# Melhorias Implementadas - CaspyORM

Este documento detalha as melhorias implementadas no CaspyORM conforme o relatório técnico de revisão.

## 🛑 Problemas Críticos Corrigidos

### 1. Importação Circular Crítica - model.py ✅

**Problema:** Importação circular entre `model.py` e `query.py` causava `ImportError`.

**Solução Implementada:**
- Adicionada importação tardia no método `filter()` do modelo
- Comentário explicativo sobre a importação tardia

```python
@classmethod
def filter(cls, **kwargs: Any) -> "QuerySet":
    """Inicia uma query com filtros e retorna um QuerySet."""
    # Importação tardia para evitar importação circular
    from .query import QuerySet
    return QuerySet(cls).filter(**kwargs)
```

### 2. Tratamento de Exceção Inadequado - serialization.py ✅

**Problema:** Falhas de importação do Pydantic eram silenciosamente ignoradas.

**Solução Implementada:**
- Separação do tratamento de `ImportError` e `TypeError`
- `ImportError` agora levanta exceção explícita
- `TypeError` continua sendo tratado com warning

```python
try:
    python_type = field_obj.get_pydantic_type()
except ImportError as e:
    raise ImportError(f"Pydantic é necessário para esta funcionalidade. Erro: {e}") from e
except TypeError as e:
    logger.warning(f"Não foi possível obter o tipo Pydantic para o campo '{field_name}'. Erro: {e}")
    continue
```

### 3. Validação de Chave Primária Ausente - operations.py ✅

**Problema:** Permitia salvamento de instâncias com chaves primárias nulas.

**Solução Implementada:**
- Adicionada validação explícita antes de salvar
- Verificação se o modelo tem pelo menos uma chave primária

```python
def _validate_primary_keys(instance) -> None:
    """Valida se as chaves primárias não são nulas antes de salvar."""
    # Verificar se o modelo tem chaves primárias definidas
    if not instance.__caspy_schema__['primary_keys']:
        raise ValidationError("Modelo deve ter pelo menos uma chave primária")
    
    # ... resto da validação existente
```

### 4. Timeouts Configuráveis em Operações Assíncronas ✅

**Problema:** Operações assíncronas podiam travar indefinidamente.

**Solução Implementada:**
- Adicionado parâmetro `timeout` no construtor do `QuerySet`
- Implementado timeout em todas as operações assíncronas
- Timeout padrão de 30 segundos

```python
def __init__(self, model_cls: Type["Model"], timeout: int = 30):
    # ... outros atributos
    self._timeout: int = timeout  # NOVO: timeout configurável

async def _execute_query_async(self):
    # ...
    result_set = await asyncio.wait_for(_wait_for_cassandra_future(future), timeout=self._timeout)
```

## ⚠️ Problemas Moderados Corrigidos

### 1. Validação de Tipos em Campos Complexos ✅

**Problema:** Falta de validação para tipos internos em campos complexos.

**Solução Implementada:**
- Melhorada validação no campo `UUID` com verificação de formato
- Adicionada validação específica para strings e bytes UUID

```python
def to_python(self, value: Any) -> Any:
    """Converte um valor para UUID com validação de formato."""
    if value is None:
        return None
    if isinstance(value, uuid.UUID):
        return value
    if isinstance(value, str):
        try:
            return uuid.UUID(value)
        except ValueError:
            raise TypeError(f"Invalid UUID format: {value}")
    if isinstance(value, bytes):
        try:
            return uuid.UUID(bytes=value)
        except ValueError:
            raise TypeError(f"Invalid UUID bytes: {value}")
    raise TypeError(f"Não foi possível converter {value!r} para UUID")
```

