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聊聊CRDT
序 本文主要研究一下CRDT CRDT CRDT是Conflict-free Replicated Data Type的简称，也称为a passive synchronisation，即免冲突的可复制的数据类型 b)+c)，即grouping没有影响 Commutative (a+b=b+a)，即order没有影响 Idempotent (a+a=a)，即duplication没有影响(幂等) 基本数据类型 CRDT Graph可以基于Sets结构实现，不过需要处理并发的addEdge(u, v)、removeVertex(u)操作 Map Map需要处理并发的put、rmv操作 实例 这里使用wurmloch-crdt 的实现 GCounter wurmloch-crdt/src/main/java/com/netopyr/wurmloch/crdt/GCounter.java public class GCounter CRDT——解决最终一致问题的利器 Akka Distributed Data Deep Dive Conflict-free replicated data types CRDT: Conflict-free
87830发布于 2019-05-15 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊CRDT
序 本文主要研究一下CRDT conflict-free-replicated-data-types-9-638.jpg CRDT CRDT是Conflict-free Replicated Data b)+c)，即grouping没有影响 Commutative (a+b=b+a)，即order没有影响 Idempotent (a+a=a)，即duplication没有影响(幂等) 基本数据类型 CRDT Graph可以基于Sets结构实现，不过需要处理并发的addEdge(u, v)、removeVertex(u)操作 Map Map需要处理并发的put、rmv操作 实例 这里使用wurmloch-crdt 的实现 GCounter wurmloch-crdt/src/main/java/com/netopyr/wurmloch/crdt/GCounter.java public class GCounter CRDT——解决最终一致问题的利器 Akka Distributed Data Deep Dive Conflict-free replicated data types CRDT: Conflict-free
4.8K40发布于 2019-05-08 - 来自专栏前端西瓜哥的前端文章
CRDT 协同编辑：如何确定操作时序？
CRDT 协同编辑中，我们经常会使用 Last-Writer-Win 的策略解决冲突。即对于多个冲突的操作，哪个操作是最后修改的，就应用哪个操作。
36410编辑于 2024-04-03 - 来自专栏Czy‘s Blog
初探富文本之CRDT协同实例
初探富文本之CRDT协同实例 在前边初探富文本之CRDT协同算法一文中我们探讨了为什么需要协同、分布式的最终一致性理论、偏序集与半格的概念、为什么需要有偏序关系、如何通过数据结构避免冲突、分布式系统如何进行同步调度等等 当前我们更加关注的是Op-based CRDT，本文所说的CRDT也是特指的Op-based CRDT，毕竟State-baed CRDT需要将全量数据进行传输，每次都要完整传输状态来完成同步让它比较难变成通用的解决方案 另外还是那个宗旨，合适的才是最好的，要考虑到实现的成本问题，没有必要硬套数据结构的实现，OT有OT的优点，CRDT有CRDT的优点，CRDT这类方法相比OT还比较年轻，还是在不断发展过程中的，实际上有些问题例如内存占用 此外从技术上讲，CRDT类型是OT类型的子集，也就是说，CRDT实际上是不需要转换函数的OT类型，因此任何可以处理这些OT类型的东西也应该能够使用CRDT。 ，在前文CRDT协同算法中主要讨论的是分布式与CRDT的原理，并没有涉及具体的富文本该如何设计数据结构，那么在这里我们简单讨论下yjs在富文本上应用CRDT的设计。
