Метод fetch_twin_metrics()

In-Memory Twin Registry: Высокочастотное RAM-извлечение параметров когнитивного состояния

1. Функциональное назначение

Метод fetch_twin_metrics является критически важным звеном обеспечения производительности высокочастотного внутрисуточного цикла (Фаза 1). Он предназначен для моментального извлечения текущих численных метрик психологического и физиологического состояния конкретного агента из оперативной памяти хост-машины. Извлеченный срез вектора данных передается оркестратором в Stochastic & Risk Generator на каждом временном такте t для вычисления плотности вероятностей интентов.

2. Обеспечение In-Memory топологии и минимизация IO-блокировок

Для достижения миллионных показателей генерации событий в секунду метод полностью исключает обращения к диску или внешним шинам данных. Чтение производится напрямую из кэшированной структуры (хэш-таблицы в оперативной памяти) по первичному ключу бэкенда. Временная сложность операции извлечения параметров составляет:

\[O(1)\]

Это позволяет системе мгновенно снабжать стохастический процессор входными переменными \(H_{\text{anxiety}}\), \(P_{\text{impulse}}\) и \(M_{\text{hunger}}\) без создания блокирующих сетевых задержек.

3. Спецификация метода (ИТ-контракт)

• Тип вызова: Высокочастотный, синхронный, внутренний (RAM-Read).
• Исполнитель: In-Memory Twin Registry Service.

3.1. Входные параметры (Аргументы вызова)

Параметр	Тип данных	Обязательный	Описание
user_id	UUIDv4	Да	Сквозной идентификатор пользователя, для которого запрашиваются рантайм-метрики.

3.2. Выходные данные (Возвращаемое значение)

• TwinStateVector (Object): Текущий полный снапшот математического вектора состояний двойника (включая матрицу приверженности (_{})).

3.3. Логика обработки исключений

Код исключения	Тип ошибки	Описание сценария
ERR-REGISTRY-NOT-FOUND	KeyError	Выбрасывается, если в RAM отсутствует вектор для переданного user_id (сбой Фазы 0). Приводит к аварийной остановке такта.

4. Схема рантайм-выгрузки параметров (Mermaid)

sequenceDiagram
    autonumber
    participant Core as 🧠 Core Orchestrator
    participant Registry as 👥 Twin Registry (RAM)
    
    Core->>Registry: fetch_twin_metrics(user_id=UUID)
    activate Registry
    Note over Registry: RAM Hash-Map Lookup: O(1)
    alt Идентификатор существует в памяти
        Registry-->>Core: Возврат объекта TwinStateVector
    else Идентификатор отсутствует
        Note over Registry: Исключение KeyError
        Registry-->>Core: Аварийный отказ (ERR-REGISTRY-NOT-FOUND)
    end
    deactivate Registry

5. Программная реализация метода на Python

from uuid import UUID

class RegistryMetricsFetcher:
    def __init__(self, states_storage: dict):
        # Переиспользуем ссылку на изолированный In-Memory словарь
        self._states = states_storage

    def fetch_twin_metrics(self, user_id: UUID):
        """
        Моментально возвращает текущий математический вектор состояния.
        Временная сложность операции строго O(1).
        """
        try:
            return self._states[user_id]
        except KeyError:
            # Исключаем неявные падения, логируя системный код ошибки
            raise KeyError(
                f"ERR-REGISTRY-NOT-FOUND: Математический вектор для "
                f"user_id {user_id} не инициализирован в RAM."
            )