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這一次,徹底搞懵 CRDT

開發 前端
CRDT,全稱為 conflict-free replicated data type(無沖突復制數據類型),它是一種數據類型,或者說是方案,確保在網絡中的不同副本最后數據保持一致的,可以用協同編輯領域。

我是前端西瓜哥,今天我們來簡單入門一下 CRDT。

CRDT 是什么?

CRDT,全稱為 conflict-free replicated data type(無沖突復制數據類型),它是一種數據類型,或者說是方案,確保在網絡中的不同副本最后數據保持一致的,可以用協同編輯領域。

CRDT 在 2011 年在論文中被正式提出,雖相比 OT 算法(1989年)起步晚了很長的時間,但實現難度低很多,且出現了高性能的 CRDT 庫 Y.js,越來越多產品選擇使用 CRDT 來實現協同編輯功能。

CRDT 有以下特性:

每個客戶端可獨自操作副本,即支持并發,不需要和其他副本協同溝通。

這是一種樂觀復制(Optimistic replication)的策略。

各個副本可以獨立地在本地編輯,不用把更新提交到服務器,等待服務端返回最新的狀態,用這個新狀態覆蓋掉舊狀態。即可做到離線編輯,本地更新了狀態后再同步到服務端。

算法能夠自動地處理不一致的問題。

一個副本和另一個副本通常是不同的,當其他副本同步過來時,有可能會出現沖突(不一致)的地方,比如兩個副本同時刪除和新增一個元素。

這個需要 CRDT 算法使用特定的策略去自動處理,而不是像 git merge 那樣去手動處理沖突。

同一時刻不同副本的狀態可能不同,但同步后它們能最終收斂(converge),達到相同的狀態(最終一致性)。

CRDT 的類型

CRDT 主要分為兩大類型:Operation-based 和 State-based。

Operation-based

Operation-based CRDTs,基于操作的 CRDT。

副本進行同步時,只會把 新增的本地操作(operation) 發送出去。

另一個副本拿到這個 operation 會將其應用到自己的狀態上,operataion 需要滿足交換律(commutative)。

交換律,指的是交換運算順序,最后的結果不變。比如加法就滿足交換律,a+b 和 b+a 的結果是相等的。

operataion 之所以要滿足交換律,是因為網絡并不可知。

假設有兩個副本 a 和 b 要同步過來給其他副本,你不知道到底誰先到達。對于一些副本可能是先 a 后 b,另一些可能是先 b 后 a,我們需保證在不同順序下,結果是一致的。

通常我們是通過 Generator 函數生成新的 opreation,發送給其他副本,然后這些副本通過  Effector 函數應用這些副本。

因為交換律這個特性,Operation-based CRDTs 還有另一個名字 commutative replicated data types(CmRDTs)。

基于操作的 CRDT 的優點是, 傳輸的數據量較少。

State-based

State-based CRDTs,基于狀態的 CRDT。

一個副本進行同步時,會將 整個完整的本地狀態(state) 發送出去。另一個副本需要支持將其他副本進行合并(merge)的操作,這個 merge 方法需要滿足交換律、分配律,以及冪等性。

基于狀態的 CRDT 的問題是,在文檔很大時,需要傳輸大量的數據,會耗費大量的帶寬,且花費時間長。所有實際生產很少會使用它。

優點是實現更簡單,如果數據量不大,是可以考慮使用的。

State-based CRDTs 同樣也有另一個名字:Convergent Replicated Data Types(CvRDTs)。Convergent 是收斂的意思。

