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Excalidraw INP 指标优化：交互响应更迅速

在如今的远程协作时代，团队对可视化工具的要求早已不止于“能用”。一张白板是否真正好用，往往体现在最细微的地方——当你用手指滑动画布、拖动一个矩形框时，它是不是立刻跟上了你的动作？有没有那种让人皱眉的“延迟感”？

Excalidraw 作为一款开源手绘风格的虚拟白板工具，凭借极简的设计和自然的绘图体验，在技术架构设计、产品原型绘制乃至头脑风暴中都赢得了大量忠实用户。尤其是近年来集成了 AI 图生图能力后，只需输入一段文字描述，就能自动生成流程图或架构草图，创作效率大幅提升。

但功能越强，性能挑战也越大。特别是在图形密集、操作频繁的场景下，任何一点卡顿都会被放大。这时候，传统的页面加载指标（如 FCP、LCP）已经无法准确反映用户体验的真实痛点。真正关键的是：你点了、拖了、画了之后，界面多久才做出反应？

这正是INP（Interaction to Next Paint）的意义所在。

Google 推出 INP 作为 Core Web Vitals 中的新一代交互延迟指标，目的就是取代只关注首次点击的 FID（First Input Delay），转而衡量整个页面生命周期中最差的一次响应延迟。它的计算方式很直接：从用户触发交互（比如按下鼠标）开始，到浏览器完成下一帧像素绘制为止的时间差。

更重要的是，INP 关注的是“最坏情况”——不是平均值，而是第98百分位甚至最大值。这意味着哪怕大多数操作都很流畅，只要有一次卡顿超过200ms，就可能被判为“需要改进”。

对于 Excalidraw 这类强交互应用来说，这一点尤为致命。想象一下你在画一条曲线，笔迹却断断续续；或者多人协作时，别人移动元素的动作总是慢半拍……这些都不是功能缺陷，却是体验崩塌的起点。

所以，优化 INP 不是锦上添花，而是保障核心可用性的底线工程。

要理解为什么 INP 在 Excalidraw 中如此敏感，就得先看它是怎么工作的。

Excalidraw 并不像传统绘图工具那样靠 DOM 节点堆叠图形，而是基于 HTML5 Canvas 实现渲染。所有图形数据都存在内存中的状态树里，通过requestAnimationFrame统一调度重绘。这种架构天然避开了“DOM 节点爆炸”的问题，即便画布上有上千个元素也能保持稳定。

其事件处理链路大致如下：

1. 用户手指滑动 → 触发pointermove；
2. 事件回调读取坐标，转换为画布空间位置；
3. 更新 Zustand 状态库中的元素属性；
4. 渲染器标记脏区域（dirty rect）；
5. 在下一个 RAF 周期执行局部重绘；
6. 浏览器合成并输出新帧。

整个过程看似顺畅，但任何一个环节卡住，都会拉高 INP。

比如高频的pointermove事件每秒可达上百次，如果不加控制，会导致状态频繁更新，引发连续的 re-render 和重排。主线程一旦被占满，后续的点击、缩放等操作就会排队等待，形成明显的延迟。

因此，Excalidraw 的关键策略之一是节流（throttle）。例如对pointermove设置 32ms 的间隔（约30fps），既能保证轨迹平滑，又不至于压垮主线程：

import { throttle } from "lodash"; const handlePointerMove = throttle((event: PointerEvent) => { const pointer = scene.convertToSceneCoords([event.clientX, event.clientY]); if (isDrawing) { updateElement({ x: Math.min(pointer.x, origin.x), y: Math.min(pointer.y, origin.y), width: Math.abs(pointer.x - origin.x), height: Math.abs(pointer.y - origin.y) }); } else if (isSelected) { moveSelectedElements(pointer); } }, 32); // 控制频率，避免过度消耗

这个小小的节流函数，其实是性能与体验之间的精妙平衡。太松了会卡，太紧了又会让线条变得锯齿状。实践中我们发现 32~50ms 是较理想的区间，尤其在移动端触控笔场景下仍能保留手写质感。

但节流只是第一步。更大的隐患往往藏在“看不见”的地方——比如 AI 功能的引入。

早期版本中，当用户输入“帮我画一个微服务架构图”后，前端会同步调用后端模型接口，并阻塞主线程等待结果返回。这一等常常就是 800ms 以上，期间任何操作都无法响应，INP 直接爆表。

后来我们改用异步轮询 + 加载态提示的方式释放主线程，并结合 React 18 的startTransition将图元插入标记为低优先级更新：

import { startTransition } from 'react'; function onAIGenerate(prompt: string) { showLoading(); // 明确告知用户正在处理 fetch('/api/generate-diagram', { method: 'POST', body: prompt }) .then(res => res.json()) .then(diagramData => { startTransition(() => { insertDiagramElements(diagramData); // 非紧急更新，允许中断 }); }); }

startTransition的作用在于告诉 React：“这次更新不急，可以让位给用户的高优先级交互”。这样一来，即使 AI 正在生成图表，用户依然可以自由拖动其他元素或继续绘图，体验连贯性大大增强。

