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Excalidraw 负载均衡实施要点

在现代远程协作日益频繁的背景下，可视化工具已经成为团队沟通的核心载体。像 Excalidraw 这样具备手绘风格、实时协同和 AI 辅助能力的开源白板系统，正被越来越多企业用于架构设计评审、敏捷看板管理与产品原型讨论。但当用户规模从几个人的小团队扩展到跨部门甚至全公司范围时，一个看似简单的“画图”应用也会面临严峻挑战：连接中断、状态不同步、响应延迟……这些问题背后，往往是服务部署架构未适配高并发场景所致。

要让 Excalidraw 真正在生产环境中稳定运行，关键在于解决两个核心问题：如何高效分发流量？和如何保证多实例间的状态一致性？前者指向负载均衡的设计，后者则涉及应用层状态管理机制的重构。这两者并非孤立存在，而是必须协同演进才能支撑起真正可用的企业级服务。

为什么标准部署撑不住？

我们先来看一个典型的单节点部署模式：

[客户端] → [Nginx 反向代理] → [Excalidraw 单实例]

这种结构在初期完全够用——界面加载快、协作流畅、部署简单。但一旦多个项目组同时开会使用，WebSocket 连接数迅速攀升，CPU 和内存很快达到瓶颈。更严重的是，任何一次重启或宕机都会导致所有正在进行的白板会话瞬间断开，用户体验极差。

根本原因在于：Excalidraw 的协作逻辑依赖于本地内存中的房间状态。每个用户的操作通过 WebSocket 广播给同房间成员，而这些“房间”信息只存在于当前进程里。一旦请求被分发到另一个实例（哪怕只是因为负载均衡器轮询到了），新实例对原有会话一无所知，自然无法继续通信。

换句话说，默认的 Excalidraw 是有状态的，而理想的可扩展服务应该是无状态或弱状态的。这就引出了第一个突破点：引入负载均衡的同时，必须解耦状态存储。

负载均衡不只是“转发请求”

很多人认为负载均衡就是把请求均匀打到后端机器上，选个轮询算法就行。但在 WebSocket 场景下，这远远不够。真正的难点不在于“分发”，而在于“粘性”与“容错”的平衡。

四层 vs 七层：选哪个？

对于 Excalidraw 这类混合了 HTTP 静态资源访问和 WebSocket 长连接的应用，建议优先考虑四层（L4）负载均衡或支持完整 WebSocket 协议的七层网关。

• 四层 LB（如 AWS NLB、MetalLB）直接基于 TCP 流进行转发，性能高、延迟低，适合长连接场景。
• 七层 LB（如 Nginx、ALB）能解析 HTTP Header，支持路径路由、Header 改写等高级功能，但需确保其正确处理Upgrade: websocket请求。

实践中，Nginx 因其灵活性和成熟度成为首选。以下是一个经过生产验证的配置片段：

upstream excalidraw_backend { # 使用 IP Hash 实现基础会话保持 ip_hash; # 主节点，赋予更高权重以利用性能更强的机器 server 192.168.1.10:3000 weight=5 max_fails=2 fail_timeout=30s; server 192.168.1.11:3000 weight=5 max_fails=2 fail_timeout=30s; # 备用节点，在主节点故障时启用 server 192.168.1.12:3000 backup; } server { listen 80; server_name whiteboard.example.com; # 健康检查接口，供外部监控调用 location = /healthz { access_log off; return 200 "OK"; add_header Content-Type text/plain; } location / { proxy_pass http://excalidraw_backend; proxy_http_version 1.1; 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：支持 WebSocket 协议升级 proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; } }

这段配置有几个值得注意的细节：

• ip_hash确保同一客户端 IP 的请求始终落到同一后端，避免 WebSocket 连接漂移。
• max_fails和fail_timeout控制健康探测行为，防止短暂抖动引发误判。
• Connection "upgrade"是 WebSocket 成功建立的关键，漏掉它会导致协议升级失败。
• /healthz提供轻量级健康检测入口，便于集成 Prometheus 或云平台健康探针。

⚠️ 注意事项：如果前端有 CDN 或反向代理链（如 Cloudflare），$remote_addr将变为代理服务器 IP，导致ip_hash失效。此时应启用real_ip模块，并配置：

nginx set_real_ip_from 10.0.0.0/8; real_ip_header X-Forwarded-For;

不过，ip_hash并非银弹。在大型组织中，多个用户可能共享同一个公网出口 IP（NAT 环境），这时会出现“一人占满一台机器”的情况。更好的做法是使用Cookie 插入式会话保持，即首次访问时由负载均衡器注入一个 sticky cookie，后续请求据此路由。某些云服务商（如 AWS ALB）原生支持该特性。

状态共享：从本地内存到 Redis Pub/Sub

即使有了会话保持，系统仍然脆弱——某台机器宕机，其上的所有白板数据就永久丢失了。要想实现真正的高可用，必须将“房间状态”和“消息广播”机制外置。

架构升级：引入 Redis 中枢

理想的企业级部署应如下所示：

graph LR A[Client] --> B[CDN] B --> C[Load Balancer] C --> D[Instance 1] C --> E[Instance 2] C --> F[...] D --> G[(Redis Cluster)] E --> G F --> G G --> H[(Object Storage S3/GCS)]

