Ang GitHub ay higit pa sa isang platform para sa pagho-host ng mga repositoryo—ito ay isang lubos na nasusukat na ipinamamahaging sistema na nagpoproseso ng milyun-milyong transaksyon araw-araw. Mula sa paghawak ng mga kahilingan sa git push hanggang sa mahusay na pag-compute ng mga pagkakaiba sa file, umaasa ang GitHub sa matatag na mga algorithm at arkitektura upang matiyak ang mataas na pagganap at pagiging maaasahan. Tinutuklasan ng artikulong ito kung paano pinoproseso ng GitHub ang napakaraming data, sinusukat upang pangasiwaan ang milyun-milyong transaksyon, at gumagamit ng mga diff algorithm upang masubaybayan ang mga pagbabago sa file nang mahusay. Kasama rin sa artikulo ang mga detalyadong pagpapatupad ng JavaScript ng mga pangunahing algorithm na ginagamit sa mga version control system. 1. Ang Mga Hamon ng Malalaking-Scale Version Control System. Dapat harapin ng mga modernong bersyon ng control system ang ilang pangunahing hamon: Pagproseso ng milyun-milyong transaksyon bawat araw, kabilang ang mga commit, merge, at pull request. Mahusay na pag-compute ng mga pagkakaiba sa pagitan ng mga file, na mahalaga para sa pagsubaybay sa bersyon at pagsasama. Pag-scale ng storage at processing power, na tinitiyak ang mabilis na mga oras ng pagtugon para sa mga developer sa buong mundo. Ang mga prinsipyong ito ay hindi eksklusibo sa GitHub. Ang mga katulad na arkitektura at algorithm ay ginagamit sa GitLab, Bitbucket, at iba pang mga platform na nakikitungo sa kontrol ng bersyon sa sukat. 2. Paano Kinakalkula ng GitHub ang Mga Pagkakaiba ng File (Pagpapatupad ng Diff Algorithm sa JavaScript) Kapag sinusubaybayan ang mga pagbabago sa isang file, ang GitHub (at ang Git mismo) ay gumagamit ng mga diff algorithm upang kalkulahin ang pinakamababang bilang ng mga pag-edit na kinakailangan upang baguhin ang isang bersyon ng isang file sa isa pa. Ang isang malawakang ginagamit na algorithm para dito ay ang Myers' Diff Algorithm. 2.1. Paano Gumagana ang Algorithm ng Myers. Nahanap ng algorithm ng Myers ang pinakamaikling pagkakasunud-sunod ng mga pagpapasok at pagtanggal na kinakailangan upang ma-convert ang isang file sa isa pa. Gumagana ito sa pamamagitan ng pag-ulit sa pamamagitan ng posibleng mga distansya sa pag-edit (d) at pag-compute ng mga posibleng pagbabago sa "diagonal" sa edit graph. 2.2. Pagpapatupad ng JavaScript ng Myers' Algorithm. /** * Computes the minimum edit distance between two arrays using Myers' Diff Algorithm. * @param {Array} a - The original array (eg, characters of a file) * @param {Array} b - The modified array * @returns {number} The minimum number of edit operations required */ function myersDiff(a, b) { const N = a.length; const M = b.length; const maxD = N + M; let v = { 1: 0 }; for (let d = 0; d <= maxD; d++) { for (let k = -d; k <= d; k += 2) { let x; if (k === -d || (k !== d && (v[k - 1] || 0) < (v[k + 1] || 0))) { x = v[k + 1] || 0; } else { x = (v[k - 1] || 0) + 1; } let y = x - k; while (x < N && y < M && a[x] === b[y]) { x++; y++; } v[k] = x; if (x >= N && y >= M) { return d; } } } return maxD; } // Example usage: const oldVersion = Array.from("Hello World"); const newVersion = Array.from("Hello GitHub World"); const operations = myersDiff(oldVersion, newVersion); console.log(`Minimum number of edits: ${operations}`); Breakdown ng code: Initialization: Ang algorithm ay nagpapasimula ng array v upang mag-imbak ng maximum na x value para sa bawat diagonal sa edit graph. Umikot sa posibleng mga distansya sa pag-edit (d): Umuulit sa bawat posibleng bilang ng mga pag-edit na kailangan. Pag-compute ng pinakamainam na landas: Tinutukoy kung ilalagay o tatanggalin batay sa mga halaga ng v[k]. Hakbang na "Greedy match": Gumagalaw nang pahilis hangga't tumutugma ang mga character, na binabawasan ang mga hindi kinakailangang operasyon. 