1.8K20编辑于 2023-03-09 - 来自专栏Czy‘s Blog
初探富文本之CRDT协同算法
CRDT更适合分布式系统，可以不需要中央服务器。 CRDT通过数据结构保证了编辑的无冲突，增加了空间复杂度。 Op-based CRDT 基于操作的CRDT，实际上类似于上边的State-based CRDT，只不过我们操作的对象变成了操作Op的复制与同步。 CRDT的数据结构。 实际上，在形式上Op-based CRDT和State-based CRDT是可以互相转换的，所以在Op-based CRDT这一节当中大部分需要了解的内容在State-based CRDT一节中都有体现 CRDT的实现。
1.7K30编辑于 2023-02-13 - 来自专栏一行舟
基于CRDT的一种协作冲突算法
解决协作冲突业界使用最多的两种思路是基于OT（Operation Transformation）的文档合并算法和基于CRDT的文档合并算法。其中OT算法我们之前已经详细介绍过（OT算法）就不再讨论了。 本文我们主要介绍基于CRDT的一种文档合并算法-YATA。 CRDT算法支持客户端-服务器架构的同时也能很好地支持点对点的传输协议。 为了降低用户使用协作框架的成本，尤其是提供直接在浏览器中可运行的程序，论文的作者提出了“YATA”（基于CRDT思想的协作算法），并提供了开源实现Yjs。 算法复杂度 几种CRDT合并算法的时间复杂度分析如下图 ： 扩展类型 本节主要描述了YATA支持的基本操作类型和通用数据结构。
3.2K30编辑于 2022-08-25 - 来自专栏前端西瓜哥的前端文章
这一次，彻底搞懵 CRDT
我是前端西瓜哥，今天我们来简单入门一下 CRDT。 CRDT 是什么？ CRDT 在 2011 年在论文中被正式提出，虽相比 OT 算法（1989年）起步晚了很长的时间，但实现难度低很多，且出现了高性能的 CRDT 库 Y.js，越来越多产品选择使用 CRDT 来实现协同编辑功能 CRDT 的类型 CRDT 主要分为两大类型：Operation-based 和 State-based。 基于操作的 CRDT 的优点是， 传输的数据量较少。 State-based State-based CRDTs，基于状态的 CRDT。 一些 CRDT CRDT 做到数据最终一致性，是基于数学上的特性来保证的。 我们来看几个简单的 CRDT 模型。
2K10编辑于 2024-01-03 - 来自专栏喔家ArchiSelf
基于CRDT的数据最终一致性
什么是CRDT？ 一个新趋势是，围绕CRDT构建的模型提供了强最终一致性。那么，什么是CRDT 呢？ CRDT是无冲突复制数据类型的缩写。 ，操作 CRDT合并的业务。 然而，并非所有数据库用例都受益于CRDT，而且，基于 CRDT数据库的冲突解决语义是预定义的，不能被重写。 4. 5 构建基于CRDT的应用 将应用程序连接到基于CRDT的数据库与将应用程序连接到任何其他数据库没有什么不同。 CRDT的应用示例 6.1 CRDT 用例: 投票，喜欢，爱心，表情符号等的计数 计数器有许多应用程序。
3.2K31发布于 2021-08-06 - 来自专栏前端博客
协同文档：OT与CRDT实现协同编辑笔记
CRDT 有两种形式： 基于状态：即将各个节点之间的CRDT数据直接进行合并，所有节点都能最终合并到同一个状态，数据合并的顺序不会影响到最终的结果。 基于操作：将每一次对数据的操作通知给其他节点。 CRDT 必须符合可交换性，结合性，还有幂等性，所以 CRDT 数据类型合并最终会收敛到相同状态。 为什么要符合可交换性，结合性，还有幂等性三个特性呢？ 因为可以解决分布式达到最终一致会遇到的问题： 网络问题导致发送接收顺序不一致（幂等性） 以及多次发送（可交换性） OT与CRDT的区别于联系 OT主要用於文本，CRDT更通用 CRDT 不仅仅应用在协同编辑 OT操作必须通过服务器的转换才可以合并， CRDT 由于其数据结构特性，不通过服务器也可以合并。 CRDT 实现协同编辑 OT通过改变操作来实现。 对本地crdt进行操作。它的状态通过连线发送，并与副本的状态合并。合并的次数和顺序无关紧要—所有副本都会聚合。
