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Excalidraw 负载均衡配置建议：应对高并发访问

在远程协作日益成为主流工作模式的今天，团队对实时交互工具的需求不断攀升。Excalidraw 作为一款开源、轻量且极具表现力的手绘风格白板工具，正被越来越多的技术团队用于架构设计、流程梳理和头脑风暴。其简洁直观的界面背后，隐藏着对系统稳定性和响应能力的严苛要求——尤其是在多用户同时编辑同一个画布时，WebSocket 长连接与状态同步的压力会迅速放大。

当一个 Excalidraw 实例需要支撑上百甚至上千个并发连接时，单机部署显然难以为继。延迟增加、连接断开、操作不同步等问题接踵而至。这时候，单纯优化后端代码已经不够了，必须从架构层面入手，引入负载均衡机制来实现横向扩展和故障隔离。

但问题来了：Excalidraw 是基于 WebSocket 的实时应用，传统的 HTTP 负载均衡策略能直接套用吗？如何保证多个实例之间的协作状态一致？会话是否需要保持？这些都是实际部署中绕不开的关键决策点。

我们不妨先看看标准的负载均衡器是如何工作的。它本质上是一个“流量调度员”，接收客户端请求，并根据算法（如轮询、最少连接、IP 哈希）将流量分发到后端服务器集群。对于普通的 REST API 服务来说，每次请求是无状态的，转发到任意实例都没问题。可 Excalidraw 不一样，它的核心在于“持续通信”——一旦用户建立 WebSocket 连接，这个长连接就会持续数分钟甚至数小时，期间不断收发绘图动作、光标位置等实时消息。

如果负载均衡不能正确处理这种持久连接，就可能出现这样的场景：用户 A 第一次连上了 Instance 1，开始画图；刷新页面后却被路由到了 Instance 2，结果发现之前的修改全没了。更糟的是，在多人协作中，若不同用户的操作被分散到不同的后端节点，而这些节点之间没有共享状态，那整个协同体验就会彻底崩溃。

所以，真正的挑战不在于“能不能做负载均衡”，而在于“怎么做才不会破坏实时协作的一致性”。

解决这个问题的核心思路有两个方向：一是通过会话保持（Sticky Sessions），确保同一个用户的请求始终落在同一台后端机器上；二是放弃会话绑定，转而依赖外部共享存储来统一管理画布状态。前者简单直接，后者更具弹性。

以 Nginx 为例，可以通过ip_hash指令实现基于客户端 IP 的粘性会话：

upstream excalidraw_backend { ip_hash; server 192.168.1.10:3000 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=30s; server 192.168.1.11:3000 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=30s; server 192.168.1.12:3000 backup; }

这种方式的好处是改动小，不需要修改应用逻辑。只要所有来自同一公网 IP 的请求都被固定到某个实例，就能避免状态丢失。但它也有明显短板：如果多个用户共用一个 NAT 出口（比如企业内网），他们可能会被错误地绑定到同一个后端，导致负载不均；此外，一旦目标实例宕机，即便有健康检查机制切换流量，原有连接也无法自动迁移，仍需用户手动重连。

因此，更推荐的做法是采用无状态架构 + 共享存储的组合方案。具体来说，就是让每个 Excalidraw 实例都连接到一个公共的消息中间件（如 Redis），所有画布变更事件通过 Pub/Sub 机制广播出去。无论用户连接到哪个后端节点，都能及时收到其他人的操作更新，从而实现跨实例的状态同步。

架构演进后的大致结构如下：

[Client] ↓ (HTTPS/WSS) [Load Balancer] ↓ [Excalidraw Instance 1] [Excalidraw Instance 2] [Excalidraw Instance N] ↘ ↙ ↘ →→→ [Redis Pub/Sub Channel] ←←←

在这种模式下，负载均衡完全可以关闭会话保持，使用轮询或最少连接算法来更均匀地分配流量。每个实例只需专注处理本地连接的读写，而将“全局一致性”的责任交给 Redis。这不仅提升了系统的可伸缩性，也为后续动态扩缩容打下了基础。

当然，这也带来了一些新的工程考量。比如，你需要确保 Redis 实例具备足够的吞吐能力和高可用性，否则它会成为新的单点瓶颈。可以考虑启用 Redis Cluster 模式，按画布 ID 分片存储；或者结合 Redis Streams 替代传统 Pub/Sub，获得更好的消息回溯和持久化能力。

再来看 Nginx 的完整配置示例：

upstream excalidraw_backend { # 可选：启用轮询（默认），无需会话保持 least_conn; # 根据当前连接数选择最轻载的实例 server 192.168.1.10:3000 max_fails=3 fail_timeout=30s; server 192.168.1.11:3000 max_fails=3 fail_timeout=30s; } server { listen 443 ssl http2; server_name whiteboard.example.com; ssl_certificate /etc/nginx/ssl/excalidraw.crt; ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/excalidraw.key; location / { proxy_pass http://excalidraw_backend; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; 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 $scheme; proxy_read_timeout 86400s; proxy_send_timeout 86400s; } location ~* \.(js|css|png|svg|ico)$ { expires 1y; add_header Cache-Control "public, immutable"; } }

这里有几个关键细节值得注意：

• proxy_http_version 1.1和Upgrade头部是支持 WebSocket 协议升级的前提条件；
• 超时时间设置为一天（86400 秒），防止长时间空闲连接被意外中断；
• SSL 终止放在 Nginx 层完成，既减轻了后端负担，也便于集中管理证书更新；
• 静态资源缓存策略大幅减少了对后端的请求压力，尤其适合 CDN 接入。

如果你正在使用 Kubernetes，还可以进一步将 Nginx 替换为 Ingress Controller（如 NGINX Ingress 或 Traefik），并通过 Service 类型ClusterIP+ Pod 自动扩缩容实现更灵活的运维控制。

除了基础设施配置，还有一些实践建议值得参考：

• 健康检查不可少：为后端实例暴露/healthz接口，并在负载均衡器上配置主动探测。例如返回200 OK表示服务正常，否则标记为不健康并暂停流量。

• 监控要到位：记录 Nginx 的访问日志，采集每秒请求数、错误率、上游响应时间等指标。配合 Prometheus + Grafana 可视化，快速定位性能拐点。

• 文件描述符调优：Linux 默认的ulimit -n通常只有 1024，远不足以支撑数千并发连接。建议在生产环境中调整至 65536 或更高，并确认系统级限制（/etc/security/limits.conf）同步修改。

• CDN 加速静态资源：把前端构建产物（index.html,main.js,style.css等）上传到 CDN，让用户就近下载，显著降低首屏加载时间。仅将/socket.io/*或自定义 WebSocket 路径指向负载均衡器。

• 安全加固：限制 WSS 连接来源（通过Origin头校验），防止恶意站点嵌入；启用 TLS 1.3 提升加密效率；定期轮换 SSL 证书。

最终你会发现，真正决定 Excalidraw 是否能胜任企业级协作任务的，不只是功能本身，而是背后的架构韧性。一个合理的负载均衡方案，不仅仅是“多加几台服务器”那么简单，它涉及到协议理解、状态管理、网络调优和可观测性建设等多个维度的综合权衡。

当你看到上百人同时在一个画布上流畅协作，没有人抱怨卡顿或丢数据时，那种成就感，正是源于这些看似枯燥却至关重要的底层设计。

这种将复杂性封装在稳健架构中的能力，也正是现代云原生应用的核心竞争力所在。Excalidraw 的价值不仅体现在它让用户画得更好，更在于它提醒我们：即使是轻量级工具，也能通过正确的工程实践承载重量级的业务场景。