从崩溃边缘到流畅上线：CodeBuddy 如何帮我“复活”一个濒临失败的实时协作项目

一、项目背景：雄心勃勃，却陷入泥潭

今年初，我和两位朋友启动了一个名为 “CoDraw” 的实时协同绘图工具——用户可以在浏览器中共同绘制流程图、思维导图，所有操作实时同步，延迟控制在 200ms 以内。技术栈基于 React + WebSocket + Yjs CRDT（无冲突复制数据类型），目标是打造一个轻量、开源、可嵌入的协作画布。

前两个月进展顺利：基础绘图、撤销重做、光标同步都实现了。但当我们开始压力测试——模拟 10 人以上同时编辑复杂图形时，问题爆发了：

• 客户端 CPU 占用飙升至 80%+
• 同步延迟从 100ms 暴涨到 2s+
• 偶尔出现“操作错乱”：A 删除的节点，B 看到却还在移动

我们尝试了多种优化：节流操作、压缩更新包、改用二进制协议……但效果微弱。更糟的是，Yjs 的文档对“大规模并发”场景几乎只字未提。我在 GitHub Issues 里翻了三天，只看到一句：“Yjs is not magic. You need to batch updates properly.”（Yjs 不是魔法，你需要合理批处理更新。）

可“合理”到底是什么？没人说清楚。

项目停滞了整整两周。投资人问进度，我只能苦笑：“技术债堆太高，快还不起了。”

二、转机：一行注释，唤醒 CodeBuddy

某个凌晨 3 点，我盯着满屏的 ydoc.transact(() => { ... }) 代码，几乎绝望。突然想起刚注册的 腾讯云 CodeBuddy，决定死马当活马医。

我在代码顶部写下一段近乎自言自语的注释：

// TODO: 当多人高频编辑时，Yjs 同步性能急剧下降。需要实现智能批处理：
// - 将短时间内（<100ms）的多个本地操作合并为单次 update
// - 避免在 transaction 中触发 re-render
// - 参考 Yjs 官方 demo 的 debounce 策略，但需支持 undo/redo 栈

按下 Ctrl+Enter，CodeBuddy 几秒后返回了一段结构清晰、注释详尽的代码：

/**
 * 智能操作批处理器：解决高频编辑下的 Yjs 性能瓶颈
 * 原理：
 *   1. 本地操作先缓存到队列（不立即 apply）
 *   2. 使用 requestIdleCallback / setTimeout 控制 flush 时机
 *   3. flush 时合并为单次 transaction，同时更新 undoManager
 */
class YjsBatchProcessor {
  constructor(ydoc, undoManager, options = {}) {
    this.ydoc = ydoc;
    this.undoManager = undoManager;
    this.queue = [];
    this.timer = null;
    this.delay = options.delay || 80; // ms
  }

  enqueue(updateFn) {
    this.queue.push(updateFn);
    if (!this.timer) {
      this.timer = setTimeout(() => this.flush(), this.delay);
    }
  }

  flush() {
    if (this.queue.length === 0) return;

    const updates = [...this.queue];
    this.queue = [];
    this.timer = null;

    // 关键：在单个 transaction 中执行所有操作
    this.ydoc.transact(() => {
      updates.forEach(fn => fn());
    });

    // 注意：undoManager 需感知 batch 边界
    if (this.undoManager) {
      this.undoManager.stopCapturing();
      this.undoManager.startCapturing();
    }
  }

  destroy() {
    if (this.timer) clearTimeout(this.timer);
  }
}

更让我震惊的是，它还在下方补充了一段使用示例：

// 在绘图组件中
const processor = new YjsBatchProcessor(ydoc, undoManager);

// 用户拖动节点时
onDrag = (delta) => {
  processor.enqueue(() => {
    ymap.set('x', currentX + delta.x);
    ymap.set('y', currentY + delta.y);
  });
};

那一刻，我仿佛被闪电击中。

原来问题不在 Yjs 本身，而在于我们把每个微小操作都当作独立事务，导致频繁触发 CRDT 合并与 React 重渲染。而 CodeBuddy 给出的方案，完美平衡了“实时性”与“性能”——通过微批处理（micro-batching），将 100ms 内的操作聚合成一次更新。

三、验证与超越：从可用到优秀

我立刻将这段代码集成进项目，并做了三点优化：

1. 将 setTimeout 替换为 requestIdleCallback，进一步降低主线程压力
2. 在 flush 时加入节流，防止网络抖动导致频繁同步
3. 为 undoManager 添加自定义 capture 边界，确保“一次拖拽”只生成一个撤销步骤

结果令人振奋：

• 10 人并发编辑时，CPU 占用从 85% 降至 35%
• 同步延迟稳定在 150ms 以内
• 操作错乱问题彻底消失

更重要的是，用户感知不到任何延迟——拖拽依然丝滑，只是背后的数据流变得更聪明了。

四、反思：AI 不是替代，而是“认知加速器”

过去，我对 AI 编程工具心存疑虑：它们会不会让我们变懒？会不会写出“看起来对但实际有坑”的代码？

但这次经历彻底改变了我的看法。CodeBuddy 并没有替我写完整应用，而是在我知识盲区点亮了一盏灯。它提供的不是答案，而是一个高质量的思考起点——我仍需理解、验证、优化，但省去了数天试错成本。

这让我想起《人月神话》中的一句话：“好的工具不会减少工作量，但会改变工作的性质。” CodeBuddy 让我从“调试地狱”中解脱，转而聚焦于产品体验与架构设计。

五、致谢与彩蛋

感谢 CodeBuddy 在我最无助时伸出援手。

也感谢 1024 程序员节，让我们记录这些“代码照亮困境”的瞬间。

#CodeBuddy 1024

如果你也在开发中遇到“看似无解”的性能瓶颈，不妨试试对 CodeBuddy 描述你的困境。

也许，你的“顿悟时刻”，就藏在下一行生成的注释里。

个人简介：熟练掌握 React/Vue 开发，深耕 WebGL/WebGIS，专注地理与 3D 可视化场景落地。

CodeBuddy 使用时长：1 个月