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Excalidraw Kubernetes部署实践分享

在远程协作成为常态的今天，团队对可视化工具的需求早已超越了“能画图”的基本要求。一个理想的白板工具不仅要轻便易用，还要支持实时协同、具备扩展能力，并能在企业级环境中稳定运行。Excalidraw 正是在这种背景下脱颖而出——它以极简的手绘风格降低了表达门槛，又通过开放架构为技术团队提供了深度定制空间。

但再优秀的应用，若部署不当也难以发挥其全部潜力。尤其是在高并发、多租户或长期运行的场景下，单机部署的局限性迅速暴露：服务中断、协作卡顿、数据丢失……这些问题本质上是运维架构的问题，而非应用本身缺陷。而 Kubernetes 提供了一套成熟的解决方案框架，让我们有机会将 Excalidraw 从“个人玩具”升级为企业级协作平台的核心组件。

架构设计与核心考量

部署 Excalidraw 并非简单地把前端镜像扔进 Pod 就完事。真正决定体验的是背后那张看不见的网：如何保证两个用户同时拖动同一个图形时不冲突？如何让凌晨三点突发的流量高峰不导致服务雪崩？这些都需要在架构层面做出权衡和设计。

首先明确一点：Excalidraw 本质是一个静态前端应用。它的默认模式依赖浏览器本地存储和 URL 共享来实现临时协作，这非常适合快速分享草图。但在生产环境，我们需要更可靠的持久化机制和状态同步能力。因此，完整的部署方案通常包含三个层次：

1. 前端服务层（Static Frontend）
   负责承载用户访问，提供 UI 渲染。这部分可以直接使用官方构建的静态资源，托管于 Nginx 或 Caddy 容器中。

2. 协作后端层（Real-time Sync Service）
   可选但推荐。引入excalidraw-room或自研 WebSocket 服务，管理房间生命周期、广播操作指令、处理 OT（Operational Transformation）逻辑，确保多人编辑一致性。

3. 数据持久化层（Storage Backend）
   用于保存历史图纸、用户偏好、AI 生成记录等。可结合对象存储（如 MinIO）、Redis 缓存会话状态，甚至接入关系型数据库进行权限管理。

这三个层级共同构成了一个高可用、可扩展的协作系统。而在 Kubernetes 中，我们可以通过不同的控制器和服务模型将它们有机整合。

部署实现：从镜像到服务暴露

镜像构建策略

虽然可以直接拉取excalidraw/excalidraw:latest镜像，但在企业环境中建议基于源码构建私有镜像，以便集成内部配置、禁用不必要的插件或注入监控脚本。

FROM node:18-alpine as builder WORKDIR /app COPY package*.json ./ RUN npm ci --only=production COPY . . RUN npm run build FROM nginx:alpine COPY --from=builder /app/dist /usr/share/nginx/html COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

这个多阶段构建过程既保证了构建环境纯净，又输出了一个轻量化的运行时容器。最终镜像大小控制在 50MB 左右，非常适合频繁滚动更新。

⚠️ 注意：不要在镜像中硬编码任何敏感信息（如 API Key）。应通过 Kubernetes 的 Secret 动态注入。

核心部署配置

以下是生产环境中推荐使用的 Deployment 配置片段，重点关注资源限制、健康检查和稳定性设置：

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: excalidraw-deployment labels: app: excalidraw spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: excalidraw template: metadata: labels: app: excalidraw spec: containers: - name: excalidraw image: registry.internal/excalidraw:v1.4.2 ports: - containerPort: 80 resources: requests: cpu: 100m memory: 128Mi limits: cpu: 500m memory: 256Mi readinessProbe: httpGet: path: / port: 80 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 10 timeoutSeconds: 5 livenessProbe: httpGet: path: / port: 80 initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 30 failureThreshold: 3

几个关键点值得强调：

• 副本数设为 2是为了防止单点故障。Kubernetes 调度器会尽量将 Pod 分布在不同节点上。
• 就绪探针延迟 10 秒给 Nginx 留出启动时间，避免过早标记为“就绪”而导致请求失败。
• 存活探针周期较长（30s）是为了避免因短暂 GC 或网络抖动触发误判重启。

接着定义 Service 和 Ingress，完成外部访问链路打通：

--- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: excalidraw-service spec: selector: app: excalidraw ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 80 type: ClusterIP --- apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: excalidraw-ingress annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true" nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-websocket: "true" cert-manager.io/cluster-issuer: letsencrypt-prod spec: ingressClassName: nginx tls: - hosts: - draw.corp.example.com secretName: excalidraw-tls-secret rules: - host: draw.corp.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: excalidraw-service port: number: 80

这里特别启用了proxy-websocket注解，确保后续如果接入协作后端时 WebSocket 连接不会被代理中断。同时配合 cert-manager 自动签发 HTTPS 证书，保障传输安全。

