这里讲的 “协同编辑”，指的是 “Collaborative Editing”，多个人同时一起编辑同一个文件，比如说 Google Docs，国内的有有道云协作、石墨文档之类的。这样的系统倒不如我们前面提到的那些应用系统那么 “火”，但是，依然具备相当的典型性。
第一印象，这样的一个系统，我们可以简单做出如下归类：
- 这是一个文件编辑系统，这是最最基础的一个功能性需求，它就好像是 Windows 下的记事本，只不过它是在线的。
- 这是一个分布式系统，客户端/浏览器可以在不同的地方，通过网络和服务端联结，用户的编辑行为转化为请求发送给服务端。
- 这是一个异步系统，编辑编辑过程中，事件都是由不同用户的浏览器/客户端上对文件的来触发的。
因此，根据上面的三条，我们可以 “没什么新意” 地归纳出一些相应的需求和限制，不过，这个系统里面还隐含了这么几个特殊的要求：
- 自动保存：所见即所得，所见即所存。因此文件的变更需要自动同步到服务端保存，并且显然一般情况下，这是一个增量同步。这个增量同步是双向的，既有客户端到服务器，也有服务器到客户端。
- 冲突处理：在多数情况下，系统要能够自动处理合并多人对于同一个文件在同一时间的修改，这个文件多数是文本文件，或者至少是内容结构化了的文件。
- 版本管理：要能够追溯修改历史，回退版本，甚至单独剔除或合并特定用户的修改等等。
- 权限管理：不同的人可以具备不同的权限，比如有的人只可以读，有的人可以写。
- 图中虚线表示控制流，也包括协同编辑文件的创建，但是实际的文件内容数据流动，是通过实线完成的。
- 上半部分表示的是一个文件创建的过程，Application Server 接受请求，通过 Metadata Service 把文件创建出来。文件赋予不同的权限组，Auth Service 管理权限记录。
- 下半部分，用户把编辑内容增量写入 Channel Service，这样的事件经过鉴权和简单处理后放入待处理队列。Collaboration Service 从队列中取出事件并处理，它在完成编辑操作以后，把 merge 完的变更事件写到另一个队列中去，并通过 Channel Service 把更新推送给另一个用户。
- 一般的系统，在服务端推送的时候建立长连接的比较多，但是这类系统在客户端推送和服务端推送两头都要建立长连接。 客户端每发生一次变更，就要把事件通知到 Channel Service，反之亦然 。之所以这样做，有两个原因，
- 一是因为数据要尽可能实时地同步；
- 二是这样的数据包一般都比较小，长连接可以减少开销。
- 所谓增量变更，常见的包括三种：insert、delete 和 retain，前两个用于对当前光标位置的字符增删操作，后者用于移动光标。
- 对于文件修改的冲突自动解决和合并，有一个这类系统使用的特定的技术，叫做 Operational Transformation（OT）。基本上就是把根据用户编辑文档的版本和字符所在位置，以及编辑行为（增加或/和删除），转换并合并编辑到实际文档中位置的一种技术。
- 对于修改历史记录的存储，肯定要存放一个基础版本加上每个变更。每个变更都很小，且按照时间序列排好，这样的变更数据使用支持索引的 KV 数据库或者列数据库都可以实现。
- 但是，如果只使用这个机制，在变更非常多的情况下，读出所有数据才能得到最新版本，效率很低，其中一个改进的办法是一定变更数量以后进行 archive，或者说对一系列变更做一个 snapshot。
- 因此，整体看来，这就是一个 Snapshot + WAL（Write Ahead Log）的典型实现。
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