“Local-First Apps ยังไม่เกิดจริง เพราะการ Sync ไม่ง่ายอย่างที่คิด — แต่ SQLite + HLC + CRDT อาจเป็นคำตอบ”
แอปพลิเคชันแบบ Local-First หรือ Offline-First เคยถูกมองว่าเป็นอนาคตของการใช้งานซอฟต์แวร์ ด้วยคุณสมบัติที่โหลดเร็ว ใช้แบบไม่ต้องต่อเน็ต และให้ความเป็นส่วนตัวสูงสุด แต่ในความเป็นจริง แอปที่รองรับการทำงานแบบออฟไลน์จริง ๆ ยังมีน้อยมาก เพราะการ “ซิงก์ข้อมูล” ระหว่างอุปกรณ์หลายเครื่องนั้นยากกว่าที่คิด
Marco Bambini ผู้ก่อตั้ง SQLite Cloud อธิบายว่า การสร้างแอปแบบ Local-First คือการสร้างระบบกระจาย (Distributed System) ที่ต้องให้หลายอุปกรณ์สามารถแก้ไขข้อมูลแบบออฟไลน์ และสุดท้ายต้องรวมข้อมูลให้ตรงกันโดยไม่สูญเสียอะไรเลย ซึ่งมีสองปัญหาหลักที่ต้องแก้คือ:
1️⃣ ลำดับเหตุการณ์ไม่แน่นอน (Unreliable Ordering) อุปกรณ์แต่ละเครื่องมีเวลาไม่ตรงกัน และเหตุการณ์เกิดขึ้นไม่พร้อมกัน หากนำข้อมูลมารวมโดยไม่จัดลำดับให้ดี อาจเกิดความขัดแย้ง เช่น เครื่อง A ตั้งค่า x = 3 ส่วนเครื่อง B ตั้ง x = 5 แล้วใครควร “ชนะ”?
วิธีแก้คือ Hybrid Logical Clocks (HLC) — ระบบ timestamp ที่รวมเวลาเครื่องจริงกับตัวนับเหตุการณ์ เพื่อให้สามารถเรียงลำดับเหตุการณ์ได้แม้ไม่มีนาฬิกากลาง
2️⃣ ความขัดแย้งของข้อมูล (Conflicts) แม้จะจัดลำดับได้แล้ว แต่ถ้าอุปกรณ์สองเครื่องแก้ไขข้อมูลเดียวกัน เช่น ยอดเงินในบัญชี แล้วซิงก์เข้ามา อาจเกิดการเขียนทับและข้อมูลหาย
วิธีแก้คือ CRDTs (Conflict-Free Replicated Data Types) — โครงสร้างข้อมูลที่สามารถรวมกันได้โดยไม่สูญเสียข้อมูล เช่น ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) ที่ให้ข้อมูลล่าสุดเป็นฝ่ายชนะ
เพื่อให้ระบบนี้ทำงานได้จริง SQLite ถูกเลือกเป็นฐานข้อมูลหลัก เพราะมีความเสถียร ใช้งานง่าย และมีอยู่ในทุกแพลตฟอร์ม โดย Bambini ได้สร้าง SQLite extension ที่เก็บทุกการเปลี่ยนแปลงเป็น “ข้อความ” พร้อม timestamp จาก HLC และใช้ CRDT ในการตัดสินว่าเปลี่ยนแปลงใดควรนำมาใช้
ผลลัพธ์คือระบบที่สามารถทำงานออฟไลน์ได้เป็นสัปดาห์โดยไม่สูญเสียข้อมูล และเมื่อกลับมาออนไลน์ก็สามารถรวมข้อมูลได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์กลาง
ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Local-First Apps ยังไม่แพร่หลายเพราะการซิงก์ข้อมูลระหว่างอุปกรณ์ทำได้ยาก
ปัญหาหลักคือการจัดลำดับเหตุการณ์และการแก้ไขความขัดแย้งของข้อมูล
ใช้ Hybrid Logical Clocks (HLC) เพื่อจัดลำดับเหตุการณ์แบบกระจาย
ใช้ CRDTs เพื่อรวมข้อมูลโดยไม่สูญเสียหรือเขียนทับกัน
แนวทางการแก้ปัญหา
SQLite ถูกใช้เป็นฐานข้อมูลหลักเพราะเสถียรและมีอยู่ทุกแพลตฟอร์ม
ทุกการเปลี่ยนแปลงถูกเก็บเป็นข้อความพร้อม timestamp
ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) เพื่อเลือกข้อมูลล่าสุด
ระบบสามารถทำงานออฟไลน์ได้นานโดยไม่สูญเสียข้อมูล
ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Turso และ cr-sqlite เป็นตัวอย่างของระบบที่ใช้ SQLite ในการซิงก์แบบ Local-First
CRDTs ถูกใช้ในระบบ collaboration เช่น Automerge และ Yjs
HLCs ถูกใช้ในระบบฐานข้อมูลกระจาย เช่น CockroachDB และ Spanner
Local-First Apps ช่วยลดการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์กลางและเพิ่มความเป็นส่วนตัว
https://marcobambini.substack.com/p/why-local-first-apps-havent-become
แอปพลิเคชันแบบ Local-First หรือ Offline-First เคยถูกมองว่าเป็นอนาคตของการใช้งานซอฟต์แวร์ ด้วยคุณสมบัติที่โหลดเร็ว ใช้แบบไม่ต้องต่อเน็ต และให้ความเป็นส่วนตัวสูงสุด แต่ในความเป็นจริง แอปที่รองรับการทำงานแบบออฟไลน์จริง ๆ ยังมีน้อยมาก เพราะการ “ซิงก์ข้อมูล” ระหว่างอุปกรณ์หลายเครื่องนั้นยากกว่าที่คิด
Marco Bambini ผู้ก่อตั้ง SQLite Cloud อธิบายว่า การสร้างแอปแบบ Local-First คือการสร้างระบบกระจาย (Distributed System) ที่ต้องให้หลายอุปกรณ์สามารถแก้ไขข้อมูลแบบออฟไลน์ และสุดท้ายต้องรวมข้อมูลให้ตรงกันโดยไม่สูญเสียอะไรเลย ซึ่งมีสองปัญหาหลักที่ต้องแก้คือ:
1️⃣ ลำดับเหตุการณ์ไม่แน่นอน (Unreliable Ordering) อุปกรณ์แต่ละเครื่องมีเวลาไม่ตรงกัน และเหตุการณ์เกิดขึ้นไม่พร้อมกัน หากนำข้อมูลมารวมโดยไม่จัดลำดับให้ดี อาจเกิดความขัดแย้ง เช่น เครื่อง A ตั้งค่า x = 3 ส่วนเครื่อง B ตั้ง x = 5 แล้วใครควร “ชนะ”?
