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Excalidraw 负载均衡架构设计与实践

在现代远程协作日益深入的背景下，可视化工具早已不再是“锦上添花”的辅助软件，而是产品设计、系统建模和团队沟通的核心载体。Excalidraw 以其极简的手绘风格、轻量化的部署方式以及原生支持实时协作的能力，迅速成为技术团队中的“白板首选”。但当它从个人使用迈向企业级部署时，一个绕不开的问题浮现出来：如何在不牺牲其流畅体验的前提下，支撑高并发、多用户、跨地域的稳定访问？

这正是负载均衡架构要解决的关键命题。

架构挑战：从单实例到集群化部署的跨越

Excalidraw 的原始设计哲学是“去中心化”——前端直接渲染，数据通过 P2P（WebRTC）在客户端之间同步，服务器仅作为静态资源托管点。这种模式在小范围协作中表现优异：延迟低、成本低、无需后端存储。然而，一旦进入企业环境，几个现实问题立刻暴露：

• 网络隔离导致 P2P 失败：企业防火墙、NAT 穿透限制使得 WebRTC 连接难以建立，协作退化为“各自为战”。
• 单节点性能瓶颈：随着房间数量增加，单个容器实例的 CPU 和连接数迅速达到上限。
• 无故障转移机制：任一节点宕机，其上的所有会话即刻中断，SLA 难以保障。

更深层的问题在于，Excalidraw 并非传统无状态服务。虽然画布内容主要由客户端维护，但在房间发现、用户加入、心跳维持等环节，仍存在短暂的“服务侧状态依赖”。这意味着简单的轮询式负载分发可能导致逻辑错乱——比如用户 A 创建了房间，用户 B 却被路由到了另一个未感知该房间的实例上，结果就是“看不见彼此”。

因此，构建一个真正可用的集群化部署方案，不能只是“加几台机器 + 挂个 Nginx”那么简单。我们需要重新思考流量调度、状态管理与协议兼容性之间的平衡。

核心组件解析：Excalidraw 是如何工作的？

要设计合理的负载策略，首先得理解它的通信模型。

前端架构：React + Canvas 的极简组合

Excalidraw 前端基于 React 构建，所有图形元素都以 JSON 对象形式存在内存中，通过 Canvas 实时绘制。每次操作（如拖动矩形、添加箭头）都会生成一个增量更新包，并尝试广播给其他协作者。

关键特性包括：
-手绘抖动算法：模拟真实笔迹的轻微波动，提升视觉亲和力；
-本地优先（Local-first）：所有变更先在本地生效，再异步同步，保证操作响应即时；
-URL 持久化：默认将画布状态编码进 URL fragment，无需服务器即可分享。

但这套机制也埋下了隐患：若多个用户同时修改同一元素，缺乏冲突解决策略时可能出现短暂视图分裂。

协作模式：P2P 与中继双轨并行

Excalidraw 支持两种协作路径：

1. P2P 直连（WebRTC）
   客户端之间建立点对点连接，直接交换excalidraw/element/add、/update等事件。优点是零服务器开销、低延迟；缺点是对网络环境要求极高，尤其在跨公网或复杂防火墙下成功率不足 40%。

2. 服务器中继（WebSocket 回退）
   当 P2P 建立失败时，客户端自动切换至 WebSocket 连接，将变更发送至后端，由其广播给房间内其他成员。此时服务器承担了消息路由器的角色。

实际生产环境中，超过 60% 的协作会话最终依赖中继通道完成。这意味着，即便你只想“跑个静态页面”，也必须为 WebSocket 流量做好准备。

官方提供了一个独立的中继服务实现excalidraw-room，基于 Node.js 和 Socket.IO 构建，可与主应用解耦部署。

负载均衡的设计取舍：不只是“转发请求”那么简单

很多人误以为负载均衡器在这里的作用仅仅是“把 HTTP 请求打散”，但实际上，在 Excalidraw 场景下，它需要同时处理三种类型的流量：

其中最难处理的是第三类。WebSocket 是长连接，一旦建立就会持续数分钟甚至数小时。如果负载均衡器不具备连接保持能力，或者健康检查过于激进，很容易造成“连接闪断”。

