这是一篇关于同步平台的分类和比较的文章，主要内容如下：

• 分类维度：介绍了用于分类同步平台的九个维度，包括数据模型（大小、更新率、结构）、系统要求（输入延迟、离线支持、并发客户端）和编程模型（集中化、灵活性、一致性）。
• 各平台对比：以 Linear、Dropbox、Figma、Replicache、Automerge、Valorant 为例，在九个维度上进行了详细对比，如 Linear 数据量约 100MB、更新率约 0.1Hz、结构较高等；Dropbox 可访问数百万文件和数 TB 数据等。
• 数据模型方面：讨论了不同平台数据的结构和大小，如 Dropbox 对文件内容理解为无结构字节流，Figma 多人光标状态简单，Automerge 处理的 JSON 数据更结构化，Linear 有丰富的应用数据模型。

• 系统要求方面：

  • 输入延迟：网络并非瞬时可靠，不同应用对输入延迟的敏感度不同，如 Valorant 对输入延迟极为敏感，Linear 敏感度较低，文件共享应用如 Dropbox 对延迟更容忍。
  • 离线支持：极端情况下客户端可能离线，有的应用如 Valorant 不支持离线玩家，有的应用如 Replicache、Dropbox 支持离线，Linear 则是部分离线支持。
  • 并发客户端：服务器资源有限，不同应用对并发客户端的支持不同，如 Valorant 每场最多 22 人，Figma 有静态文件并发限制，Linear 和 Dropbox 有分布式架构可支持大量客户端。

• 编程模型方面：

  • 集中化：分为去中心化（如 Automerge）、专有集中化（如 Figma 等）和中间态（如 Replicache），去中心化强调客户端对数据的完全控制，专有集中化依赖组织内部的集中基础设施。
  • 灵活性：不同协议的灵活性不同，如 Bittorrent 不可更改，Dropbox 协议定制用于文件同步，CRDTs 在自动处理冲突方面有特点，Replicache 高度可编程。
  • 一致性：同步协议的一致性模型影响应用开发，如 Halo Reach 网协议分段，CRDTs 一般不提供强一致性保证，Automerge 默认最后写入者获胜，Replicache 有良好的强一致性模型。
• 总结：通过九个维度可以梳理当前同步生态的复杂性，下一篇将分享 Convex 同步引擎的扩展及在各维度的定位。

总的来说，文章对不同同步平台进行了全面而深入的比较和分析，有助于理解各种同步技术的特点和差异。