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Excalidraw高可用集群搭建指南：保障服务稳定

在现代远程协作日益成为常态的背景下，可视化工具早已不再是“锦上添花”的辅助手段，而是支撑产品设计、系统架构和团队对齐的核心基础设施。Excalidraw 以其极简的手绘风格和出色的实时协作能力，迅速赢得了开发者和技术团队的青睐。然而，当它从个人玩具走向企业级平台时，一个绕不开的问题浮现出来：如何确保这个看似轻量的白板工具，在数百人并发使用时不崩溃、不丢数据、不断连接？

答案不是简单地换台更强的服务器，而是构建一套真正意义上的高可用集群体系。

从单实例到集群：一次必要的进化

我们先来看一个常见的场景：某技术团队将 Excalidraw 部署在一台云主机上，初期使用顺畅。但随着跨时区协作频繁、架构评审会议增多，问题接踵而至——

• 某次关键会议中，服务突然中断，画布内容全部丢失；
• 多个会议室同时使用，响应延迟飙升，光标不同步；
• 运维人员半夜被报警唤醒，只为重启一个容器。

这些问题的根源在于，默认部署的 Excalidraw 是有状态且无冗余的。它的房间状态存在内存里，WebSocket 连接绑定在单一进程上，一旦节点宕机，所有正在进行的协作即刻归零。

要打破这一瓶颈，必须引入三个核心理念：无状态化、共享存储、智能路由。

架构的灵魂：不只是多跑几个容器那么简单

很多人误以为“高可用”就是把 Excalidraw 实例从 1 个变成 3 个，再加个 Nginx 做负载均衡。但实际上，如果不对应用行为和网络策略进行精细控制，这种“伪集群”反而会带来更严重的问题。

想象一下：用户 A 和 B 正在协作，他们的 WebSocket 连接却被分发到了不同的后端实例。结果是什么？彼此看不到对方的操作，甚至自己的笔触也会间歇性消失——因为状态根本不在同一个地方。

这就是为什么会话亲缘性（Session Affinity）是整个架构的命门。

在生产环境中，我们通常采用 Cookie-based 粘性会话，而非简单的 IP Hash。原因很简单：现代办公网络复杂，多个用户可能共享同一公网 IP（如公司 NAT 出口），用 IP 分流会导致严重的错乱。而通过在首次响应中注入一个route_idcookie，并由反向代理识别该 cookie 来调度流量，能精准保证同一房间的所有成员始终落在同一工作节点上。

upstream excalidraw_backend { # 使用 sticky cookie 而非 ip_hash sticky cookie session_route expires=1h domain=.example.com path=/; server excalidraw-01:80; server excalidraw-02:80; server excalidraw-03:80; }

这行配置看似微小，却是整个系统能否稳定协作的关键一步。

数据去哪儿了？持久化的双重保险机制

另一个常被忽视的误区是：以为浏览器 localStorage 就够用了。确实，Excalidraw 默认会把画布存本地，但这只解决了“个人离线可用”，远未触及“团队协作容灾”的本质。

真正的挑战在于：当某个实例宕机后，新加入的用户或重连的客户端，如何恢复完整的上下文？

这就需要一个外部的“真相源”（Source of Truth）。我们的方案是双层存储架构：

1. Redis 作为高速状态缓存
   存储房间元信息、活跃成员列表、实时光标位置等高频读写数据。利用其发布/订阅机制实现操作广播，延迟可控制在毫秒级。

2. PostgreSQL 作为持久化快照库
   定期将完整画布以 JSON 形式落盘，支持版本回溯与灾难恢复。结合ON CONFLICT DO UPDATE实现乐观锁更新，避免并发写入冲突。

下面这段 Python 微服务代码展示了典型的双写逻辑：

@app.route('/api/v1/rooms/<room_id>/snapshot', methods=['POST']) def save_snapshot(room_id): elements = request.json.get('elements') if not elements: return jsonify({"error": "Missing elements"}), 400 # 缓存到 Redis，TTL 24 小时 r.setex(f"room:{room_id}:elements", 86400, json.dumps(elements)) # 同步写入 PostgreSQL cursor = db_conn.cursor() cursor.execute(""" INSERT INTO canvas_snapshots (room_id, elements, updated_at) VALUES (%s, %s, NOW()) ON CONFLICT (room_id) DO UPDATE SET elements = EXCLUDED.elements, updated_at = NOW(); """, (room_id, json.dumps(elements))) db_conn.commit() cursor.close() return jsonify({"status": "saved"}), 200