为什么不能用普通轮询？

假设我们采用最简单的 Round Robin 算法：

用户A → 实例1 （创建房间） 用户B → 实例2 （尝试加入）

由于实例2 并不知道房间的存在，返回“房间不存在”，导致协作失败。

即使后续引入 Redis 共享房间元数据，也无法解决 P2P 发现阶段的问题——因为 SDP 信令交换通常通过当前连接的后端中转。若两次请求落在不同节点，信令丢失，P2P 无法建立。

正确做法：启用会话粘性（Sticky Sessions）

理想策略是让同一个用户的多次请求尽可能命中同一后端实例。常见实现方式有：

• IP Hash：根据客户端 IP 计算哈希值决定目标节点
• Cookie 插入：LB 在首次响应中注入 session cookie，后续请求据此路由

对于 Excalidraw，推荐使用ip_hash，原因如下：
- 实现简单，Nginx 原生支持；
- 多数终端设备 IP 较稳定（尤其是办公网）；
- 不涉及敏感信息泄露风险（不像传统 Web 应用的 Session ID）；

当然也有例外情况：大型企业共用出口 IP 时，可能导致多个用户被绑定到同一后端，造成负载不均。此时可考虑结合前端 Room ID 做二级分流，但这属于高级优化范畴。

实战配置：Nginx 如何承载 Excalidraw 集群

以下是一个经过生产验证的 Nginx 配置模板，兼顾性能、可靠性和可观测性。

upstream excalidraw_backend { # 使用 IP Hash 实现会话粘性 ip_hash; # 后端实例列表（可通过 Docker Compose 或 K8s Service 动态注入） server excalidraw-01:80 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=30s; server excalidraw-02:80 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=30s; server excalidraw-03:80 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=30s; # 可选：开启 keepalive 连接池（适用于反向代理场景） # keepalive 32; } server { listen 80; listen 443 ssl http2; server_name whiteboard.example.com; # SSL 证书配置（Let's Encrypt 推荐） ssl_certificate /etc/nginx/ssl/fullchain.pem; ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/privkey.pem; ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3; ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384; # 强制 HTTPS if ($scheme != "https") { return 301 https://$host$request_uri; } # 主路径代理 location / { proxy_pass http://excalidraw_backend; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; # 必须！用于 WS 升级 proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; # 关键设置：关闭缓冲，避免 WebSocket 消息堆积 proxy_buffering off; # 设置超长读取超时，适应空闲连接 proxy_read_timeout 86400s; # 24 小时 proxy_send_timeout 86400s; # 启用 TCP_NODELAY 减少延迟 proxy_tcp_nodelay on; } # 健康检查接口（供外部监控调用） location /health { access_log off; return 200 "healthy\n"; add_header Content-Type text/plain; } # 可选：速率限制防止滥用 location = /create-room { limit_req zone=one per=5s burst=3 nodelay; proxy_pass http://excalidraw_backend; include proxy_params; } }

配置要点解读

• Connection "upgrade"与Upgrade $http_upgrade
  这两个 Header 是 WebSocket 协议升级的关键。缺少任何一个，都将导致 WS 握手失败。

• proxy_buffering off
  开启缓冲会导致 WebSocket 消息被暂存，破坏实时性。务必关闭。

• 超长超时时间
  用户可能长时间不操作但仍保持连接。默认 60 秒超时会频繁断开重连，影响体验。

• 健康检查/health
  云厂商 LB 或 Prometheus 可定期探测此接口判断节点存活状态。

系统拓扑：完整的生产级部署架构

在一个典型的企业级部署中，整体架构应包含以下层级：

graph TD A[Client Browser] --> B[Cloud Load Balancer (HTTPS/WSS)] B --> C[Nginx Ingress / Reverse Proxy] C --> D[Excalidraw Instance 1] C --> E[Excalidraw Instance 2] C --> F[Excalidraw Instance 3] D --> G[(Redis) Room Presence] E --> G F --> G G --> H[(PostgreSQL) Persistent Storage] I[Auth Service OAuth/JWT] --> C J[Prometheus + Grafana] --> C & D & E & F

