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云计算技术随着互联网的不断发展而被越来越多的程序员掌握,今天我们就通过案例分析来简单了解一下,云服务技术应用场景分析。
多设备数据一致性同步方案设计
云服务数据同步的方案采用的是类似于Git版本管理的概念,主要涉及2个行为:
推数据:将本地设备增量数据推送至云端。
拉数据:将云端增量数据拉取至本地。
主要需要了解的有以下2点:
增量数据识别;
数据冲突处理。
(1)增量数据识别
云服务采用的是基于数据版本的识别方案:云端每条数据都有自身的版本号,版本号逐步递增。
客户端获取云端当前大的数据版本sv;
若客户端本地数据大版本lv
若lv=sv,则客户端判断本地是否存在增量更新数据,若有则将本地增量数据推送到云端。
(2)数据冲突处理
数据冲突出现在多设备同时使用的过程中,同时对同一条数据进行操作,造成数据冲突的情况。
因此同步数据流程需要考虑数据冲突的场景。
常见的冲突解决方案有2种:a、自动为用户解决冲突。b、用户手动自行解决冲突。
自动为用户解决冲突一般有以下方案:
以新的数据修改时间为准,以修改时间迟的设备的数据为准。
2条数据都保留。(会给用户造成数据重复的错觉,影响体验)
用户手动自行解决冲突:
参照git的冲突处理方式,冲突数据展示给用户,由用户自行选择内容的存留,后将终数据推送到云端。
由于云服务对接了很多不同模块的数据:联系人、日程、浏览器书签,不同数据的特性不一样,每种数据的冲突处理的规则也不一样。因此云服务采用了将冲突数据返回给业务模块,供业务模块自行解决的策略,于业务方采用上述哪种解决方式,由业务方自行决策。
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