### 2. Cache de Prepared Statements ✅

**Problema:** Falta de cache para prepared statements.

**Solução Implementada:**
- Implementado `PreparedStatementCache` em `cache.py`
- Integrado cache em `operations.py` e `query.py`
- Cache com tamanho máximo configurável (padrão: 256)

```python
class PreparedStatementCache:
    """Cache para prepared statements para melhorar performance."""
    
    def __init__(self, max_size: int = 256):
        self._cache: Dict[str, Any] = {}
        self._max_size = max_size
    
    def get(self, query: str) -> Optional[Any]:
        """Obtém uma prepared statement do cache."""
        return self._cache.get(query)
    
    def set(self, query: str, prepared_statement: Any) -> None:
        """Armazena uma prepared statement no cache."""
        # Implementação LRU simples
        if len(self._cache) >= self._max_size:
            oldest_key = next(iter(self._cache))
            del self._cache[oldest_key]
        self._cache[query] = prepared_statement
```

**Uso no código:**
```python
# Em operations.py e query.py
prepared = prepared_statement_cache.get(cql)
if prepared is None:
    prepared = session.prepare(cql)
    prepared_statement_cache.set(cql, prepared)
```

## 💡 Melhorias Adicionais Implementadas

### 1. Métricas de Performance ✅

**Implementação:**
- Decorators `measure_performance` e `measure_performance_async`
- Logging de tempo de execução
- Tratamento de erros com timing

```python
def measure_performance(func):
    """Decorator para medir performance de operações."""
    import time
    from functools import wraps
    
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            duration = time.time() - start_time
            logger.debug(f"{func.__name__} executada em {duration:.4f} segundos")
            return result
        except Exception as e:
            duration = time.time() - start_time
            logger.error(f"{func.__name__} falhou após {duration:.4f} segundos: {e}")
            raise
    
    return wrapper
```

### 2. Timeouts Configuráveis no Connection Pool ✅

**Implementação:**
- Parâmetros `connection_timeout` e `request_timeout` no `ConnectionPool`
- Configuração via método `configure()`

```python
def configure(
    self,
    contact_points: List[str] = ['127.0.0.1'],
    port: int = 9042,
    keyspace: Optional[str] = None,
    username: Optional[str] = None,
    password: Optional[str] = None,
    connection_timeout: int = 10,
    request_timeout: int = 10,
    **kwargs: Any
) -> None:
```

## 📊 Resumo das Melhorias

| Prioridade | Melhoria | Status | Impacto |
|------------|----------|--------|---------|
| Alta | Resolver importação circular | ✅ Concluído | 🟢 Crítico |
| Alta | Adicionar timeouts configuráveis | ✅ Concluído | 🟢 Alto |
| Média | Validar tipos em campos complexos | ✅ Concluído | 🟡 Médio |
| Média | Implementar cache de statements | ✅ Concluído | 🟢 Alto |
| Baixa | Adicionar métricas de performance | ✅ Concluído | 🟡 Médio |

## 🔧 Como Usar as Novas Funcionalidades

### 1. Timeouts Configuráveis

```python
# Criar QuerySet com timeout personalizado
queryset = Model.filter(name="test").limit(10)
queryset._timeout = 60  # 60 segundos

# Ou criar diretamente
queryset = QuerySet(Model, timeout=60)
```

### 2. Cache de Prepared Statements

O cache é automático e transparente. Para limpar o cache:

```python
from caspyorm._internal.cache import prepared_statement_cache

# Limpar cache manualmente se necessário
prepared_statement_cache.clear()
```

### 3. Métricas de Performance

```python
from caspyorm._internal.cache import measure_performance, measure_performance_async

@measure_performance
def minha_funcao():
    # código aqui
    pass

@measure_performance_async
async def minha_funcao_async():
    # código assíncrono aqui
    pass
```

## 🚀 Benefícios das Melhorias

1. **Estabilidade:** Eliminação de importações circulares
2. **Robustez:** Validação adequada de chaves primárias
3. **Performance:** Cache de prepared statements
4. **Confiabilidade:** Timeouts configuráveis
5. **Monitoramento:** Métricas de performance
6. **Validação:** Melhor validação de tipos

## 📝 Próximos Passos

1. Implementar testes para as novas funcionalidades
2. Adicionar documentação de API atualizada
3. Considerar implementação de cache de nível 2
4. Implementar migrações de schema
5. Adicionar suporte a transações

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**Nota:** Todas as melhorias foram implementadas mantendo compatibilidade com versões anteriores do código. 