วิธีแก้คือ Hybrid Logical Clocks (HLC) — ระบบ timestamp ที่รวมเวลาเครื่องจริงกับตัวนับเหตุการณ์ เพื่อให้สามารถเรียงลำดับเหตุการณ์ได้แม้ไม่มีนาฬิกากลาง
2️⃣ ความขัดแย้งของข้อมูล (Conflicts) แม้จะจัดลำดับได้แล้ว แต่ถ้าอุปกรณ์สองเครื่องแก้ไขข้อมูลเดียวกัน เช่น ยอดเงินในบัญชี แล้วซิงก์เข้ามา อาจเกิดการเขียนทับและข้อมูลหาย
วิธีแก้คือ CRDTs (Conflict-Free Replicated Data Types) — โครงสร้างข้อมูลที่สามารถรวมกันได้โดยไม่สูญเสียข้อมูล เช่น ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) ที่ให้ข้อมูลล่าสุดเป็นฝ่ายชนะ
เพื่อให้ระบบนี้ทำงานได้จริง SQLite ถูกเลือกเป็นฐานข้อมูลหลัก เพราะมีความเสถียร ใช้งานง่าย และมีอยู่ในทุกแพลตฟอร์ม โดย Bambini ได้สร้าง SQLite extension ที่เก็บทุกการเปลี่ยนแปลงเป็น “ข้อความ” พร้อม timestamp จาก HLC และใช้ CRDT ในการตัดสินว่าเปลี่ยนแปลงใดควรนำมาใช้
ผลลัพธ์คือระบบที่สามารถทำงานออฟไลน์ได้เป็นสัปดาห์โดยไม่สูญเสียข้อมูล และเมื่อกลับมาออนไลน์ก็สามารถรวมข้อมูลได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์กลาง
ข้อมูลสำคัญจากข่าว
Local-First Apps ยังไม่แพร่หลายเพราะการซิงก์ข้อมูลระหว่างอุปกรณ์ทำได้ยาก
ปัญหาหลักคือการจัดลำดับเหตุการณ์และการแก้ไขความขัดแย้งของข้อมูล
ใช้ Hybrid Logical Clocks (HLC) เพื่อจัดลำดับเหตุการณ์แบบกระจาย
ใช้ CRDTs เพื่อรวมข้อมูลโดยไม่สูญเสียหรือเขียนทับกัน
แนวทางการแก้ปัญหา
SQLite ถูกใช้เป็นฐานข้อมูลหลักเพราะเสถียรและมีอยู่ทุกแพลตฟอร์ม
ทุกการเปลี่ยนแปลงถูกเก็บเป็นข้อความพร้อม timestamp
ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) เพื่อเลือกข้อมูลล่าสุด
ระบบสามารถทำงานออฟไลน์ได้นานโดยไม่สูญเสียข้อมูล
ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Turso และ cr-sqlite เป็นตัวอย่างของระบบที่ใช้ SQLite ในการซิงก์แบบ Local-First
CRDTs ถูกใช้ในระบบ collaboration เช่น Automerge และ Yjs
HLCs ถูกใช้ในระบบฐานข้อมูลกระจาย เช่น CockroachDB และ Spanner
Local-First Apps ช่วยลดการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์กลางและเพิ่มความเป็นส่วนตัว
https://marcobambini.substack.com/p/why-local-first-apps-havent-become
📱 “Local-First Apps ยังไม่เกิดจริง เพราะการ Sync ไม่ง่ายอย่างที่คิด — แต่ SQLite + HLC + CRDT อาจเป็นคำตอบ”
แอปพลิเคชันแบบ Local-First หรือ Offline-First เคยถูกมองว่าเป็นอนาคตของการใช้งานซอฟต์แวร์ ด้วยคุณสมบัติที่โหลดเร็ว ใช้แบบไม่ต้องต่อเน็ต และให้ความเป็นส่วนตัวสูงสุด แต่ในความเป็นจริง แอปที่รองรับการทำงานแบบออฟไลน์จริง ๆ ยังมีน้อยมาก เพราะการ “ซิงก์ข้อมูล” ระหว่างอุปกรณ์หลายเครื่องนั้นยากกว่าที่คิด
Marco Bambini ผู้ก่อตั้ง SQLite Cloud อธิบายว่า การสร้างแอปแบบ Local-First คือการสร้างระบบกระจาย (Distributed System) ที่ต้องให้หลายอุปกรณ์สามารถแก้ไขข้อมูลแบบออฟไลน์ และสุดท้ายต้องรวมข้อมูลให้ตรงกันโดยไม่สูญเสียอะไรเลย ซึ่งมีสองปัญหาหลักที่ต้องแก้คือ:
1️⃣ ลำดับเหตุการณ์ไม่แน่นอน (Unreliable Ordering) อุปกรณ์แต่ละเครื่องมีเวลาไม่ตรงกัน และเหตุการณ์เกิดขึ้นไม่พร้อมกัน หากนำข้อมูลมารวมโดยไม่จัดลำดับให้ดี อาจเกิดความขัดแย้ง เช่น เครื่อง A ตั้งค่า x = 3 ส่วนเครื่อง B ตั้ง x = 5 แล้วใครควร “ชนะ”?
