Loro 富文本 CRDT 的介绍 [译]
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原文中文，约11100字，阅读约需27分钟。
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内容提要
本文介绍了Loro平台实现的富文本CRDT算法，满足无缝富文本协作的要求，可转换成富文本CRDT。在线演示基于Quill技术构建，提供实时协作和离线时的并发编辑功能。文章还介绍了REG算法、Peritext背景知识、列表CRDT和重放事件图。Loro的富文本CRDT算法使用样式锚点实现富文本编辑，采用B+树数据结构表示文本内容和样式。通过DiffCalculator工具计算差异，使用Fugue算法处理远程更新。经测试验证了算法的正确性和最终一致性。
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关键要点
- Loro平台实现的富文本CRDT算法符合Peritext的无缝富文本协作要求。
- 在线演示基于Quill技术，支持实时协作和离线并发编辑功能。
- Loro的富文本CRDT算法使用样式锚点和B+树数据结构表示文本内容和样式。
- REG算法是Loro技术的基础，但无法与Peritext完美结合，促使开发新的富文本算法。
- 列表CRDTs展示了插入、删除操作及墓碑机制。
- 重放事件图（REG）结合了操作转换和CRDT的优势，支持低开销的并行编辑。
- Fugue算法用于处理远程更新，确保算法的正确性和最终一致性。
- Peritext解决了富文本编辑中的样式冲突问题，能够保留用户的编辑意图。
- Loro通过样式锚点实现富文本编辑，采用控制字符处理样式。
- Loro的算法实现了强大的最终一致性，确保相同更新操作产生一致的富文本文档。
- Loro富文本算法通过Peritext标准测试，成功处理多种并行操作和样式重叠情况。
- Loro的设计遵循重放事件图特性，使用OpLog和DocState管理操作历史和当前状态。
- Loro的富文本模块使用JavaScript进行配置和操作，支持多种样式设置。
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