2.3K31编辑于 2023-04-09 - 来自专栏前端西瓜哥的前端文章
CRDT 协同编辑：修改树的节点层级 Mutable Tree Hierarchy
本文来讲讲一个 CRDT 协同算法：修改树节点层级的操作后，保持多人协作时的数据最终一致，且不会出现环。 算法来自 Figma 前 CTO Even Wallace 的文章： 《CRDT: Mutable Tree Hierarchy》 https://madebyevan.com/algos/crdt-mutable-tree-hierarchy CRDT 算法 此外还有一个 CRDT 的去中性化的实现方式，也是本文要展开叙述的算法。 优缺点 优点： 正统 CRDT 算法，不需要中心权威专门处理； 不像其他的方案，需要复杂高昂的回滚和重放步骤恢复原来的树结构状态； 需要保持历史父节点，看起来很耗费内存，但因为使用节点为 key，所以
64410编辑于 2024-03-12 - 来自专栏Czy‘s Blog
基于OT与CRDT协同算法的文档划词评论能力实现
基于OT与CRDT协同算法的文档划词评论能力实现 当我们实现在线文档平台时，划词评论的功能是非常必要的，特别是在重文档管理流程的在线文档产品中，文档反馈是非常重要的一环，这样可以帮助文档维护者提高文档质量 我们即将要聊的OT与CRDT的实现分别会有相关示例: OT划词评论能力 CRDT划词评论能力 如果想了解关于协同的相关内容，也可以参考之前的文章: Collab Example 初探富文本之OT协同算法 初探富文本之CRDT协同算法 初探富文本之OT协同实例 初探富文本之CRDT协同实例 描述 实际上实现划词评论在交互上并不是非常困难的事，我们可以先简单设想一下，无非是在文档中选中文本，然后在onMouseUp 在上述的实现中我们使用了OT的方式来解决评论位置的同步问题，而本质上我们就是通过协同来解决的同步问题，那么同样的我们也可以使用CRDT的协同方案来解决这个问题，那么在这里我们使用yjs来实现与上述OT 的功能类似的评论位置同步，此部分的相关代码都在https://codesandbox.io/p/devbox/comment-crdt-psm548中。
52610编辑于 2024-04-11 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
关于索引扫描的极速调优实战（第一篇) (r3笔记第81天)
对应的sql语句如下： SELECT LAST_THRESHOLD, CYCLE_MONTH, CYCLE_YEAR FROM CRDT_LMT_NOTIFICATION WHERE ITEM_ID " SCALE_ROWS=1016.803110 ) OPT_ESTIMATE (INDEX_FILTER "CRDT_LMT_NOTIFICATION" "CRDT_LMT_NOTIFICATION_PK " SCALE_ROWS=440.696164 ) INDEX ("CRDT_LMT_NOTIFICATION" "CRDT_LMT_NOTIFICATION_PK") */ " SCALE_ROWS=1016.803110 ) OPT_ESTIMATE (INDEX_FILTER "CRDT_LMT_NOTIFICATION_PK" "CRDT_LMT_NOTIFICATION_PK_PK CRDT_LMT_NOTIFICATION_PK" "CRDT_LMT_NOTIFICATION_PK" WHERE "CYCLE_CODE"=:A AND "OFFER_INSTANCE"=:A AND
68440发布于 2018-03-15 - 来自专栏AI 大数据
从混乱到稳定：如何用 Event Sourcing + CRDT 构建分布式订单系统
本文的目标就是告诉你：只要选对建模方式（事件驱动）和冲突处理策略（CRDT），最终一致性不仅安全，而且还能带来更高的系统弹性和扩展性。 利用 CRDT 保证数据收敛CRDT（冲突自由复制数据类型）提供了一种数学模型来保证多副本之间的状态自动合并而不冲突。 在订单系统中，我们不一定每个字段都要用 CRDT，而是可以选关键字段做 CRDT 设计。 可以使用 CRDT 的 Last-Write-Wins Register 或 Vector Clock 方式进行冲突判断和合并。 Q: CRDT 是不是所有场景都适用？A: 不是。CRDT 适合并发写入、状态合并不复杂的场景。不适合需要强业务约束（如库存不能为负）的场景。
