“時勢造英雄”，是亙古不變的真理。在當前的時代背景下，在線文檔可以稱得上是這樣的“英雄” 。

新一代信息技術的迅猛發展，深刻影響著我們的工作生活方式。近年，遠程辦公徹底顛覆了傳統的企業管理模式，在線文檔作為遠程辦公軟件的重要組成部分也同樣迎來了高速發展。

如今，即便市場中已經有了騰訊文檔、石墨文檔、飛書、語雀和靈犀文檔等在線辦公產品，但在線文檔本身仍面臨功能、技術、數據安全、服務、生態等多方面的考驗，如數據處理效率、多人協作、二次擴展、系統集成、框架兼容性問題等。

從技術角度來看，在線、數據處理和多人協作是開發在線文檔系統最關鍵的技術指標。不過，在線和數據處理均已有較成熟的技術方案，實現難度不大。因此，多人協作才是影響在線文檔系統易用性的核心要素。

什么是多人協作？

多人協作，即多人同時對同一份文檔進行編輯，用戶無需刷新即可看到其他人所做的修改。Google Docs、騰訊文檔、石墨文檔、Quip 等都具備多人協作功能。

那么，多人協作是如何實現的呢？

任何信息如要做到多人實時編輯與展現，需要實現以下三步：

• 操作化
• 可傳輸
• 可還原

這三步，類似于編解碼過程：首先將信息轉換為一組操作集合，然后將操作通過網絡傳輸給其他終端，最后在本地終端將操作還原為信息。

這些步驟看起來簡單，但每一步都涉及很多細節處理，比如：操作化過程中，在對信息進行分割與組合時，如何確保信息的所有變化都可以分解為操作的集合？如何令操作覆蓋信息的所有變化？如何決定分割的顆粒度？

可傳輸需要考慮以下幾點：

1、傳輸內容

• 原始文本

Ⅰ.清晰

Ⅱ.冗余

• 壓縮技術

Ⅰ.邏輯壓縮

Ⅱ.協議壓縮

Ⅲ.手動壓縮

2、網絡協議

• Socket

Ⅰ.TCP

Ⅱ.UDP

• HTTP
• WebSocket

3、QoS（Quality of Service，服務質量）

• 快速失敗
• 自動回滾
• 自動重連
• 自動恢復

可還原主要涉及：

1、絕對操作的還原

• 控制體積
• 合理的提示

2、相對操作的還原

• 嚴格的順序性
• 從源頭保障順序性
• 順序性的補救

3、本地操作的還原

• 過濾收到的操作集合
• 從源頭細化操作顆粒
• 本地保存本地執行

4、無入侵的還原

• 定義入侵
• 排除入侵
• 千人千面

在了解了多人協作的基本原理之后，我們來研究一下它的技術難點。

多人協作有哪些技術難點？

多人協作，本質是分布式系統中的 Multiple Leader Replication，即任何一個用戶端都可被視為 Data Leader，這些 Leader 之間同步數據必然會遇到亂序和沖突問題。這就是多人協作的主要難點。

對于 Multiple Leader Replication 的沖突問題，有如下解決方法：

• 避免產生沖突，即不讓多個用戶同時編輯同一處地方。該解決方法簡單粗暴，使用時需具體查看產品形態是否適合該方案。
• 把沖突暴露給用戶，讓用戶自己解決。目前大多數專業的版本控制軟件采用了該方法，但它不適用于擁有大量非專業用戶的產品，如在線文檔。
• 給寫入操作打上全局 index，可以是時間戳或序列號，該 index 必須是全局的且遞增。在任何沖突的地方，都選擇 index 較高的那個寫入。該方法的優勢在于沖突的解決是完全自動化的，不需要用戶參與。缺點就是如果遇到同步間隔很長的情況，會丟失很多用戶的輸入。

在實際開發在線文檔系統的過程中，Operational Transformation（OT）算法技術是解決多人協作沖突問題較為常用的方法。這項技術誕生于 1989 年，其原理是將文本內容統一為以下 3 種類型的操作方式，目的是為用戶提供最終一致性實現：

