“时势造英雄”，是亘古不变的真理。在当前的时代背景下，在线文档可以称得上是这样的“英雄”。
自 2020 年新冠疫情爆发以来，远程办公彻底颠覆了传统的企业管理模式，在线文档作为远程办公软件的重要组成部分也同样迎来了高速发展。
如今，即便市场中已经有了腾讯文档、石墨文档、飞书、语雀和灵犀文档等在线办公产品，但在线文档本身仍面临功能、技术、数据安全、服务、生态等多方面的考验，如数据处理效率、多人协作、二次扩展、系统集成、框架兼容性问题等。
从技术角度来看，在线、数据处理和多人协作是开发在线文档系统最关键的技术指标。不过，在线和数据处理均已有较成熟的技术方案，实现难度不大。因此，多人协作才是影响在线文档系统易用性的核心要素。
什么是多人协作？
多人协作，即多人同时对同一份文档进行编辑，用户无需刷新即可看到其他人所做的修改。Google Docs、腾讯文档、石墨文档、Quip 等都具备多人协作功能。
那么，多人协作是如何实现的呢？
任何信息如要做到多人实时编辑与展现，需要实现以下三步：
- 操作化
- 可传输
- 可还原
这三步，类似于编解码过程。首先将信息转换为一组操作集合，然后将操作通过网络传输给其他终端，最后在本地终端将操作还原为信息。
这些步骤看起来简单，但每一步都需要考虑很多。比如操作化过程中，在对信息进行分割与组合时，如何确保信息的所有变化都可以分解为操作的集合、如何令操作覆盖信息的所有变化，以及如何决定分割的颗粒度。
可传输需要考虑以下几点：
- 传输内容
a. 原始文本
i. 清晰
ii. 冗余
b. 压缩技术
i. 逻辑压缩
ii. 协议压缩
iii. 手动压缩 - 网络协议
a. Socket
i. TCP
ii. UDP
b. HTTP
c. WebSocket - QoS（Quality of Service，服务质量）
a. 快速失败
b. 自动回滚
c. 自动重连
d. 自动恢复
可还原主要涉及：
- 绝对操作的还原
a. 控制体积
b. 合理的提示 - 相对操作的还原
a. 严格的顺序性
b. 从源头保障顺序性
c. 顺序性的补救 - 本地操作的还原
a. 过滤收到的操作集合
b. 从源头细化操作颗粒
c. 本地保存本地执行 - 无入侵的还原
a. 定义入侵
b. 排除入侵
c. 千人千面
在了解了多人协作的基本原理之后，我们来研究一下它的技术难点。
多人协作有哪些技术难点？
多人协作，本质是分布式系统中的 Multiple Leader Replication，即任何一个用户端都可被视为 Data Leader，这些 Leader 之间同步数据必然会遇到乱序和冲突问题。这就是多人协作的主要难点。
对于 Multiple Leader Replication 的冲突问题，有如下解决方法：
- 避免产生冲突，即不让多个用户同时编辑同一处地方。该解决方法简单粗暴，使用时需具体查看产品形态是否适合该方案。
- 把冲突暴露给用户，让用户自己解决。目前大多数专业的版本控制软件采用了该方法，但它不适用于拥有大量非专业用户的产品，如在线文档。
- 给写入操作打上全局 index，可以是时间戳或序列号，该 index 必须是全局的且递增。在任何冲突的地方，都选择 index 较高的那个写入。该方法的优势在于冲突的解决是完全自动化的，不需要用户参与。缺点就是如果遇到同步间隔很长的情况，会丢失很多用户的输入。
在实际开发在线文档系统的过程中，Operational Transformation（OT）算法技术是解决多人协作冲突问题较为常用的方法。这项技术诞生于 1989 年，其原理是将文本内容统一为以下 3 种类型的操作方式，目的是为用户提供最终一致性实现：
- retain(n)：保持 n 个字符
- insert(str)：插入字符 str
- delete(str)：删除字符 str
