什么是协同编辑
协同编辑是指多人同时对同一份文档进行编辑。
例如我们熟悉的wiki，百度百科，以及办公产品腾讯文档，乃至我们的代码管理工具git，都可以算作是协同编辑产品。
实时协同编辑
随着大家在家办公，异地办公的情况普及，实时协同编辑工具也变得更加引人注目。
实施协同编辑会面临几个问题：
- 实时性——输入的数据可以及时被相关协作者看到
- 一致性——各端看到和编辑的文档需要保持一致
- 容错性——允许存在一定的网络波动，和数据丢失
但是这三个问题会形成一个不可能三角
即任意方案只能满足其中2个点，牺牲第3个点。
有的同学可能对这个三角形不是很理解。
我们可以这样类别，将协同编辑的文档类比为分布式数据库，编辑者类别为数据库的读写服务，那么我们的这个三角形就可以转换为CAP不可能三角
关于CAP定理，可以参见我的博客2020-3-15-一文看懂CAP定理 - huangtengxiao
实施协同编辑架构抉择
架构抉择第一件要做的事情是挑出哪些点是必须要满足的，哪些点是可以妥协的。
这里我们会选择实时性和容错性：
- 实时性：保证了用户体验，让整个产品可用，毕竟用户不会期望编辑时一直卡顿
- 容错性：实现分布式协同和远程办公的基础，也是协同的必要条件
那为什么一致性可以妥协呢？
首先我们要基于这一个假设:
在实时协同编辑的场景下，冲突是小概率事件。
就是说大部分情况下，协同编辑的参与者都会在文档的不同部分进行操作，而很少会同时对同一区域进行操作。
因此我们需要处理一致性问题的情况较少。
另外，我们只是放弃强一致性，在各端同步之后，能够较快的恢复到完全一致的状态，实现最终一致性。
最终一致性的处理方法
diff-patch
如果熟悉Git的同学，就会发现diff-patch和git的版本管理基本一致。
当出现版本冲突时，会通过diff算法计算出，两个版本之间的差异值，然后生成一个patch，将两个版本的内容合并。
这样就能让服务器端和本地端的文档内容重新保持一致。
但是diff-patch这种方式是基于文档内容比较的，那就意味着一旦出现对同一行的操作冲突，就需要人工介入，选择其中一个版本的内容。
例如git，出现合并冲突时，需要开发者对所有冲突部分进行人工处理。否则很容易出现无法运行的代码。
这种方式适用于“编辑——保存——解决冲突”的交互方式，比如kb文档。
但是要处理googledoc或者腾讯文档这样的交互就不合适了。
Operational Transformation
Operational Transformation方法是将所有的编辑行为封装成一个个的操作。
各个编辑者执行单个操作后，会将操作信息同步到各个协作端。
协作端根据操作的执行时间戳，调整文档状态，保持各端操作顺序的一致性。
注意的一点，Operational Transformation只是一种操作思想，具体的操作实现可以按照业务情况处理。
下面是我思考的两种操作方式：
- 操作回滚法 在每个操作执行的同时，生成对应的undo，redo方法。 如果发现需要执行更早的操作，那么就先回滚已有晚于新操作时间戳的操作。 然后再按顺序执行新操作，和刚刚回滚的操作。 这种方式对于有全局状态管理的应用来说实现会比较方便，而且服务器的工作量也比较小，只需要进行时间戳的添加，以及消息的转发。
- 操作补偿法 操作补偿法直接在服务器端维护最终的文档状态。 每次同步时，根据各端不同的状态重新生成一个补偿操作，发给对应的协作者客户端。 客户端执行补偿操作，重新和服务端状态保持一致。 这种方式不需要客户端维持一个撤销重做栈，任务被集中到了服务端。 但是在协作者增多时服务端压力会变大。 此外获取到补偿操作之前客户端会有短暂的不可用状态（避免冲突）
交互设计
在实际的应用中，我们可以采用两者结合的方式。
- 在线实时协作阶段，可以采用webrtc+Operational Transformation 保持一个良好的实时体验。 此时操作变更较少，冲突和补偿处理也会比较轻量，对用户感知少。
- 在出现较长时间断线，或者离线编辑的情况下，可以在连线后进行一次diff-patch，确保较大部分的改动可以同步。
参考文档：
腾讯云开发者
