12 · 多写者与冲突：多数派和合并的边界

目标：判断并发写入能否合并，以及合并后的收敛是否满足业务约束。

两个离线写者没有共同的现在

多主复制让不同地点都接受写入；本地优先应用也可能让多个离线设备分别修改状态。恢复连接时，必须处理冲突。如果一方修改依赖于另一方的结果，两次写入存在因果顺序；若彼此都没看到对方，就可能是并发的，哪怕物理时间相差几秒。

“最后写入胜出”（LWW）按选定排序保留一个值，会丢掉另一个更新；时钟误差还会扭曲排序。版本向量用每个写者的计数帮助判断因果：一个向量各分量都不小于另一个且至少一个更大，才可以说它覆盖了后者；互有大有小表示并发。

无主复制把写发给多个副本、读也查多个副本。固定副本集合中，R + W > N 保证读写集合相交，但这不是线性一致性的完整证明。并发写、部分成功、错误版本排序、替补副本和故障恢复都可能使简单推论失效。相交不能替业务决定如何合并。

为什么取最大值反而能保留两次增加

CRDT 的一种做法是选择天然可收敛的数据表示。下面是只能增加的 G-counter，每个设备只增加自己的分量，合并逐分量取最大，最终数值再求和。保存 conflicts.py，预测重复合并会不会重复计数。

def merge(a, b):
    return {k: max(a.get(k, 0), b.get(k, 0)) for k in sorted(a.keys() | b.keys())}

def precedes(a, b):
    keys = a.keys() | b.keys()
    return (all(a.get(k, 0) <= b.get(k, 0) for k in keys)
            and any(a.get(k, 0) < b.get(k, 0) for k in keys))

left = {"device-a": 1, "device-b": 0}
right = {"device-a": 0, "device-b": 1}
both = merge(left, right)
assert not precedes(left, right) and not precedes(right, left)
assert merge(both, right) == both
assert merge(left, right) == merge(right, left)
assert sum(both.values()) == 2
print("merged_count:", sum(both.values()))
print("same_after_retry:", merge(both, right) == both)

uv run --python 3.12 --no-project conflicts.py

预期输出：

merged_count: 2
same_after_retry: True

两个分量分别承载独立增加，取最大避免重复消息再次累加。同一写者必须有稳定身份，并持久保持自己的计数。合并满足交换、结合和幂等性质，适合在重复、乱序传播后收敛。文本协作的 OT 会变换操作位置，序列 CRDT 则采用另一套身份和顺序规则；一个计数器实验不能代表完整协同编辑算法。

引导修改：① 把设备 A 的计数改为 2；② 预期总数改为 3；③ 按两个相反顺序合并并断言一致。还可检查 merge(merge(left, right), both) == merge(left, merge(right, both))。

独立练习：活动只剩一个名额，两个离线设备各自确认一份报名。能否把本实验计数器用于保证不超卖？给出一个可实施的产品选择。

重复合并仍增加时，检查是否把整份远端计数直接累加。设备重装后计数丢失时，检查身份与持久化策略。删除、撤销不能直接套 G-counter，需要另外定义可合并表示及业务规则。

在 design.md 将点赞或浏览计数与报名名额分开：前者可接受延迟收敛，后者必须先约束确认权。

参考资料

• DDIA 第二版第 6 章：多主、无主、版本向量、CRDT 与本地优先应用。