常见问题与工程优化

协作延迟高？可能是缺少专用后端

很多人以为 Excalidraw 天然支持实时协作，其实不然。默认情况下，它是“伪协作”：所有变更都通过 URL hash 或本地存储共享，一旦页面刷新就丢失上下文。真正的低延迟同步需要独立的后端服务支撑。

我们的做法是在集群内部署一个轻量 Node.js 服务，基于 Socket.IO 实现消息广播，并用 Redis 存储房间状态：

graph LR A[Client A] -->|WebSocket| B((Socket.IO Server)) C[Client B] -->|WebSocket| B B --> D[Redis Store] D --> B B --> A B --> C

并通过 NetworkPolicy 限制只有前端 Pod 才能访问该服务：

apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy metadata: name: allow-from-excalidraw-ui spec: podSelector: matchLabels: app: excalidraw-backend policyTypes: - Ingress ingress: - from: - podSelector: matchLabels: app: excalidraw ports: - protocol: TCP port: 3000

这样既提升了安全性，也避免了外部恶意连接耗尽连接池。

图纸无法保存？你需要持久化策略

另一个常见痛点是“画了半天结果没了”。解决方法取决于你的业务需求：

对于后者，我们开发了一个简单的 Go 微服务，监听特定事件（如用户点击“保存”），将当前 scene 数据上传至 MinIO，并记录元数据到数据库。整个流程完全透明，前端无感知。

此外，还可以利用 CronJob 定期备份 PV 中的关键目录：

apiVersion: batch/v1 kind: CronJob metadata: name: backup-excalidraw-data spec: schedule: "0 2 * * *" # 每天凌晨两点 jobTemplate: spec: template: spec: containers: - name: backup image: minio/mc env: - name: MINIO_ACCESS_KEY valueFrom: secretKeyRef: name: minio-credentials key: accesskey - name: MINIO_SECRET_KEY valueFrom: secretKeyRef: name: minio-credentials key: secretkey command: - /bin/sh - -c - | mc alias set backup http://minio.corp.example.com $MINIO_ACCESS_KEY $MINIO_SECRET_KEY mc cp -r /data/backups backup/archive/excalidraw/$(date +%Y%m%d) restartPolicy: OnFailure volumes: - name:>async function generateDiagram(prompt: string) { // 先查本地缓存 const cached = await fetch(`/ai-cache?prompt=${encodeURIComponent(prompt)}`); if (cached.ok) return cached.json(); // 缓存未命中，转发至 AI Gateway const response = await fetch('http://ai-gateway.svc.cluster.local/generate', { method: 'POST', body: JSON.stringify({ prompt }), signal: AbortSignal.timeout(10000) // 最多等10秒 }); if (!response.ok) { // 失败时返回兜底结构 return fallbackTemplates[prompt] || { type: 'empty' }; } return response.json(); }

AI Gateway 本身则可以独立配置 HPA，根据请求量自动扩缩容，做到按需付费。

可观测性与长期维护

上线只是开始。真正的挑战在于持续保障服务质量。为此，我们集成了标准的云原生可观测体系：

• 监控：Prometheus 抓取 Nginx 指标（请求速率、错误码）、Pod 资源使用率；Grafana 展示大盘；
• 日志：Fluent Bit 收集容器日志，发送至 Loki，支持按房间 ID 查询操作流；
• 告警：Alertmanager 配置规则，当 HTTP 5xx 错误率 >1% 或 CPU 使用持续高于 80% 时通知值班人员；
• 变更管理：使用 ArgoCD 实现 GitOps，所有配置变更必须经 PR 审核合并后才生效。

更重要的是建立了“可灰度、可回滚”的发布流程。每次新版本上线先部署到 staging 环境，由内部团队试用一周无问题后再推送到生产。即便如此，我们也保留一键回滚能力——毕竟谁也不知道某个细微的 UI 改动会不会影响用户的绘图手感。

写在最后：不只是部署，更是协作文化的重塑

回头看，这次部署带来的最大改变并不是技术指标的提升，而是团队协作方式的演进。过去开架构评审会要提前半天准备 PPT，现在主持人直接打开 Excalidraw，边讲边画，所有人实时参与修改。会议结束那一刻，最终版架构图已经自动生成并归档。

这也提醒我们：工具的价值不在于功能多强大，而在于是否真正融入工作流。Kubernetes 的价值也不仅是“跑得稳”，更在于它让我们有能力构建稳定、安全、可持续迭代的技术底座，从而释放上层应用的创造力。

未来我们计划进一步探索：
- 接入企业统一登录（OIDC），实现权限分级；
- 构建多租户隔离空间，支持部门间独立协作；
- 结合 LangChain 框架，打造“语音输入 → AI 解析 → 自动生成图表”的智能设计闭环。

哪怕只是一个白板工具，只要站在云原生的肩膀上，也能长出无限可能。