分享编辑保存时如何处理并发冲突？

Question

在多人协作的在线文档编辑场景中，如何在分享编辑保存时处理并发冲突是一个常见且关键的技术问题。当多个用户同时修改同一文档并尝试保存时，系统需确保数据一致性与用户修改不被覆盖。常见的问题包括：如何检测并发修改、如何合并差异、如何通知用户冲突及提供解决机制。若处理不当，可能导致数据丢失或状态不一致。因此，设计高效的冲突检测与解决策略，如使用版本号、时间戳或操作转换（OT）算法，成为保障协同编辑可靠性的核心挑战。

Answer 1

一、并发冲突问题的背景与重要性

在多人协作的在线文档编辑场景中，多个用户可能同时对同一文档进行修改。当两个或更多用户几乎同时保存他们的更改时，系统必须确保最终文档的状态既包含所有用户的意图，又不会导致数据丢失或状态不一致。

• 用户A修改了段落1
• 用户B修改了段落2
• 如果两人同时提交，系统需要判断如何合并这些修改

若处理不当，可能导致其中一方的修改被覆盖，甚至引发不可预测的数据错误。

二、常见的并发冲突检测机制

为了有效识别并发修改行为，系统通常采用以下几种检测策略：

1. 版本号（Version Number）：每次保存时递增版本号，若客户端提交的版本号小于服务器当前版本，则说明存在冲突。
2. 时间戳（Timestamp）：记录每次更新的时间戳，若两个修改的时间戳非常接近，则触发冲突检测流程。
3. Etag / If-Match HTTP头：在RESTful API中使用ETag标识资源状态，客户端提交前需携带匹配的ETag。

机制	优点	缺点
版本号	实现简单，逻辑清晰	无法支持分布式系统的多副本一致性
时间戳	天然支持时间排序	精度受限，可能误判

三、冲突解决的核心算法与技术

一旦检测到冲突，系统必须决定如何合并不同的修改。以下是几种主流方法：

function mergeChanges(base, change1, change2) {
    if (change1.version !== base.version || change2.version !== base.version) {
        throw new ConflictError("Conflict detected!");
    }
    // 使用操作转换算法（Operational Transformation）合并
    return OT.merge(change1, change2);
}

• 操作转换（OT, Operational Transformation）：将每个用户的修改视为“操作”（如插入、删除），通过数学变换将操作按顺序应用。
• CRDTs（Conflict-Free Replicated Data Types）：基于可交换的语义结构设计数据类型，确保任意顺序的合并结果一致。
• 三路合并（Three-way Merge）：类似于Git的合并方式，基于共同祖先（base）、本地修改和远程修改进行合并。

这些算法各有优劣，选择时需结合具体业务场景和技术栈。

四、用户交互与冲突通知机制

除了后端的冲突检测与解决，前端也需要提供良好的用户体验：

1. 实时提示：用户正在编辑他人修改的部分时，弹出提示或高亮显示。
2. 冲突界面：保存失败时展示差异对比界面，允许用户手动选择保留哪一部分内容。
3. 自动重试：在后台尝试自动合并，若成功则通知用户；若失败再引导用户介入。

graph TD A[用户提交修改] --> B{是否有冲突?} B -- 是 --> C[展示冲突详情] B -- 否 --> D[自动合并并保存] C --> E[用户选择保留项] E --> F[提交最终版本] D --> G[通知用户已保存]

五、实际部署中的考量与优化策略

在真实环境中，还需考虑网络延迟、异构设备、离线编辑等复杂因素：

• 引入消息队列（如Kafka）来缓冲用户的操作流，避免瞬时并发压力过大。
• 使用Redis缓存文档最新版本与操作历史，提升响应速度。
• 为移动端用户提供“草稿同步”功能，在联网时自动提交本地变更。

from redis import Redis
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def save_document(doc_id, content, version):
    current_version = redis_client.get(f"doc:{doc_id}:version")
    if current_version and int(current_version) != version:
        raise ConcurrentModificationError()
    redis_client.set(f"doc:{doc_id}:content", content)
    redis_client.incr(f"doc:{doc_id}:version")