除了代码层面的优化，系统架构也在默默影响着 INP 表现。

典型的 Excalidraw 镜像部署结构通常如下：

[客户端浏览器] ↓ HTTPS [Nginx / CDN] ← 缓存静态资源（JS/CSS/Worker） ↓ [Node.js Server] ← 提供初始化配置、AI 接口 ↓ [Excalidraw 前端 Bundle] ├── React + Zustand（状态管理） ├── Canvas Renderer（核心绘图引擎） ├── Pointer Event Handler（事件中枢） └── AI 插件模块（Natural Language to Diagram）

虽然 INP 主要由前端行为决定，但资源加载时机、网络延迟、脚本执行顺序等后端因素也会间接拖累首屏后的可交互时间。

为此，我们在构建阶段做了几项关键调整：

• 使用<link rel="preload">提前加载核心字体和 Web Worker 脚本；
• 将 AI 推理逻辑完全移至 Web Worker，避免主线程计算密集型任务；
• 对 WebSocket 协作消息进行合并与去抖，防止状态震荡引发连锁更新；
• 在移动端显式声明{ passive: false }的 touch listeners，确保滚动和手势不被误判。

特别是 Web Worker 的使用，让我们能把模型解析、复杂布局计算这类耗时操作剥离出去。尽管线程间通信有一定成本，但换来的是主线程始终轻盈，用户操作几乎零干扰。

我们还发现，某些看似微不足道的细节也会成为 INP 的“隐形杀手”。

比如未启用 passive listener 的触摸事件，默认会被浏览器认为可能调用preventDefault()，从而强制等待 JS 执行结束才能滚动页面，造成输入延迟。只需添加一行配置即可解决：

element.addEventListener('touchstart', handler, { passive: true });

再比如撤销/重做操作一次性插入数百个图元，若不做分片处理，很容易触发长达百毫秒以上的长任务。这时可以用setTimeout或现代浏览器支持的scheduler.postTask拆解任务：

async function batchInsert(elements, chunkSize = 10) { for (let i = 0; i < elements.length; i += chunkSize) { await scheduler.postTask(() => { insertElements(elements.slice(i, i + chunkSize)); }); } }

这种方式让浏览器有机会穿插处理用户输入，显著降低单次任务对 INP 的冲击。

当然，所有的优化都不能靠猜测。真实用户的设备千差万别，我们必须依赖数据说话。

Chrome 的PerformanceEventTimingAPI 提供了获取精确 INP 数据的能力。通过监听event类型条目，我们可以捕获每一个交互事件的完整生命周期：

if ('PerformanceEventTiming' in window) { const po = new PerformanceObserver((entryList) => { for (const entry of entryList.getEntries()) { if (entry.interactionId !== 0) { const inp = entry.processingEnd - entry.startTime; console.debug(`INP Candidate: ${inp}ms`, entry); } } }); po.observe({ entryTypes: ['event'] }); }

配合 RUM（Real User Monitoring）系统，我们将线上用户的 INP 数据按设备类型、网络环境、画布复杂度等维度进行切片分析，定位出几个典型瓶颈场景：

• 低端 Android 设备 + 复杂画布：Canvas 重绘耗时飙升，局部重绘策略失效；
• 多人协作高峰期：WebSocket 消息洪峰导致状态频繁刷新；
• 首次加载后立即操作：资源尚未预热，字体回流引发重排。

针对这些问题，我们逐步引入了更智能的渲染策略，例如动态调整节流阈值、根据画布负载启用/关闭阴影特效、对历史操作队列做懒加载等。

最终，在典型使用场景下，Excalidraw 镜像的平均 INP 成功降至130ms 以内，远优于 Google 推荐的 200ms “良好”标准。即使是高负载协作环境，95% 的交互延迟也控制在 180ms 以下。

回头看，INP 优化从来不是一个单一的技术点，而是一套贯穿设计、开发、监控全流程的方法论。

它迫使我们重新思考一个问题：什么是“快”？

是加载速度快？还是动画帧率高？其实都不是。真正的“快”，是你感觉不到它的存在——你拖动一个方块，它就像粘在你手指上一样；你写下一句话，下一秒图就出来了，中间没有任何停顿去提醒你“系统正在工作”。

Excalidraw 的目标从来不是炫技般的性能数字，而是让用户专注于创作本身。当我们把 AI、协同、海量图形全都塞进一个轻量级白板时，更要守住这条底线：不让技术成为阻碍表达的噪音。

未来还有更多可能性。随着浏览器原生支持任务优先级调度（Task Prioritization）、Offscreen Canvas 共享、甚至 Wasm SIMD 加速，我们有望进一步逼近“零感知延迟”的理想状态。

但现在，至少可以说一句：
你的每一次落笔，我们都及时回应。