多人在线文档编辑
多人在线文档编辑之前的解决方案单人编辑加锁——>多人编辑缓存到本地,选择最新的副本,数据丢失在线架构:传统的C/S架构,主要解决数据同步问题,即用户输入准确到达服务器端,同时考虑网络传输问题与性能,前端使用的PouchDB开源方案多人问题最大,即分布式系统中的Multiple Leader Duplication,多个用户也就是多个Leader,同步数据必然会遇到冲突。解决方法:避免直接冲突
之前的解决方案
单人编辑加锁——>多人编辑缓存到本地,选择最新的副本,数据丢失
在线
架构:传统的C/S架构,主要解决数据同步问题,即用户输入准确到达服务器端,同时考虑网络传输问题与性能,前端使用的PouchDB开源方案
多人
问题最大,即分布式系统中的Multiple Leader Duplication,多个用户也就是多个Leader,同步数据必然会遇到冲突。
解决方法:
- 避免直接冲突,不让多个用户编辑同一处,简单易实现
- 用户自己解决,适用于大部分用户
- 利用时间戳。但是同步出现问题,会丢失很多输入,《设计数据密集型应用》
- 冲突解决需要选主,现成解决方案zookeeper,权限管理注意session传递。
文档编辑
文档编辑就是传统的界面开发,常用的解决方案就是Vue这样的类Flux架构,编辑器选择Quill(数据模型为Delta)—(Slate -> 数据模型为JSON,缺少开源方案)
整个应用的状态,即model一共有三大块:
- 文档的状态,即文档自身的内容,包括样式;
- 编辑器的状态,比如编辑器的光标位置、选中状态、编辑器菜单等等(前端);
- 应用自身的状态,比如登录状态、用户数据、权限管理等等。
多人协作冲突解决:OT 与CRDT
数据一致性算法,OT操作转换,CTRD无冲突复制
基于OT的协同编辑框架 shardDB
基于 CRDT 的协同编辑框架 Yjs
OT:当编辑器接收到协同操作时,需要对 Undo栈、Redo栈中的所有操作循环执行操作转换逻辑,undo 或者 redo 时最终执行的是转换后的操作。 OT 算法的实现依赖于编辑器数据模型的设计,不同的数据模型需要实现不同的操作转换算法。
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