oschly/praca_inzynierska
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

typo, hide counter on empty pages, add short title

Browse Source
This commit is contained in:
Oskar Chybowski
2026-06-07 16:22:00 +02:00
parent 334776da5a
commit a525fe60dd
6 changed files with 21 additions and 17 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
Thesis/Chapters/1. Theoretical Scope.typ
+1 -1
View File
@@ -4,7 +4,7 @@
== Systemy współdzielenia dokumentów w czasie rzeczywistym
Budując rozwiązania związane z równoczesnym tworzeniem i modyfikacją tekstu przez więcej niż jednego użytkownika, musimy rozważyć wyzwania napotykane w aktualizacji tworzonego dokumentu, gdzie każdy klient posiada lokalną kopię i nanosi na nie własne zmiany, ale też w międzyczasie musimy nanieść zmiany od pozostałych klientów. W takim systemie mówimy wtedy o zbieżności danych@cite:eventually_consistent - czyli zapewnieniu tego samego stanu między każdym klientem. W przypadku edycji tekstu skupię się na ewentualnej zbieżności, która uwzględnia posiadanie rozbieżnych kopii tego samego źródła danych u każdego z klientów przez pewien czas. Dopiero gdy zostanie zakończona edycja tekstu, zmiany zostają propagowane i nanoszone do pozostałych klientów. Finalnie każdy klient po czasie posiada identyczną kopię dokumentu. Ze strony doświadczeń użytkowania jest to skuteczna strategia ze względu na możliwość zapewnienia płynności interfejsu graficznego oraz z pomocą złożonych mechanizmów umożliwia rozwiązywanie konfliktów między kopiami.
Wspomniany model nie jest bez wad. Największym problemem jest istnienie konfliktów, których rozwiązanie klienci muszą ustalić za pomocą dodatkowych strategii. Najeczęściej wykorzystywaną jest Last-Write-Wins (LWW). Rozstrzyga ona konflikty poprzez nanoszenie tylko tej zmiany, która jest uznawana jako ostatnia w kolejności zbioru konfliktujących operacji. Ustalanie kolejności nie jest jasno tutaj zdefiniowane. W systemach baz danych takich jak Cassandra@cite:apache_cassandra_documentation oraz SQL Server P2P@cite:microsoft_sql_server_p2p_replication_documentation każdy zapis otrzymuje własny znacznik czasowy, na podstawie którego wybierany jest najmłodszy wpis i nim nadpisywane są zmiany w źródle danych. Zmiany ze starszymi znacznikami są porzucane. Zauważalną wadą LWW jest wysokie ryzyko utraty danych w czasie nanoszenia zmian, ponieważ wszystkie konfliktujące starsze zmiany nie są brane pod uwagę.
Wspomniany model nie jest bez wad. Największym problemem jest istnienie konfliktów, których rozwiązanie klienci muszą ustalić za pomocą dodatkowych strategii. Najczęściej wykorzystywaną jest Last-Write-Wins (LWW). Rozstrzyga ona konflikty poprzez nanoszenie tylko tej zmiany, która jest uznawana jako ostatnia w kolejności zbioru konfliktujących operacji. Ustalanie kolejności nie jest jasno tutaj zdefiniowane. W systemach baz danych takich jak Cassandra@cite:apache_cassandra_documentation oraz SQL Server P2P@cite:microsoft_sql_server_p2p_replication_documentation każdy zapis otrzymuje własny znacznik czasowy, na podstawie którego wybierany jest najmłodszy wpis i nim nadpisywane są zmiany w źródle danych. Zmiany ze starszymi znacznikami są porzucane. Zauważalną wadą LWW jest wysokie ryzyko utraty danych w czasie nanoszenia zmian, ponieważ wszystkie konfliktujące starsze zmiany nie są brane pod uwagę.
W przypadku tekstu jako typu danych, istnieje specjalny wariant ewentualnej zbieżności - silna ewentualna zbieżność. Ten model wykorzystuje specjalne struktury danych, które zapewniają bezkonfliktowe nanoszenie zmian, a ich skuteczność opiera się na matematycznych dowodach@cite:verifying_strong_eventual_consistency.