3. Arkitektura sa Pagproseso ng Transaksyon ng GitHub. Upang mahawakan ang milyun-milyong transaksyon, gumagamit ang GitHub ng multi-layered na arkitektura. Narito kung paano dumadaloy ang isang karaniwang transaksyon: Pagtanggap ng kahilingan: Tumatanggap ang API at Webhooks ng mga transaksyon (git push, git pull, atbp.). Pagpila sa kahilingan: Inilalagay ang mga transaksyon sa isang distributed queue (Redis/Kafka) para sa parallel processing. Pagproseso sa mga microservice: Ang mga dedikadong serbisyo ay humahawak sa pag-index, diff computation, at mga update sa istatistika. Pag-update ng storage: Ang mga resulta ay nakatuon sa isang database (SQL/NoSQL) at naka-cache para sa mabilis na pag-access. Ang arkitektura na ito ay nagbibigay-daan sa GitHub na mag-scale nang mahusay, na tinitiyak na walang isang bahagi ang magiging bottleneck 4. Pagpapatupad ng JavaScript ng Tulad ng GitHub na Pagproseso ng Transaksyon. Pinoproseso ng GitHub ang mga transaksyon nang asynchronous upang mahawakan ang mataas na trapiko. Ginagaya ng sumusunod na JavaScript code ang parallel processing ng mga transaksyon gamit ang Promises. /** * Simulates a transaction in a version control system. */ class Transaction { constructor(id, action, payload) { this.id = id; this.action = action; this.payload = payload; } } /** * Simulates processing a transaction step-by-step. * @param {Transaction} tx - The transaction to process * @returns {Promise<string>} The result of processing */ function processTransaction(tx) { return new Promise((resolve) => { console.log(`Processing transaction ${tx.id}: ${tx.action}`); setTimeout(() => { console.log(`Indexing ${tx.id}...`); setTimeout(() => { console.log(`Computing diff for ${tx.id}...`); setTimeout(() => { console.log(`Updating database for ${tx.id}...`); resolve("success"); }, 100); }, 50); }, 100); }); } /** * Simulates processing multiple transactions in parallel. */ async function processTransactions() { const transactions = [ new Transaction("tx001", "commit", "Modified file A"), new Transaction("tx002", "commit", "Fixed bug in file B"), new Transaction("tx003", "merge", "Merged branches"), ]; const promises = transactions.map(async (tx) => { const result = await processTransaction(tx); console.log(`Transaction ${tx.id} result: ${result}`); }); await Promise.all(promises); console.log("All transactions processed."); } // Run transaction processing processTransactions(); Mga pangunahing takeaway mula sa code na ito: Asynchronous processing: Ang mga transaksyon ay tumatakbo nang magkatulad gamit ang Promise.all(). Hakbang-hakbang na simulation: Ang bawat transaksyon ay sumusunod sa parehong daloy ng pagpoproseso—pag-index, pagkakaiba sa pag-compute, at pag-update ng storage. Scalability: Nalalapat ang mga katulad na prinsipyo sa mga real-world system tulad ng GitHub, kung saan nakakatulong ang mga queue ng Redis/Kafka na ipamahagi ang mga workload sa mga microservice. 5. Konklusyon: Ang Nasusukat na Diskarte ng GitHub sa Kontrol ng Bersyon. Ang kakayahan ng GitHub na magproseso ng milyun-milyong transaksyon bawat araw ay nakasalalay sa kumbinasyon ng: Mga na-optimize na diff algorithm, tulad ng Myers' Algorithm, upang mahusay na makalkula ang mga pagbabago sa file. Scalable distributed architecture, gamit ang mga microservice at message queue para balansehin ang workload. Parallel na pagpoproseso ng transaksyon, tinitiyak ang mabilis na pagtugon kahit sa ilalim ng mabibigat na karga. Ang mga diskarteng ito ay hindi eksklusibo sa GitHub—malawakang ginagamit ang mga ito sa GitLab, Bitbucket, at malalaking sistema ng pagpoproseso ng data. Ang pag-unawa sa mga prinsipyong ito ay nakakatulong sa mga developer na bumuo ng mahusay, nasusukat na mga application para sa paghawak ng mataas na dami ng mga transaksyon.