在这个架构中，Redis 扮演了三个关键角色：

1. 全局房间注册中心：记录每个 room ID 当前活跃在哪几个实例上。
2. 跨节点消息总线：利用 Pub/Sub 实现分布式事件广播。
3. 临时状态缓存：存储最近的操作日志，供新加入者快速同步。

Node.js 后端改造示例

以下是基于ws库和redis客户端的简化实现：

const WebSocket = require('ws'); const http = require('http'); const express = require('express'); const Redis = require('ioredis'); const app = express(); const server = http.createServer(app); const wss = new WebSocket.Server({ noServer: true }); // Redis 连接（主从或集群模式） const redisPub = new Redis(process.env.REDIS_URL); const redisSub = new Redis(process.env.REDIS_URL); // 本地房间映射：roomID -> Set<WebSocket> const localRooms = new Map(); // 订阅来自其他实例的广播消息 redisSub.subscribe('__private__', (err) => { if (err) console.error('Redis subscribe error:', err); }); redisSub.on('message', (channel, message) => { if (channel !== '__private__') return; try { const { roomID, data, originId } = JSON.parse(message); // 防止回环广播 if (originId === process.pid) return; const clients = localRooms.get(roomID); if (!clients) return; for (const client of clients) { if (client.readyState === WebSocket.OPEN) { client.send(data); } } } catch (e) { console.error('Parse broadcast message failed:', e); } }); wss.on('connection', (ws, request) => { const url = new URL(request.url, 'ws://localhost'); const roomID = url.searchParams.get('room'); if (!roomID) { ws.close(1008, 'Missing room ID'); return; } // 加入本地房间 if (!localRooms.has(roomID)) { localRooms.set(roomID, new Set()); } localRooms.get(roomID).add(ws); // 广播“加入”事件到其他实例 redisPub.publish('__private__', JSON.stringify({ roomID, data: JSON.stringify({ type: 'presence', user: 'joined' }), originId: process.pid })); ws.on('message', (data) => { // 所有操作都通过 Redis 广播出去 redisPub.publish('__private__', JSON.stringify({ roomID, data, originId: process.pid })); }); ws.on('close', () => { const clients = localRooms.get(roomID); if (clients) { clients.delete(ws); if (clients.size === 0) { localRooms.delete(roomID); } } // 通知其他实例该用户已离开 redisPub.publish('__private__', JSON.stringify({ roomID, data: JSON.stringify({ type: 'presence', user: 'left' }), originId: process.pid })); }); }); server.on('upgrade', (request, socket, head) => { wss.handleUpgrade(request, socket, head, (ws) => { wss.emit('connection', ws, request); }); }); app.use(express.static('public')); server.listen(3000, () => { console.log('Excalidraw server running on port 3000 with Redis integration'); });

这个版本解决了几个关键问题：

• 不再依赖本地内存保存完整状态，单机故障不影响整体服务。
• 所有消息通过 Redis Pub/Sub 分发，实现了跨实例透明广播。
• 新用户接入时可通过查询 Redis 获取最新状态快照（需额外实现状态快照机制）。

当然，这也带来了一些新挑战：

• 网络延迟叠加：消息需要经过“客户端 → 实例 → Redis → 其他实例 → 客户端”链条，比直连多了一跳。
• Redis 成为单点：虽然 Redis 支持哨兵或集群，但仍需做好高可用配置。
• 消息顺序保障：Redis Pub/Sub 不保证严格有序，极端情况下可能出现乱序。若需强一致性，可结合 Kafka 或使用 CRDT 数据结构。

生产环境设计考量

除了技术选型，实际落地还需关注以下工程实践：

自动伸缩策略

单纯按 CPU 使用率扩容并不适用于 WebSocket 场景。更合理的指标包括：

• 活跃连接数（每实例建议不超过 2k–5k）
• 内存使用率（特别是事件循环队列长度）
• 消息处理延迟（从接收至广播的时间）

Kubernetes 中可通过 KEDA（Kubernetes Event Driven Autoscaling）监听 Redis 队列长度或自定义指标实现精准扩缩容。

文件持久化独立化

Excalidraw 支持导出 SVG/PNG 和上传图片。这些文件不应存放在本地磁盘，否则会导致：

• 用户刷新页面后图片 404
• 跨实例访问失败

正确做法是对接对象存储（如 AWS S3、Google Cloud Storage），并通过预签名 URL 实现安全上传下载。静态资源也可交由 CDN 缓存，进一步减轻源站压力。

监控与告警体系

至少应覆盖以下几个维度的可观测性：

特别提醒：监控不能只盯着“服务是否存活”，更要关注“协作是否正常”。例如可以模拟双客户端加入同一房间并发送心跳消息，验证端到端同步是否成功。

从个人工具到组织基础设施

当一套 Excalidraw 系统能够稳定支撑数百人同时在线协作，分钟级弹性应对会议高峰，并保障关键项目的白板永不丢失时，它的定位已经发生了本质变化——不再是某个工程师的“小玩具”，而是组织知识沉淀与协同创新的重要载体。

更重要的是，这套架构思路具有很强的通用性。无论是代码评审图、系统拓扑图还是产品路线图，只要涉及多人实时交互的场景，都可以复用类似的“负载均衡 + 状态外置”模型。甚至未来结合 AI 自动生成图表的能力，还能实现“语音输入 → 自动生成流程图 → 多人协同编辑”的闭环体验。

最终，技术的价值不在于它多先进，而在于它能否无声地支撑住每一次头脑风暴、每一项关键决策。而这，正是一个优秀架构的终极追求。