在完成上述操作后，OT 算法将正在并发的操作合并转换，以形成新的操作流，并应用在历史版本上，实现无锁化同步编辑。
OT 算法技术中的操作转换过程（图源： https://en.wikipedia.org/wiki... ）
OT 算法背后的思想其实非常简单，就是在特定的条件下进行相应的操作转换，因此，OT 主要用于文本，通常很复杂且不可扩展。对于富文本编辑等更高级的结构，OT 用复杂性换来了对用户预期的实现，不会给系统性能造成过多的负面影响。因此，如今大多数实时协同编辑逻辑都是基于 OT 算法来实现的。
正因如此，OT 算法成为了解决当前协同冲突处理最主要的方案之一。然而，即便它已经诞生了 30 余年，控制算法相关的理论早已百花齐放，却仍无法很好地处理分布式实现问题，且开发一个支持多人实时协同编辑的系统也远比想象中的更加复杂。
实现多人协作的突破口在哪里？
由此可见，实现一款复杂的多人实时协同编辑系统仅仅依靠算法逻辑是不够的，还需要根据不同的业务场景（如项目看板、纯文本编辑、undo/redo 等），投入大量的研发成本和时间，并在不断摸索中，寻找到产品性能和易用性之间的平衡点。
那么，是否存在一条更为简单快捷的解决方法呢？
通过对市面上多款在线协同办公产品的示例代码进行分析，我们发现这些产品除了运用到前文提到的 OT 算法之外，基本都会借助第三方表格组件。通过嵌入组件，在线文档系统很好地支持了多人协作的最终一致性，给用户提供了更加易用且多样化的体验效果，在减少研发成本的同时，实现了更高密度的计算复杂度，大幅提高了多人协作效率。
用于多人协作的表格组件需要具备哪些功能？
首先，是对于表格的功能支持。
由于表格的数值敏感性远高于其他数据类型，用作多人协作文档时可以实现更为细腻的操作颗粒度和计算复杂度。因此，所选用的组件必须具备强大的表格功能支持，不仅要在数据录入、数据填报等方面展现出强大的能力，还要具备各类统计、计算汇总、透视分析，以及图形化手段。
其次，需要具备开放的 API 接口，满足更多定制化选项。
这类组件需要提供丰富的事件和应用程序接口，用于控制单元格状态、表单保护、数据传输等逻辑，对于多人协作而言，还需限制用户对同一处内容进行编辑，以及插入时间戳（序列化）等功能。
出于好奇，笔者下载试用了网上多款表格组件，发现能满足上述需求的屈指可数，而 SpreadJS 无疑是最为亮眼的一款。这款组件主打可嵌入系统的“在线 Excel”，纯前端的体系架构可以很容易的嵌入系统开发，而无需考虑与原生系统的兼容性。值得一提的是，SpreadJS 采用了稀疏数组 (Sparse Array) 作为存储模型，相较于传统的链式存储或数组存储，稀疏数组只会对非空数据进行存储，而不需要对空数据开辟额外的内存空间。
除了节省内存空间外，对于表格这类布局松散的数据类型，稀疏数组也更易于构建基于行索引的数据字典，以便随时替换或恢复整个存储结构中的任何一个级别的节点，借助这一特性，SpreadJS 在多人协同中实现了高效的数据回滚和数据恢复 (Redo/Undo)。
SpreadJS 的稀疏矩阵存储模型 (Sparse Array)
结语
疫情加速了企业数字化转型。未来企业协同办公将朝着产品易用性提升、可集成与二次扩展能力、与原系统/业务的高度契合、满足最终用户的使用习惯等层面发展。
如何打破技术壁垒，开发出既能满足不同场景下的用户需求，又具备市场竞争力和差异化的在线文档产品，是 SaaS 企业和系统供应商们首要考虑的问题。
“好风凭借力，送我上青云。”在如今竞争激烈的在线文档领域，除了耗费大量精力自主研发，学会借力打力满足不同的业务场景和客户需求，或许也是一个不错的选择。
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