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Excalidraw镜像内置防DDoS机制，抵御网络攻击

在远程协作工具日益普及的今天，Excalidraw 凭借其极简设计、手绘风格和开源特性，已成为技术团队绘制架构图、产品原型与头脑风暴的首选白板工具。它轻量易部署，常以 Docker 镜像形式运行于公有云或私有服务器上，供多人实时协同使用。

但正因其开放性，一旦暴露在公网中，就可能成为 DDoS（分布式拒绝服务）攻击的目标——攻击者通过海量伪造请求迅速耗尽带宽、连接数或 CPU 资源，导致服务卡顿甚至瘫痪。对于依赖实时协作的场景而言，哪怕几分钟的中断也会严重影响工作效率。

于是，一种新的实践正在兴起：将基础防 DDoS 能力直接集成进 Excalidraw 的容器镜像中。这种“安全左移”的思路，让防护能力随应用一同交付，无需额外配置 WAF 或依赖复杂网络策略，即可在资源受限环境下维持核心功能可用。

这不仅是运维层面的一次简化，更是一种面向实战的安全重构。

从边缘防御到内生安全：为什么要在镜像里做限流？

传统做法是依靠外部设施来应对 DDoS 攻击，比如云厂商的高防 IP、CDN 缓存、WAF 规则引擎等。但对于许多中小团队来说，这些方案要么成本过高，要么配置繁琐，难以快速落地。

而 Excalidraw 多用于内部协作或小规模公开分享，往往部署在普通 VPS 或边缘节点上，缺乏专业级防护。此时，若能在镜像内部构建一道轻量但有效的防线，就能显著提升系统的抗压能力。

关键在于：把反向代理 + 速率限制作为基础设施的一部分，固化进容器镜像本身。

这样一来，无论你用docker run还是 Kubernetes 部署，只要拉取的是这个镜像，就自带流量清洗能力。不需要额外安装组件，也不依赖特定平台特性，真正实现“一次构建，处处安全”。

核心机制：Nginx 内建限流如何工作？

大多数定制版 Excalidraw 镜像都会在容器内集成 Nginx 作为前端代理，所有 HTTP 请求先经过它再转发给后端 Node.js 服务。正是在这个代理层，实现了第一道也是最关键的防护屏障。

整个流程如下：

1. 用户发起请求 → 到达容器内的 Nginx；
2. Nginx 提取客户端 IP 并检查是否超出预设频率；
3. 若正常，则代理至 Excalidraw 应用；
4. 若异常，则直接返回429 Too Many Requests，不触碰主服务。

这套机制的核心优势在于低开销、高效率、独立运行。Nginx 使用共享内存区追踪每个 IP 的请求状态，仅增加几 MB 内存占用，却能有效拦截绝大多数暴力刷接口的行为。

下面是典型的限流配置片段：

http { # 基于IP创建共享内存区，限制平均10r/s，突发允许3个 limit_req_zone $binary_remote_addr zone=excali_ddos:10m rate=10r/s; # 控制每个IP最大并发连接数为5 limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=conn_per_ip:10m; server { listen 80; server_name excalidraw.local; location / { limit_req zone=excali_ddos burst=3 nodelay; limit_conn conn_per_ip 5; proxy_pass http://localhost:3000; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } # 健康检查接口不限流 location = /healthz { access_log off; return 200 "OK"; } } }

这里有两个关键技术点值得细说：

• limit_req_zone采用滑动时间窗算法，基于$binary_remote_addr（压缩后的客户端IP）统计请求频次。设置rate=10r/s意味着平均每秒最多处理10个请求，超出部分会被延迟或拒绝。
• burst=3允许短时突发流量缓冲，避免误杀真实用户连续点击操作。配合nodelay参数，可在不影响体验的前提下平滑控流。
• limit_conn则防止连接耗尽型攻击，例如 Slowloris 或大量短连接冲击 worker 进程。

这些规则都写死在镜像的/etc/nginx/nginx.conf中，启动即生效，完全透明。

不止于 HTTP：WebSocket 层也需要防护

很多人忽略了这一点：Excalidraw 的实时协作依赖 WebSocket 实现多端同步绘图。而 WebSocket 协议一旦建立连接，就会持续占用内存和事件循环资源。如果攻击者恶意建立成千上万个虚假连接，很容易拖垮后端服务。

因此，仅靠 Nginx 的 HTTP 层限流还不够，必须在应用层也加上守门人。

一个常见的增强方案是在 Socket.IO 中间件中加入连接控制逻辑：

const io = socketIo(server, { cors: { origin: "*", // 生产环境应改为具体域名 methods: ["GET", "POST"] } }); let connectionCount = 0; const MAX_GLOBAL_CONNECTIONS = 1000; const ipConnections = new Map(); const MAX_PER_IP = 5; io.use((socket, next) => { const clientIp = socket.handshake.headers['x-real-ip'] || socket.conn.remoteAddress; if (connectionCount >= MAX_GLOBAL_CONNECTIONS) { return next(new Error("Server too busy")); } const current = ipConnections.get(clientIp) || 0; if (current >= MAX_PER_IP) { return next(new Error("Too many connections from your IP")); } ipConnections.set(clientIp, current + 1); connectionCount++; socket.on('disconnect', () => { const count = ipConnections.get(clientIp); if (count <= 1) { ipConnections.delete(clientIp); } else { ipConnections.set(clientIp, count - 1); } connectionCount--; }); next(); });