• retain(n)：保持 n 個字符
• insert(str)：插入字符 str
• delete(str)：刪除字符 str

在完成上述操作后，OT 算法將正在并發的操作合并轉換，以形成新的操作流，并應用在歷史版本上，實現無鎖化同步編輯。

（OT 算法技術中的操作轉換過程）

OT 算法背后的思想其實非常簡單，就是在特定的條件下進行相應的操作轉換，因此，OT 主要用于文本，通常很復雜且不可擴展。對于富文本編輯等更高級的結構，OT 用復雜性換來了對用戶預期的實現，不會給系統性能造成過多的負面影響。因此，如今大多數實時協同編輯邏輯都是基于 OT 算法來實現的。

正因如此，OT 算法成為了解決當前協同沖突處理最主要的方案之一。然而，即便它已經誕生了 30 余年，控制算法相關的理論早已百花齊放，卻仍無法很好地處理分布式實現問題，且開發一個支持多人實時協同編輯的系統也遠比想象中的更加復雜。

實現多人協作的突破口在哪里？

由此可見，實現一款復雜的多人實時協同編輯系統僅僅依靠算法邏輯是不夠的，還需要根據不同的業務場景（如項目看板、純文本編輯、undo/redo 等），投入大量的研發成本和時間，并在不斷摸索中，尋找到產品性能和易用性之間的平衡點。

那么，是否存在一條更為簡單快捷的解決方法呢？

通過對市面上多款在線協同辦公產品的示例代碼進行分析，我們發現這些產品除了運用到前文提到的 OT 算法之外，基本都會借助第三方表格組件。通過嵌入組件，在線文檔系統很好地支持了多人協作的最終一致性，給用戶提供了更加易用且多樣化的體驗效果，在減少研發成本的同時，實現了更高密度的計算復雜度，大幅提高了多人協作效率。

用于多人協作的表格組件需要具備哪些功能？

首先，是對于表格的功能支持。

由于表格的數值敏感性遠高于其他數據類型，用作多人協作文檔時可以實現更為細膩的操作顆粒度和計算復雜度。因此，所選用的組件必須具備強大的表格功能支持，不僅要在數據錄入、數據填報等方面展現出強大的能力，還要具備各類統計、計算匯總、透視分析，以及圖形化手段。

其次，需要具備開放的 API 接口，滿足更多定制化選項。

這類組件需要提供豐富的事件和應用程序接口，用于控制單元格狀態、表單保護、數據傳輸等邏輯，對于多人協作而言，還需限制用戶對同一處內容進行編輯，以及插入時間戳（序列化）等功能。

出于好奇，筆者下載試用了網上多款表格組件，發現能滿足上述需求的屈指可數，而 SpreadJS 無疑是最為亮眼的一款。這款組件主打可嵌入系統的“在線 Excel”，純前端的體系架構可以很容易的嵌入系統開發，而無需考慮與原生系統的兼容性。值得一提的是，SpreadJS 采用了稀疏數組 (Sparse Array) 作為存儲模型，相較于傳統的鏈式存儲或數組存儲，稀疏數組只會對非空數據進行存儲，而不需要對空數據開辟額外的內存空間。

除了節省內存空間外，對于表格這類布局松散的數據類型，稀疏數組也更易于構建基于行索引的數據字典，以便隨時替換或恢復整個存儲結構中的任何一個級別的節點，借助這一特性，SpreadJS 在多人協同中實現了高效的數據回滾和數據恢復 (Redo/Undo)。

（SpreadJS 的稀疏矩陣存儲模型 (Sparse Array)）

結語

企業協同辦公的需求將伴隨數字化轉型的深化而日益劇增。未來企業協同辦公將朝著產品易用性提升、可集成與二次擴展能力、與原系統/業務的高度契合、滿足最終用戶的使用習慣等方向發展。

如何打破技術壁壘，開發出既能滿足不同場景下的用戶需求，又具備市場競爭力和差異化的在線文檔產品，是 SaaS 企業和系統供應商們首要考慮的問題。

“好風憑借力，送我上青云。”在如今競爭激烈的在線文檔領域，除了耗費大量精力自主研發，學會借力打力滿足不同的業務場景和客戶需求，或許也是一個不錯的選擇。