这里有个工程经验值得分享：不要依赖 Redis 持久化来保数据安全。虽然可以开启 AOF，但在极端情况下仍可能丢失最后几秒的操作。正确的做法是让业务逻辑主动触发快照写入，例如每 30 秒自动保存 + 用户主动点击“保存”时立即落库。

容器编排的艺术：Docker Compose 到 Kubernetes 的跨越

对于中小规模部署，docker-compose.yml已足够清晰表达组件关系：

version: '3.8' services: excalidraw: image: excalidraw/excalidraw:latest environment: - DATABASE_URL=redis://redis:6379 deploy: replicas: 3 networks: - excalidraw-net redis: image: redis:7-alpine command: ["--save", "60", "1"] volumes: - redis-data:/data networks: - excalidraw-net nginx: image: nginx:alpine ports: - "80:80" - "443:443" volumes: - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf - ./ssl:/etc/nginx/ssl depends_on: - excalidraw networks: - excalidraw-net networks: excalidraw-net: volumes: redis-data:

但当你需要应对动态负载时，Kubernetes 才是真正的利器。你可以定义 HorizontalPodAutoscaler，根据 WebSocket 连接数或 CPU 使用率自动扩缩副本：

apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: excalidraw-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: excalidraw minReplicas: 3 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70

配合 Prometheus + Grafana 监控面板，你甚至可以提前发现某个房间异常活跃导致的资源倾斜，从而做出预判性扩容。

整体架构图景

最终的系统拓扑如下所示：

graph TD A[用户客户端] --> B[云负载均衡器] B --> C[Ingress Controller<br>(Nginx/Traefik)] C --> D[Excalidraw Pod 01] C --> E[Excalidraw Pod 02] C --> F[Excalidraw Pod 03] D --> G[Redis Cluster] E --> G F --> G G --> H[PostgreSQL<br>主从集群] H --> I[(定期备份至对象存储)]

每一层都有明确职责：
-负载均衡器：处理 TLS 终止，减轻后端压力；
-Ingress：执行粘性路由，过滤恶意请求；
-Worker Pods：无状态运行时，专注渲染与消息转发；
-Redis：提供亚毫秒级状态访问，支撑实时交互；
-PostgreSQL：作为唯一可信数据源，支持审计与恢复。

实战中的取舍与优化建议

在真实落地过程中，有几个关键决策点容易踩坑，这里给出一些来自一线的经验总结：

1. 会话保持方式的选择

2. Redis 持久化策略

• 若追求极致性能，可关闭持久化，依赖 PostgreSQL 快照重建；
• 若不能容忍任何数据丢失，启用 AOF 并设置appendfsync everysec。

3. 数据库读写分离

对于大型组织，建议为 PostgreSQL 配置只读副本，将“加载历史画布”类查询路由至备库，避免影响主库写入性能。

4. 安全加固不可忽视

• 房间 ID 应使用 UUID 而非自增整数，防止枚举攻击；
• 可选集成 JWT 中间件，实现细粒度权限控制；
• 所有内部通信走内网，禁用公网直连数据库。

不止于画图：迈向企业级协作底座

当我们完成这套高可用架构的搭建，Excalidraw 的定位也随之跃迁——它不再只是一个“能画画的网页”，而是演变为组织的知识流动中枢。

你可以在上面做：
- 实时系统架构推演，多人同步标注组件边界；
- 产品原型草图共创，即时反馈布局逻辑；
- 结合 AI 插件，输入“画一个 Kafka 消息流”，自动生成拓扑草图。

更重要的是，这套架构所验证的技术路径——无状态服务 + 共享状态存储 + 智能路由——具有高度的通用性。未来无论是迁移到 WebRTC 实现实时音视频协同标注，还是集成 LLM 自动生成流程图，底层稳定性都已打好根基。

结语

技术的价值，往往不在于它多先进，而在于它是否能在关键时刻“不掉链子”。

构建 Excalidraw 高可用集群，本质上是一场关于可靠性的修行：从每一个 Nginx 配置项，到每一条 SQL 语句，再到每一个监控指标的设定，都在回答同一个问题——当数百人正围绕一张画布激烈讨论时，你的系统能不能撑住？

答案不在理论中，而在一次次压测、故障演练和线上调优之后的实际表现里。

而这，正是工程师赋予开源项目真正生命力的方式。