多端文件同步原理和算法概述

第一步：遍历服务所有文件传到客户端

第二步：获取本地所有文件，并与服务器端的文件进行比较，找出本地新建文件和服务器新建文件。这部分只需要上传和下载即可。

第三步：对于双方都有的文件按照下面方法处理：

远程文件和本地文件应该分块计算 hash 值，可以参考 rsync 的 RollingChecksum + MD5（强 hash 算法）。
远程始终保存最后一次客户端的同步时块的 hash 值及与每个客户端最后一次同步时的 hash 值，客户端则保存自己最近一次同步时的 hash 值。
同步时，本地与远程最新的 hash 比较，如果 hash 值相同，说明文件没变，不同步；如果 hash 值不同，则本地与自己上一次的 hash 值比较，如果没变，说明服务器变动，应该使用服务器文件；如果变动，说明本地修改了，这时再让服务器与它上一次的 hash 比较，如果服务器没变，说明本地变动，应该使用本地文件；如果本地和服务器都变动了，说明双方都改动了，这时以修时间为准，使用最后修改的那个文件，并把这次冲突的两个文件放到冲突历史中。

您的描述中提出的多端文件同步原理和算法概述大体上是合理的，但有几个地方可以进一步优化和完善：

分块计算 hash 值：对于大文件，采用 RollingChecksum 或者其他的增量比较算法配合强 Hash 算法（如 MD5、SHA-1）进行数据块级别的校验是非常有效的。这有助于减少不必要的完整文件传输。
版本管理与冲突解决：
- 您提到的使用 hash 值来判断文件是否发生变化以及依据最后修改时间来决定最终使用哪个版本的方法在一定程度上可行，但在分布式环境下可能需要更复杂的策略。例如，不同客户端的时钟可能有偏差，单纯依赖修改时间可能会导致不准确的结果。
- 对于双方都改动了同一文件的情况，除了考虑最后修改时间外，通常还需要提供一种机制让用户手动解决冲突或选择自动合并策略（如果文件类型支持）。有些同步工具会创建冲突副本，并通知用户处理冲突。
高效遍历和服务端信息保存：
- 遍历服务所有文件并传到客户端不是最高效的方案，应尽量避免一次性全量同步，而是只同步差异部分。
- 服务器端应该存储每个文件及其各个块的最新 hash 值，并且针对每个客户端分别记录它们的同步状态，这样可以降低通信开销并提高同步效率。
实时监测与推送更新：
- 为了实时同步，服务端可以采用监听文件系统事件的方式来实时发现文件变化，而不是每次同步都要遍历所有文件。
- 客户端也可以定期向服务器请求是否有新的更改，或者通过长连接、WebSocket 等技术实现即时通信，以实现实时的文件变动通知。

综上所述，您的方案基本合理，但在实际应用中还需考虑时钟同步问题、文件冲突解决、网络条件下的优化及实时性要求等因素。同时，还可以结合现有的成熟同步协议（比如 rsync 的部分特性、Git 的提交模型等）来进行设计和优化。