各组件职责明确：

• 边缘层（LB）：处理 DNS 解析、SSL 终止、DDoS 防护；
• 反向代理层（Nginx）：执行路由规则、会话粘性、日志记录；
• 应用层（Excalidraw 容器）：运行多个无状态实例，响应页面请求；
• 共享状态层（Redis）：存储房间活跃成员、最后心跳时间，供跨实例查询；
• 持久化层（PostgreSQL）：保存用户创建的白板快照、版本历史；
• 认证服务：集成企业 SSO，控制编辑权限；
• 监控体系：采集连接数、错误率、延迟指标，设置告警阈值。

💡 提示：原生 Excalidraw 不带用户系统。建议在 Nginx 层前挂载 Auth 中间件（如 oauth2-proxy），实现登录拦截。

工程实践建议：那些文档里不会写的坑

1. 别指望 P2P 在公网能跑通

数据显示，在跨 ISP、跨国访问场景下，WebRTC 连通率普遍低于 50%。建议直接启用中继服务，并将其独立部署为高可用集群。

# docker-compose.yml 片段 services: excalidraw: image: excalidraw/excalidraw:latest ports: - "80" environment: - LIBRARY_URL=https://your-cdn/lib.json - ALLOW_IMAGE_EXPORT=true relay: image: excalidraw/excalidraw-room:latest environment: - PORT=3001 - CORS_ORIGIN=https://whiteboard.example.com ports: - "3001:3001"

前端通过?collab=1&roomKey=xxx&relayHost=wss://whiteboard.example.com:3001显式指定中继地址。

2. Redis 不是用来存画布的

有人试图用 Redis 存储整个画布状态，这是误解。Redis 只需缓存轻量级元数据，例如：

{ "room:abc123": ["user:A", "user:B"], "last-active:abc123": "2025-04-05T10:00:00Z" }

真正的画布数据仍由客户端主导，服务器只做广播。

3. 监控重点不是 CPU，而是连接数

Excalidraw 的瓶颈往往不在计算，而在并发连接数。建议监控以下指标：

• 每实例 WebSocket 连接数（>500 需预警）
• 健康检查失败次数（连续 3 次失败应触发重启）
• WebSocket 断开频率（异常高频断开可能预示网络问题）

Prometheus 查询示例：

# 每秒断开连接数 rate(nginx_http_requests_total{status="499"}[1m]) # 实例级活跃连接 nginx_connections_active{instance="excalidraw-01"}

4. 静态资源一定要走 CDN

JS Bundle 超过 2MB，首次加载耗时直接影响用户体验。建议将/build目录推送到 CDN，并设置强缓存：

location ~ ^/build/.+\.(js|css|woff2)$ { expires 1y; add_header Cache-Control "public, immutable"; }

总结：从工具到平台的演进之路

Excalidraw 的魅力在于“简单”，但企业的诉求是“可靠”。负载均衡不是简单的流量分发，而是一次系统思维的升级——它迫使我们重新审视状态管理、协议兼容性与用户体验之间的关系。

通过引入智能路由、会话粘性、中继回退和集中监控，我们可以构建一个既保留 Excalidraw 原生体验，又具备企业级韧性的协作平台。更重要的是，这套架构思路不仅适用于 Excalidraw，也为任何基于 WebSocket 的实时应用（如在线文档、协同编辑器、IoT 控制面板）提供了可复用的工程范式。

未来，随着 AI 自动生成图表、语音转流程图等功能的成熟，这类可视化工具将进一步融入工作流核心。而今天搭建的每一个稳健的负载均衡节点，都是通往那个智能化协作未来的基石。