🔧 วิธีแก้คือ Hybrid Logical Clocks (HLC) — ระบบ timestamp ที่รวมเวลาเครื่องจริงกับตัวนับเหตุการณ์ เพื่อให้สามารถเรียงลำดับเหตุการณ์ได้แม้ไม่มีนาฬิกากลาง
2️⃣ ความขัดแย้งของข้อมูล (Conflicts) แม้จะจัดลำดับได้แล้ว แต่ถ้าอุปกรณ์สองเครื่องแก้ไขข้อมูลเดียวกัน เช่น ยอดเงินในบัญชี แล้วซิงก์เข้ามา อาจเกิดการเขียนทับและข้อมูลหาย
🔧 วิธีแก้คือ CRDTs (Conflict-Free Replicated Data Types) — โครงสร้างข้อมูลที่สามารถรวมกันได้โดยไม่สูญเสียข้อมูล เช่น ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) ที่ให้ข้อมูลล่าสุดเป็นฝ่ายชนะ
เพื่อให้ระบบนี้ทำงานได้จริง SQLite ถูกเลือกเป็นฐานข้อมูลหลัก เพราะมีความเสถียร ใช้งานง่าย และมีอยู่ในทุกแพลตฟอร์ม โดย Bambini ได้สร้าง SQLite extension ที่เก็บทุกการเปลี่ยนแปลงเป็น “ข้อความ” พร้อม timestamp จาก HLC และใช้ CRDT ในการตัดสินว่าเปลี่ยนแปลงใดควรนำมาใช้
ผลลัพธ์คือระบบที่สามารถทำงานออฟไลน์ได้เป็นสัปดาห์โดยไม่สูญเสียข้อมูล และเมื่อกลับมาออนไลน์ก็สามารถรวมข้อมูลได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์กลาง
✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว
➡️ Local-First Apps ยังไม่แพร่หลายเพราะการซิงก์ข้อมูลระหว่างอุปกรณ์ทำได้ยาก
➡️ ปัญหาหลักคือการจัดลำดับเหตุการณ์และการแก้ไขความขัดแย้งของข้อมูล
➡️ ใช้ Hybrid Logical Clocks (HLC) เพื่อจัดลำดับเหตุการณ์แบบกระจาย
➡️ ใช้ CRDTs เพื่อรวมข้อมูลโดยไม่สูญเสียหรือเขียนทับกัน
✅ แนวทางการแก้ปัญหา
➡️ SQLite ถูกใช้เป็นฐานข้อมูลหลักเพราะเสถียรและมีอยู่ทุกแพลตฟอร์ม
➡️ ทุกการเปลี่ยนแปลงถูกเก็บเป็นข้อความพร้อม timestamp
➡️ ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) เพื่อเลือกข้อมูลล่าสุด
➡️ ระบบสามารถทำงานออฟไลน์ได้นานโดยไม่สูญเสียข้อมูล
✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก
➡️ Turso และ cr-sqlite เป็นตัวอย่างของระบบที่ใช้ SQLite ในการซิงก์แบบ Local-First
➡️ CRDTs ถูกใช้ในระบบ collaboration เช่น Automerge และ Yjs
➡️ HLCs ถูกใช้ในระบบฐานข้อมูลกระจาย เช่น CockroachDB และ Spanner
➡️ Local-First Apps ช่วยลดการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์กลางและเพิ่มความเป็นส่วนตัว
https://marcobambini.substack.com/p/why-local-first-apps-havent-become
0 Comments
0 Shares
22 Views
0 Reviews