这段代码做了三件事：

1. 全局连接上限控制：防止整体资源被撑爆；
2. 单 IP 连接数限制：避免某一个来源占用过多会话；
3. 断开自动清理：确保计数器始终准确，不会因异常退出导致泄漏。

更重要的是，它运行在 WebSocket 握手阶段，意味着只有通过验证的客户端才能完成升级。结合前面 Nginx 的限流，形成了“双保险”结构：

Nginx 拦住大部分垃圾流量 → 应用层精细管控合法连接

实际效果：我们能挡住哪些攻击？

下表总结了几种常见攻击类型及其在该架构下的应对方式：

可以看到，虽然这不是企业级的全套 DDoS 防护体系，但对于中小型部署而言，已经能够覆盖绝大多数现实威胁。

特别是当你的 Excalidraw 实例只是用于团队内部或临时会议时，这种“够用就好”的轻量级防护反而更具性价比。

设计背后的权衡：如何平衡安全与可用性？

任何防护机制都不是越严越好。过度限流可能导致真实用户体验下降，尤其是在 NAT 环境下多个用户共用一个公网 IP 的情况。

我在实际测试中就遇到过这个问题：在一个公司内网中，十几个人同时访问同一个 Excalidraw 实例，结果集体被限流，页面加载缓慢。

解决办法有几个：

1. 合理调整阈值

不要一上来就设成1r/s，可以从10r/s开始测试，观察日志中的峰值请求量，逐步优化。例如：

rate=15r/s; burst=5;

这样既能容忍短暂高峰，又能防止持续刷屏。

2. 放宽对静态资源的限制

可以单独为/assets/、/excalidraw.js等路径设置更低优先级的限流，或者完全放行 CDN 缓存过的资源。

3. 引入简单指纹识别（可选）

除了 IP 地址外，还可以结合User-Agent、Cookie 或 JWT Token 来区分不同用户，减少 NAT 下的误伤。但这会增加复杂度，需权衡利弊。

4. 加强日志监控

启用 Nginx 的限流日志记录：

log_format limited '$remote_addr - $remote_user [$time_local] ' '"$request" $status $body_bytes_sent ' 'limit_req_status:$limit_req_status'; access_log /var/log/nginx/access.log limited;

然后通过 Prometheus + Grafana 可视化展示被限流的 IP 和频率，便于事后分析攻击模式。

架构图示：完整的请求链路什么样？

以下是典型部署下的层级结构：

[公网] ↓ [Load Balancer / Ingress] （可选） ↓ [Docker Container: Excalidraw + Nginx] ├── Nginx (反向代理 + 限流) │ ├── / → 代理至前端 │ └── /socket.io → 升级为 WebSocket │ └── Node.js Server (Excalidraw Backend) ├── HTTP API └── WebSocket 处理

所有流量先进入容器内的 Nginx，经过初步清洗后再交由 Node.js 处理业务逻辑。两者通过本地回环通信（localhost），几乎没有额外延迟。

这种设计的好处很明显：

• 安全边界前移：攻击流量在进入应用之前就被拦截；
• 解耦清晰：Nginx 负责网络层控制，Node.js 专注业务实现；
• 易于移植：整套配置打包进镜像，可在 Docker Compose、Kubernetes、Raspberry Pi 上无缝运行。

未来的演进方向：从基础限流到智能防护

当前的内置防 DDoS 机制仍属于“基础款”，主要应对的是已知模式的泛洪类攻击。未来还有很大的增强空间：

✅ 结合 JWT 认证

启用登录验证后，可基于用户身份进行差异化限流。例如：注册用户允许更高频率的操作，匿名用户则严格限制。

✅ Bot 挑战机制

对疑似爬虫或脚本行为触发 CAPTCHA 验证，进一步过滤自动化流量。

✅ CDN 分流 + 缓存加速

将静态资源托管到 CDN 上，不仅能减轻源站压力，还能借助 CDN 本身的边缘防护能力形成多层缓冲。

✅ 动态学习模型（高级）

长期运行后可通过收集访问日志训练简单的异常检测模型，自动识别并封禁异常 IP 段，实现“越用越聪明”的自适应防护。

这种高度集成的设计思路，正引领着轻量级协作工具向更可靠、更高效的方向演进。它告诉我们：真正的稳定性，不仅来自强大的硬件，更源于精心设计的软件韧性。

当你下次部署 Excalidraw 时，不妨想想——那个看似简单的镜像背后，是否已经悄悄为你筑起了一道看不见的防火墙？