29110编辑于 2025-06-17 - 来自专栏code秘密花园
文本文档协同编辑的实现原理
Conflict-free replicated data type (CRDT) CRDT 翻译过来就是无冲突可复制数据类型。 CRDT 有两种形式： 基于状态：即将各个节点之间的CRDT数据直接进行合并，所有节点都能最终合并到同一个状态，数据合并的顺序不会影响到最终的结果。 基于操作：将每一次对数据的操作通知给其他节点。 CRDT 必须符合可交换性，结合性，还有幂等性，所以 CRDT 数据类型合并最终会收敛到相同状态。为什么要符合可交换性，结合性，还有幂等性三个特性呢？ 「CRDT 实现协同编辑」 为什么选择 CRDT，因为 OT 中的 transformation 流程太复杂，OT 概念不是很清楚，而 CRDT 很好理解，实现起来也不难。 「参考」 因果树和 CRDT 数据结构 xi编辑器 CRDT 引擎实现 atom teletype 博客 Google Doc OT wiki OT 原理详解
3.7K31编辑于 2021-12-27 - 来自专栏跨平台全栈俱乐部
脉脉上的 "前端三大浪漫" 是个啥？
---- 三、CRDT - 无冲突复制数据类型 科普： 在分布式计算中，无冲突复制数据类型（英语：CRDT）是一种可以在网络中的多台计算机上复制的数据结构，副本可以独立和并发地更新，而不需要在副本之间进行协调 1357 CRDT的概念是由Marc Shapiro、Nuno Preguiça、Carlos Baquero和Marek Zawirski于2011年正式定义。 NoSQL分布式数据库Redis、Riak和Cosmos DB有CRDT数据类型。 ---- 推荐一个8K star的前端 CRDT 实时协作库 Yjs： https://github.com/yjs/yjs Yjs 主要的内部特点： 基于双向链表和 StructStore 的基础数据结构 解决并发冲突 回溯历史记录 同步网络状态等 使用示例 以上借鉴一些这篇文章的内容，推荐深度阅读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/452980520 本人水平有限，如果要深入这个CRDT
75520编辑于 2022-09-08 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
关于索引扫描的极速调优实战（第二篇)(r3笔记第82天)
SELECT /*+index_ss(CRDT_LMT_NOTIFICATION CRDT_LMT_NOTIFICATION_PK)*/LAST_THRESHOLD, CYCLE_MONTH, CYCLE_YEAR FROM CRDT_LMT_NOTIFICATION WHERE CYCLE_CODE = 25 AND ITEM_ID = 15131 AND AGREEMENT_ID " " CRDT_LMT_NOTIFICATION" WHERE "CYCLE_CODE"=25 AND "OFFER_INSTANCE"=223499890 AND CRDT_LMT_NOTIFICATION" " CRDT_LMT_NOTIFICATION" WHERE "CYCLE_CODE"=TO_NUMBER(:A) AND CRDT_LMT_NOTIFICATION" " CRDT_LMT_NOTIFICATION" WHERE "CYCLE_CODE"=25 AND "OFFER_INSTANCE
93670发布于 2018-03-15 - 来自专栏禅林阆苑
避免“工作撞车”——多人协同编辑引擎在基于AST的低代码平台上的设计实践
