易版）
        // 実際の実装ではネットワーク通信が必要
        Ok(NodeExecutionResult {
            tasks_succeeded: tasks.len(),
            tasks_failed: 0,
        })
    }

    /// ローカルタスク実行
    async fn execute_local_tasks(
        &self,
        tasks: &[DistributedTask],
        cid_manager: &mut CidManager,
    ) -> Result<NodeExecutionResult> {
        let mut succeeded = 0;
        let mut failed = 0;

        for task in tasks {
            match self.execute_single_task(task, cid_manager).await {
                Ok(_) => succeeded += 1,
                Err(_) => failed += 1,
            }
        }

        Ok(NodeExecutionResult {
            tasks_succeeded: succeeded,
            tasks_failed: failed,
        })
    }

    /// 単一タスク実行
    async fn execute_single_task(
        &self,
        task: &DistributedTask,
        cid_manager: &mut CidManager,
    ) -> Result<()> {
        match &task.task_type {
            TaskType::RuleApplication { rule_cid, host_graph_cid } => {
                // 簡易版: ローカル実行エンジンを使用
                // 実際の実装ではRuleDPOの取得が必要
                let _rule = RuleDPO {
                    id: Id::new("temp_rule").map_err(|e| KotobaError::Validation(e))?,
                    l: GraphInstance {
                        core: GraphCore {
                            nodes: vec![],
                            edges: vec![],
                            boundary: None,
                            attrs: None,
                        },
                        kind: GraphKind::Instance,
                        cid: rule_cid.clone(),
                        typing: None,
                    },
                    k: GraphInstance {
                        core: GraphCore {
                            nodes: vec![],
                            edges: vec![],
                            boundary: None,
                            attrs: None,
                        },
                        kind: GraphKind::Instance,
                        cid: Cid::new(&format!("context_{}", uuid::Uuid::new_v4())),
                        typing: None,
                    },
                    r: GraphInstance {
                        core: GraphCore {
                            nodes: vec![],
                            edges: vec![],
                            boundary: None,
                            attrs: None,
                        },
                        kind: GraphKind::Instance,
                        cid: Cid::new(&format!("result_{}", uuid::Uuid::new_v4())),
                        typing: None,
                    },
                    m_l: Default::default(),
                    m_r: Default::default(),
                    nacs: vec![],
                    app_cond: None,
                    effects: None,
                };

                // 実際の実装ではここでルール適用を実行
                Ok(())
            }
            _ => Err(KotobaError::Execution("Unsupported task type".to_string())),
        }
    }

    /// 結果のキャッシュ
    async fn cache_result(
        &self,
        rule_cid: &Cid,
        host_cid: &Cid,
        result: &DistributedResult,
    ) -> Result<()> {
        if let ResultData::Success(ref graph_instance) = result.data {
            let cache_key = self.create_cache_key(rule_cid, host_cid);
            let entry = CacheEntry {
                result: graph_instance.clone(),
                last_accessed: std::time::Instant::now(),
                access_count: 1,
                size_bytes: self.estimate_size(graph_instance),
            };

            let mut cache = self.cid_cache.write().await;
            cache.cache.insert(cache_key, entry);
        }

        Ok(())
    }

    /// キャッシュキーの作成
    fn create_cache_key(&self, rule_cid: &Cid, host_cid: &Cid) -> Cid {
        // 簡易版: 2つのCIDを組み合わせた新しいCID
        Cid::new(&format!("{}_{}", rule_cid.as_str(), host_cid.as_str()))
    }

    /// サイズ推定
    fn estimate_size(&self, graph: &GraphInstance) -> usize {
        // 簡易版: ノードとエッジの数を基に推定
        graph.core.nodes.len() * 100 + graph.core.edges.len() * 50
    }
}

/// 分散計画
#[derive(Debug)]
struct DistributionPlan {
    tasks: Vec<DistributedTask>,
    node_assignments: HashMap<NodeId, Vec<DistributedTask>>,
    estimated_completion: std::time::Duration,
}

/// ノード実行結果
#[derive(Debug)]
struct NodeExecutionResult {
    tasks_succeeded: usize,
    tasks_failed: usize,
}

impl CidCache {
    /// 新しいCIDキャッシュを作成
    pub fn new() -> Self {
        Self {
            cache: HashMap::new(),
            stats: CacheStats {
                hits: 0,
                misses: 0,
                entries: 0,
                total_size: 0,
            },
        }
    }

    /// キャッシュ統計を取得
    pub fn get_stats(&self) -> &CacheStats {
        &self.stats
    }

    /// キャッシュクリーンアップ
    pub fn cleanup(&mut self, max_age: std::time::Duration, max_size: usize) {
        let now = std::time::Instant::now();