一些 CRDT

CRDT 做到數據最終一致性,是基于數學上的特性來保證的。

我們來看幾個簡單的 CRDT 模型。

AWSet

AWSet(Add-wins set),一種新增優先于刪除的集合數據結構。

假如剛開始的時候,副本 A 和 副本 B 的狀態是一致的,有一個 a 在集合中。

副本 A 刪除了 a,然后再新增 a。

副本 B 刪除了 a。

副本 A 的新增 a 和 副本 B 的刪除 a 同時發生。

此時我們會選擇新增,忽略刪除,最后兩個副本的狀態還是 a 在集合中。

為判斷兩個操作是否是 “同時” 的,我們會附加一個和時序相關的元數據,比如時間戳、版本向量。

RWSet

RWSet(Remove-win set),一種刪除優先新增的集合數據結構。

AWSet 類似,但對于并發的操作,會保留刪除,丟棄新增。

LWW

LWW(Last-writer-wins),最后寫入者優先。

所有的操作會有一個時間戳元數據,副本會對比同步操作的時間戳。

如果大于當前狀態時間戳,覆蓋掉原來的狀態;如果小于當前狀態時間戳,則忽略。

2P-Set

Two-Phase Set。

此模型會維護兩個集合,一個是新增集合,保存新增的元素,另一個是刪除集合,保存被刪除的元素。

模型的最終狀態為新增集合和刪除集合的差集。

另外,集合比較特殊,它是只增集合(grow-only set),只能往集合里加元素,不能從集合里移除元素。

這意味著一個元素如果被刪除了,就再也不能添加回來。所以刪除集合也被叫做 tombstone set(墓碑集合),人噶不能復生。

2P-Set 也算是一種 RW-Set(刪除優先),特別的點在于元素被刪除后不能新增回來。

G-Counter

G-Counter,Grow-only Counter,只增計數器,一個只能增加計數的計數器。

此模型使用 n 個節點的容器(一個整數數組),每個副本會分配一個 id,某個副本給計數器 +1,其實就會給對應的數組元素 +1。

計數器的值為數組的求和。

PN-Counter

PN-Counter,Positive-Negative Counter,一個支持增減的計數器。

多個 CRDT 可以組合成一個更復雜的 CRDT。

類似 G-Counter,但 PN-Counter 使用兩個 G-Counter,一個保存新增數(新增操作),另一個保存減少數(減少操作)。

計數器的值為新增數組求和減去減少數組的和。

YATA

最后我們看看復雜點的,簡單介紹一下 Y.js 的 YATA(Yet Another Transformation Approach)模型。

假設我們有值為 "ABCD" 的字符串。

YATA 模型會將其拆分成一個個字符,加上元數據,然后按順序首尾相連組成一個雙鏈表。

// 大概這樣子
{
  id: '2:0', // 客戶端 ID + clock ID
  val: 'B',
  left: a, // 當前節點的左節點
  right: c, // 右節點
  origin: a, // 節點創建時的左節點
  rightOrigin: c // 節點創建時的右節點
}

操作有 “插入” 和 “刪除”。

假設本地在 AB 之間插入 E,此時沒有發送同步,然后收到其他副本傳過來的 F,也是要插入到 AB 之間。

此時 E 和 F 是沖突的,我們會對唯一的 id(某種意義上的時間戳)使用特定的規則來決定先后順序。

至于刪除操作,因為插入操作需要找到在左右節點的位置,所以節點即使被刪除了也是不能從雙鏈表中移出的。

對此,YATA 選擇使用墓碑機制。YATA 將對應節點標記為刪除(item.deleted 設置為 true),并將節點記錄到刪除集合 DeleteSet 里。

這里其實可以看到,CRDT 通常是需要加很多元數據的,尤其是復雜數據結構且數據量較大的場景,所以這也是 CRDT 起初被詬病占用內存高的原因。

但 Y.js 通過一系列手段(比如將多個節點合并為一個大節點),將性能優化到足夠面對大多數場景,證明了用 CRDT 是做協同編輯的是不用擔心性能問題的,如果有,一定是你沒優化好。

結尾

本文只是簡單介紹一些 CRDT 是什么,并感受了一些簡單的 CRDT 模型,希望對你有所幫助。

責任編輯:姜華 來源: 前端西瓜哥
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