demo：CRDT 分为基于状态和基于操作的CRDT，基于状态的CRDT可以在这个站点中交互式学习：https://lars.hupel.info/topics/crdt/01-intro/ 核心差异对比 虽然 CRDT 设计初衷为去中心化系统，会带来一定性能与内存开销，但 Figma 仍借鉴其思想，构建了中心化 CRDT 协同系统。 该系统将设计文件抽象为图形树，以对象属性为最小操作单元。 协同算法与数据结构设计 3.1 选择基于操作的 CRDT 模式 在 CRDT 的两种实现模式中，选择 基于操作的模式（Op-based CRDT），主要基于以下考量： • 基于状态（State-based ）CRDT 的局限性 节点间需同步完整状态（如整个集合、计数器）。 ://lars.hupel.info/topics/crdt/01-intro/ 不同CRDT算法对比 https://text-crdt-compare.surge.sh/ JSON Patch &
44611编辑于 2025-11-02 - 来自专栏phodal
去中心化在线协作：Feakin 的图形协作是如何设计的？
这也是从顶层设计上， OT 与 CRDT 的巨大差异之处。另外一些差异在于 OT 更多的是针对于文本数据，而 CRDT 则可以针对于文本、任意 JSON 数据。 当我们使用 CRDT 进行文本协作时，每一个字符视为一个实体。 在此这里，我还没有仔细研究各类 CRDT 实现的差异，这些差异点的分析，留给未来写数据库的时候来实现。如果你对 CRDT 有兴趣，可以看这个视频：CRDTs: The Hard Parts。 OT/CRDT 等在实现上与 Git 极为相似，只是 OT/CRDT 更像是一种实时的 Git-Rebase，获得 patch，自动就 rebase。 编辑：多端 CRDT 与编辑器集成 在选用了 Rust 作为 CRDT 的语言之后，我们就自然可以很好利用 Rust 语言的跨平台特性，将它编译为 WASM。
1K20编辑于 2022-09-13 - 来自专栏趣谈前端
可视化+多人协同技术原理和案例分享
CRDT 算法的优点在于它可以适用于大规模的分布式系统，并且不需要中心化的服务器进行协同调度。 但是，CRDT 算法在处理复杂操作时可能会存在合并冲突的问题，需要设计复杂的合并函数来解决。 Yjs 是专门为在 web 上构建协同应用程序而设计的CRDT. CRDT 包含以下两种： CmRDT：基于操作的 CRDT，OP-based-CRDT CvRDT：基于状态的 CRDT，State-based CRDT 基于状态的 CRDT 更容易设计和实现，每个 CRDT 的整个状态最终都必须传输给其他每个副本，每个副本之间通过同步全量状态达到最终一致状态，这可能开销很大； 而基于操作的 CRDT 只传输更新操作，各副本之间通过同步操作来达到最终一致状态，通常很小 yjs协同框架使用 Yjs 本身是一个数据结构，原理是：当多人协作时，对于文档内容修改，通过中间层将文档数据转换成 CRDT 数据；通过 CRDT 进行数据数据更新这种增量的同步，通过中间层将 CRDT
1.6K10编辑于 2024-04-26 - 来自专栏携程技术
干货 | 携程Redis跨IDC多向同步实践
自从被大神打了广告，各种分布式系统和应用均开始尝试CRDT，redislabs[5]和riak[6]已经实现多种数据结构，微软的CosmosDB[7]也在azure上使用CRDT作为多活一致性的解决方案 4.2 CRDT CRDT 同步方式有两种： 1）state-based replication 发送端将自身的“全量状态”发送给接收端，接收端执行“ merge” 操作，来达到和发送端状态一致的结果 4.4 CRDT Register 在 Redis 中的落地 讲完了 CRDT 的传输类型和一个基本的数据结构，那么具体这样的理论是如何落地到 Redis 中间的呢？ 五、未完待续 由于篇幅限制，我们详细介绍了 CRDT 同步的理论基础以及一个Redis 的 K/V 数据结构在 CRDT 中是如何展现出来的。 附录 [1] 携程Redis海外机房数据同步实践 [2] CRDT——解决最终一致问题的利器 [3] CRDT: https://hal.inria.fr/inria-00609399/document
2.9K31发布于 2019-09-23
腾讯云开发者
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