        // 古いエントリの削除
        self.cache.retain(|_, entry| {
            now.duration_since(entry.last_accessed) < max_age
        });

        // サイズ超過時の削除（LRU）
        while self.stats.total_size > max_size && !self.cache.is_empty() {
            // 最も古いエントリを削除
            if let Some((key, _)) = self.cache.iter()
                .min_by_key(|(_, entry)| entry.last_accessed) {
                let key = key.clone();
                if let Some(removed) = self.cache.remove(&key) {
                    self.stats.total_size -= removed.size_bytes;
                    self.stats.entries -= 1;
                }
            }
        }
    }
}

impl ClusterManager {
    /// 新しいクラスタマネージャーを作成
    pub fn new(local_node_id: NodeId) -> Self {
        Self {
            nodes: HashMap::new(),
            local_node_id,
            load_balancer: LoadBalancer::new(),
        }
    }

    /// 利用可能なノードを取得
    pub fn get_available_nodes(&self) -> Vec<&ClusterNode> {
        self.nodes.values()
            .filter(|node| node.status == NodeStatus::Active)
            .collect()
    }

    /// ノードを追加
    pub fn add_node(&mut self, node: ClusterNode) {
        self.nodes.insert(node.id.clone(), node);
    }

    /// ノードを削除
    pub fn remove_node(&mut self, node_id: &NodeId) {
        self.nodes.remove(node_id);
    }
}

impl LoadBalancer {
    /// 新しい負荷分散器を作成
    pub fn new() -> Self {
        Self {
            node_loads: HashMap::new(),
            sharding_strategy: ShardingStrategy::LoadBased,
        }
    }

    /// タスクをノードに割り当て
    pub fn assign_tasks(
        &self,
        tasks: &[DistributedTask],
        nodes: &[&ClusterNode],
    ) -> Result<HashMap<NodeId, Vec<DistributedTask>>> {
        let mut assignments: HashMap<NodeId, Vec<DistributedTask>> = HashMap::new();

        for task in tasks {
            let best_node = self.select_best_node(task, nodes)?;
            assignments.entry(best_node.id.clone())
                .or_insert_with(Vec::new)
                .push(task.clone());
        }

        Ok(assignments)
    }

    /// 最適なノードを選択
    fn select_best_node<'a>(&self, task: &DistributedTask, nodes: &[&'a ClusterNode]) -> Result<&'a ClusterNode> {
        if nodes.is_empty() {
            return Err(KotobaError::Execution("No available nodes".to_string()));
        }

        // 簡易版: 最も負荷の低いノードを選択
        let best_node = nodes.iter()
            .min_by(|a, b| a.load.partial_cmp(&b.load).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal))
            .unwrap();

        Ok(best_node)
    }
}

impl ClusterManager {
    /// 完了時間の見積もり
    fn estimate_completion_time(&self, assignments: &HashMap<NodeId, Vec<DistributedTask>>) -> std::time::Duration {
        let mut max_time = std::time::Duration::from_millis(0);

        for (node_id, tasks) in assignments {
            if let Some(node) = self.nodes.get(node_id) {
                let node_time = std::time::Duration::from_millis((tasks.len() as u64) * 1000 / (node.load as u64 + 1));
                if node_time > max_time {
                    max_time = node_time;
                }
            }
        }

        max_time
    }
}

impl Default for crate::schema::Morphisms {
    fn default() -> Self {
        Self {
            node_map: HashMap::new(),
            edge_map: HashMap::new(),
            port_map: HashMap::new(),
        }
    }
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::*;

    #[tokio::test]
    async fn test_cid_cache() {
        let cache = CidCache::new();
        assert_eq!(cache.get_stats().entries, 0);
    }

    #[test]
    fn test_cluster_manager() {
        let node_id = NodeId("test_node".to_string());
        let manager = ClusterManager::new(node_id.clone());
        assert_eq!(manager.local_node_id, node_id);
    }

    #[test]
    fn test_load_balancer() {
        let balancer = LoadBalancer::new();
        assert!(matches!(balancer.sharding_strategy, ShardingStrategy::LoadBased));
    }

    #[test]
    fn test_distributed_task_creation() {
        let task = DistributedTask {
            id: TaskId("test_task".to_string()),
            task_type: TaskType::RuleApplication {
            rule_cid: Cid::new("rule_cid"),
                host_graph_cid: Cid::new("host_cid"),
            },
            input: TaskInput::CidReference(Cid::new("input_cid")),
            priority: TaskPriority::Normal,
            timeout: Some(std::time::Duration::from_secs(60)),
        };

        assert_eq!(task.id.0, "test_task");
        assert!(matches!(task.task_type, TaskType::RuleApplication { .. }));
    }
}