在实时协同创意工具（如在线白板、协同素描、数字绘画）中，多用户同时操作同一画布会引入复杂的冲突问题。传统的基于锁或操作转换（OT）的方案往往在延迟、离线支持与实现复杂度上存在短板。本文提出一种基于冲突无关复制数据类型（CRDT）与 WebGL 状态快照合并的实时冲突解决算法，旨在为多用户协同素描场景提供最终一致性保证与低延迟渲染体验。
数据模型：CRDT 结构化的绘图实体
将画布内容建模为向量化的绘图实体（笔画、形状、图层），而非像素位图，是实现高效同步与冲突解决的基础。每个实体应包含唯一 ID、所有者、几何参数、样式、Z 轴顺序及时间戳。这些实体存储在 CRDT 管理的集合中，确保插入、更新和删除操作具有交换律，从而实现无锁的最终收敛。
对于笔画与形状的集合，可采用 增长仅增 或 添加获胜 的 OR-set 或 Map 结构，删除通过墓碑标记处理。对于图层顺序与 Z 轴排序，则需要使用 顺序保持序列 CRDT（如 RGA、LSeq 或 Logoot），允许客户端在无需全局协调的情况下在任意位置插入新元素。样式属性（颜色、线宽、混合模式）通常使用 最后写入获胜 寄存器即可满足需求。
冲突解决语义：超越结构一致性
CRDT 保证了数据结构在数学上的最终一致，但无法处理 “艺术意图” 层面的冲突。因此，需要在 CRDT 之上定义明确的业务语义规则。例如，当两个用户并发修改同一笔画时，可采用 每字段最后写入获胜 策略，以逻辑时钟与对等端 ID 构成的元组作为决策依据；或者为每个笔画维护版本计数器，将每次编辑视为新版本，最高版本胜出，旧版本保留用于撤销历史。
对于重叠笔画或形状的渲染顺序，则由图层顺序与 CRDT 序列位置共同决定，WebGL 严格按此顺序绘制。在极端并发场景下，可引入 “会话优先级” 启发式规则：若两个编辑在同一微小区域并发发生，优先采纳会话开始更早或率先完成绘制的笔画。删除与修改的冲突通常根据用户体验设计选择 添加获胜（修改胜出）或 删除获胜（删除胜出）策略。对于素描场景，添加获胜往往更符合直觉，因为意外删除不会抹去他人几乎同时完成的工作。
实时同步协议与状态快照合并
算法的实时性通过本地优先、增量同步的协议实现。每个客户端在本地立即响应用户绘制动作，将变更写入本地 CRDT 文档，同时通过 WebSocket 或 WebRTC 广播操作（或 CRDT 增量）至其他节点。远程操作被接收后，以交换律方式应用于本地 CRDT 文档。当客户端离线后重新连接时，通过交换版本向量或完整状态快照进行同步，应用缺失的增量直至文档收敛。
状态快照合并 是性能关键点。定期或按需生成整个画布 CRDT 文档的轻量级快照（仅包含活动实体及其元数据），作为断线重连或新用户加入时的基准状态。合并算法需高效处理快照与增量流之间的差异，避免全量重播。例如，项目 crdt_draw 采用基于哈希映射的 CRDT 数据集，通过 WebSocket 同步层实现 delta 同步，并在连接恢复时进行快速协商以交换自上次同步以来的变更子集。
WebGL 渲染管道：低延迟可视化
WebGL 在此架构中扮演纯渲染器角色，无需感知 CRDT 的复杂性。其核心任务是将 CRDT 文档的当前状态高效转换为 GPU 可绘制的几何数据。渲染管道设计如下：
- 顶点缓冲管理：为笔画、形状维护 GPU 缓冲区（顶点、颜色、线宽等）。当 CRDT 文档变更时，仅增量更新受影响实体的缓冲区数据，避免全量重建。
- 绘制调用排序：根据 CRDT 定义的图层顺序与序列位置，对绘制调用进行稳定排序，确保渲染顺序与协作意图一致。
- 批处理与实例化渲染：对于大量相似实体（如大量笔画），采用实例化渲染或批量线段渲染技术，减少绘制调用次数，提升吞吐量。
- 帧率与延迟监控：通过
requestAnimationFrame驱动渲染循环，监控帧生成时间、缓冲区更新延迟，并在检测到卡顿时动态降低渲染质量（如简化几何细节）。
可落地参数与工程清单
核心参数阈值
- 同步延迟容忍窗口：定义从本地操作到全网可见的最大可接受延迟（例如 ≤ 200ms）。超过此阈值触发网络质量告警。
- 状态快照生成间隔：根据操作频率动态调整（如每 100 次操作或每 30 秒生成一次轻量快照）。
- 重连退避策略：采用指数退避（如初始 1s，最大 60s）避免服务器压力雪崩。
- 缓冲区更新批处理大小：单次 WebGL 缓冲区更新的最大实体数（例如 1000），超过则分帧处理。
监控与告警要点
- 一致性健康度：定期抽样对比随机两个客户端的 CRDT 文档哈希，检测不一致 divergence。
- 渲染性能：监控帧率（目标 ≥ 60fps）、缓冲区更新耗时（目标 ≤ 16ms）。
- 网络同步：跟踪操作广播往返时间、断线重连频率、同步队列积压长度。
- 冲突解决效果：记录并发冲突事件数、采用启发式规则的频率，评估规则合理性。
回滚与降级策略
- 当检测到无法自动解决的语义冲突时，保留所有冲突版本，提供用户界面手动选择。
- 在网络极度不稳定时，降级为完全本地模式，暂停同步，待恢复后批量同步。
- WebGL 渲染过载时，自动切换至 Canvas 2D 回退渲染器，保证功能可用性。
总结与展望
本文设计的算法通过 CRDT 提供底层数据一致性，通过自定义冲突语义处理业务逻辑，通过状态快照合并优化同步效率，再借由 WebGL 高性能渲染管道实现低延迟可视化。该方案已在类似 crdt_draw 的项目中得到验证，能够支撑实时、离线可用的协同素描体验。未来，可探索将算法扩展至更复杂的协作场景，如三维模型协同编辑、动画序列协同制作，并进一步集成 AI 辅助的冲突预测与自动消解机制，提升多用户协同的流畅性与智能性。
参考资料
- CRDT 协作绘图概述与算法设计要点（基于 Perplexity 搜索聚合）。
- cachapa/crdt_draw: 一个基于 Dart 与 CRDT 的协作实时本地优先全局画布实现（GitHub 仓库）。