ShowMeBug 是一款远程面试工具,双方可通过在线面试板进行实时沟通技术。所以关键技术要点在于“实时同步”。关于实时同步,ShowMeBug 采用了以下技术。
本质上,ShowMeBug 核心就是多人同时在线实时编辑,难点即在这里。因为网络原因,操作可能是异步到达,丢失,与他人操作冲突。想想这就是个复杂的问题。
经过研究,最好用户体验的方式是 OT 转换算法。此算法由 1989 年 C. Ellis 和 S. Gibbs 首次提出,目前像 quip,google docs 均用的此法。
OT 算法允许用户自由编辑任意行,包括冲突的操作也可以很好支持,不用锁定。它的核心算法如下:
文档的操作统一为以下三种类型的操作(Operation):
retain(n)
: 保持 n 个字符insert(s)
: 插入字符串 sdelete(s)
: 删除字符串 s然后客户端与服务端各记录历史版本,每次操作都经过一定的转换后,推送给另一端。
转换的核心是
S(o_1, o_2) = S(o_2, o_1)
换言之,把正在并发的操作进行转换合并,形成新的操作,然后应用在历史版本上,就可以实现无锁化同步编辑。
下图演示了对应的操作转换过程。
这个算法的难点在于分布式的实现。客户端服务端均需要记录历史,并且保持一定的序列。还要进行转换算法处理。
本质上,这是一个基于 websocket 的算法应用。所以我们没有怀疑就选用 ActionCable 作为它的基础。想着应该可以为我们节省大量的时间。实际上,我们错了。
ActionCable 实际上与 NodeJS 版本的 socket.io 一样,不具备任何可靠性的保障,做一些玩意性的聊天工具还可以,或者做消息通知允许丢失甚至重复推送的弱场景是可以的。但像 OT 算法这种强要求的就不可行了。
因为网络传输的不可靠性,我们必须按次序处理每一个操作。所以首先,我们实现了一个互斥锁,也就是针对某一个面试板,准备一个锁,同时只有一个操作可以进行操作。锁采用了 Redis 锁。实现如下:
def unlock_pad_history(lock_key)
logger.debug "[padable] unlock( lock_key: #{lock_key} )..."
old_lock_key = REDIS.get(_pad_lock_history_key)
if old_lock_key == lock_key
REDIS.del(_pad_lock_history_key)
else
log = "[FIXME] unlock_pad_history expired: lock_key=#{lock_key}, old_lock_key=#{old_lock_key}"
logger.error(log)
e = RuntimeError.new(log)
ExceptionNotifier.notify_exception(e, lock_key: lock_key, old_lock_key: old_lock_key)
end
end
# 为防止死锁,锁的时间为5分钟,超时自动解锁,但在 unlock 时会发出异常
def lock_pad_history(lock_key)
return REDIS.set(_pad_lock_history_key, lock_key, nx: true, ex: 5*60)
end
def wait_and_lock_pad_history(lock_key, retry_times = 200)
total_retry_times = retry_times
while !lock_pad_history(lock_key)
sleep(0.05)
logger.debug '[padable] locked, waiting 50ms...'
retry_times-=1
raise "wait_and_lock_pad_history(in #{total_retry_times*0.1}s) #{lock_key} failed" if retry_times == 0
end
logger.debug "[padable] locking it(lock_key: #{lock_key})..."
end
服务端的并发控制完毕后,客户端通过“状态队列”技术一个个排队发布操作记录,核心如下:
class PadChannelSynchronized {
sendHistory(channel, history){
channel._sendHistory(history)
return new PadChannelAwaitingConfirm(history)
}
}
class PadChannelAwaitingConfirm {
constructor(outstanding_history) {
this.outstanding_history = outstanding_history
}
sendHistory(channel, history){
return new PadChannelAwaitingWithHistory(this.outstanding_history, history)
}
receiveHistory(channel, history){
return new PadChannelAwaitingConfirm(pair_history[0])
}
confirmHistory(channel, history) {
if(this.outstanding_history.client_id !== history.client_id){
throw new Error('confirmHistory error: client_id not equal')
}
return padChannelSynchronized
}
}
class PadChannelAwaitingWithHistory {
sendHistory(channel, history){
let newHistory = composeHistory(this.buffer_history, history)
return new PadChannelAwaitingWithHistory(this.outstanding_history, newHistory)
}
}
let padChannelSynchronized = new PadChannelSynchronized()
export default padChannelSynchronized
以上,便实现了一个排队发送的场景。
除此之外,我们设计了一个 PadChannel 用来专门管理与服务器通信的事件,维护历史的状态,处理断线重传,操作转换与校验。
解决了编辑器协同的问题,才是真正的问题的开始。每次的”代码运行”,“编辑”,“清空终端”,“首次同步”都是需要记录的历史操作。于是,ShowMeBug 定义了以下协议:
# 包含以下: edit( 更新编辑器内容 ), run( 执行命令 ), clear( 清空终端 ), sync( 同步数据 )
# select( 光标 ), locate( 定位 )
# history 格式如下:
#
# {
# op: 'run' | 'edit' | 'select' | 'locate' | 'clear'
# id: id // 全局唯一操作自增id, 首次前端传入时为 null, 服务端进行填充, 如果返回时为空, 则说明此 history 被拒绝写入
# version: 'v1' // 数据格式版本
# prev_id: prev_id // JS端生成 history 时上一次收到服务端的 id, 用于识别操作序列
# client_id: client_id // 客户端生成的 history 的唯一标识
# creator_id: creator_id // 操作人的用户id, 为了安全首次前端传入时为 null,由中台填充
# event: { // op 为 edit 时, 记录编辑器 OT 转化后的数据, see here: https://github.com/Aaaaash/blog/issues/10
# [length, "string", length]
# // op 为 select 时, 记录编辑器选择区域(包括光标)
# }
# snapshot: {
# editor_text: '' // 记录当前编辑器内容快照, 此快照由服务端填充
# language_type: '' // 记录当前编辑器的语言种类
# terminal_text: '' // 记录当前终端快照
# }
# }
# created_at: created_at // 生成时间
值得说明的是,client_id
是客户端生成的一个 8 位随机码,用于去重和与客户端进行 ACK 确认。
id
是由服务端 Redis 生成的自增 id,客户端会根据这个判断历史是否是新的。prev_id
用来操作转换时记录所需要进行转换操作的历史队列。
event
是最重要的操作记录,我们用 OT 的转换数据进行存储,如:[length, "string", length]
通过上述的设计,我们将面试板的所有操作细节涵盖了,从而实现多人面试实时同步,面试题和面试语言自动同步,操作回放等核心功能。
篇幅限制,这里只讲到 ShowMeBug 的核心技术,更多的细节我们以后继续分享。
ShowMeBug 目前承载了 3000 场面试记录,成功支撑大量的实际面试官的面试,可靠性已得到进一步保障。这里面有两种重要编程范式值得考虑:
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