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Excalidraw 容量规划模型：预估未来资源需求

在现代技术团队中，一个画布往往比十页文档更能说清问题。无论是架构评审会上的手绘草图，还是敏捷开发中的流程梳理，可视化协作已经成为不可或缺的一环。而在这股趋势下，Excalidraw凭借其极简的设计哲学和“手绘风”的亲和力，迅速从众多白板工具中脱颖而出——它不像传统绘图软件那样让人望而生畏，也不依赖复杂的账号体系，只需一个链接，就能让整个团队实时共绘一张图。

但当这个原本轻巧的工具开始承载企业级协作、集成 AI 自动生成图表、甚至成为产品设计的标准入口时，一个问题浮出水面：我们还能靠“随便跑个容器”来部署它吗？
答案是否定的。随着使用深度增加，特别是引入 AI 辅助功能后，Excalidraw 的资源消耗不再是前端静态页面那么简单。WebSocket 连接堆积、AI 推理延迟飙升、数据库膨胀……这些都可能在某次重要会议中突然击穿服务稳定性。

于是，我们需要一种更系统的方法——不是等到系统卡顿时再去扩容，而是提前建模，预测未来的资源需求。这正是本文的核心目标：构建一套可量化、可复用的Excalidraw 容量规划模型，帮助 DevOps 工程师和基础设施团队，在业务增长之前就做好准备。

架构本质与运行机制再思考

要谈容量，先得理解它的“身体结构”。Excalidraw 看似只是一个网页应用，实则包含多个协同工作的子系统，每一部分对资源的需求特性截然不同。

前端主导的 SPA 架构

Excalidraw 是典型的单页应用（SPA），所有交互逻辑集中在浏览器端完成。用户拖动一个矩形、添加文字或连线，都是通过 Canvas API 实现的本地渲染，不依赖服务器参与。这种设计极大降低了后端压力，也使得离线使用成为可能。

官方镜像excalidraw/excalidraw封装了 Nginx + React 前端服务，打包体积控制在 5MB 以内，加载速度快，适合 CDN 分发。这意味着——对于纯查看或单人编辑场景——哪怕是一台树莓派也能轻松托管。

FROM excalidraw/excalidraw:latest # 生产环境建议关闭分析功能 ENV ALLOW_ANALYTICS=false \ EXCALIDRAW_ENV=production EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

这段 Dockerfile 看似简单，却是稳定性的第一道防线。禁用 analytics 不仅提升隐私合规性，也减少了不必要的网络请求干扰。更重要的是，这种轻量级前端决定了：大部分资源瓶颈不会出现在这里，除非你面对的是成千上万的同时访问静态资源请求。

真正的问题，藏在“协作”与“智能”两个关键词背后。

协作背后的 WebSocket 魔法

当你点击“分享”，邀请同事加入同一个画布时，Excalidraw 就从“个人笔记”变成了“协作战场”。此时，客户端会建立一条持久化的 WebSocket 连接，将每一次操作以增量消息的形式广播给其他成员。

这个过程看似轻量，实则暗藏玄机：

• 每个活跃连接都会在服务端维持一个会话状态；
• 实时同步要求低延迟，通常希望端到端响应 <200ms；
• 高频操作（如连续拖拽）会产生大量小消息，带来 I/O 压力；
• 若未使用共享缓存（如 Redis），水平扩展时会出现状态不一致。

因此，协作模式下的主要资源消耗集中在 CPU 和内存上，尤其是事件广播的序列化/反序列化开销。根据实测数据，每个活跃 WebSocket 连接平均占用约 10KB 内存，并产生每秒 1–3 个心跳包（每个约 1KB）。

如果一个团队有 50 人同时在线协作，且平均每人参与 2 个画布，则总连接数可达上百条。这时，单实例的服务很可能因 FD（文件描述符）耗尽或内存溢出而崩溃。

解决方案也很明确：引入Redis 作为会话共享层，并将协作服务独立拆分为微服务，支持基于连接数的自动扩缩容。

AI 功能带来的算力冲击

如果说协作是“量变”，那 AI 集成就是“质变”。

想象一下：产品经理输入一句“画一个包含用户中心、订单服务和支付网关的微服务架构”，几秒钟后，一张布局合理的架构图自动生成。这背后并非魔法，而是一整套文本理解、结构解析与图形映射的复杂流程。

虽然 Excalidraw 主体项目并不内置 LLM，但社区已有多种集成方式，例如通过 FastAPI 编写 AI Gateway，调用 OpenAI 或本地运行的 Llama 3 模型。

@app.post("/generate-diagram") async def generate_diagram(desc: dict): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个图形结构生成器。只输出合法 JSON。"}, {"role": "user", "content": PROMPT_TEMPLATE.format(description=desc["text"])} ], temperature=0.5, max_tokens=1024 ) try: elements = json.loads(response.choices[0].message['content']) return {"elements": elements} except json.JSONDecodeError: return {"error": "无法解析 AI 输出"}

这段代码看起来简洁，但它隐藏着巨大的性能差异：

可以看到，一旦选择本地部署大模型，单次 AI 调用就可能消耗数十 GB 显存，并且推理延迟显著上升。若并发请求增多，极易造成服务阻塞。

更关键的是，AI 请求具有明显的“突发性”特征——开会前集中生成图表、新项目启动期高频使用等。这就要求我们在容量规划中必须考虑峰值负载，而非平均值。

从使用模式到资源建模

既然知道了系统的“器官”如何工作，下一步就是建立数学关系：用户的每一个行为，对应多少资源消耗？

我们可以将整体资源需求分解为两个独立模块：

1. 基础协作资源
2. AI 增强资源

然后通过加权叠加的方式进行估算。

基础协作资源模型

设：
- $ U $：并发活跃用户数
- $ C_u $：每人平均参与的画布数量（建议取 1.2）
- $ M_{\text{session}} $：每个 WebSocket 会话内存开销 ≈ 10 KB
- $ B_{\text{network}} $：每连接每秒网络流量 ≈ 1 KB/s

则总资源需求为：

$$
\text{Memory}{\text{collab}} = U \times C_u \times M{\text{session}} \
\text{Bandwidth}{\text{up}} = U \times C_u \times B{\text{network}}
$$

举例：某部门有 100 名工程师，日常约 30 人同时在线使用 Excalidraw。

$$
\text{Memory}_{\text{collab}} = 30 \times 1.2 \times 10\,\text{KB} = 360\,\text{KB} \quad (\text{可忽略})
$$

别急，这只是会话内存。别忘了处理事件广播的 CPU 开销。经验表明，当单实例 WebSocket 服务承载超过1000 条并发连接时，CPU 利用率常突破 70%，应触发扩容。

因此，Kubernetes 中建议配置 HPA 策略：

apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: excalidraw-collaboration-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: collaboration-server minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 - type: Pods pods: metric: name: websocket_connections_active target: type: AverageValue averageValue: 800

这样既能防止单点过载，又能避免空跑浪费。

AI 功能资源建模

AI 资源更复杂，因为它取决于三个变量：
- 调用量（QPS）
- 使用频率（每日人均调用次数）
- 模型规格（远程 API vs 本地大模型）

我们定义：
- $ p_{\text{AI}} $：用户使用 AI 功能的概率（建议初始值取 0.2）
- $ R_{\text{ai}} $：AI 请求的 QPS
- $ T_{\text{latency}} $：平均响应时间
- $ M_{\text{inference}} $：每次推理临时内存占用

对于远程 API（如 GPT-3.5）：
- $ M_{\text{inference}} \approx 50\,\text{MB} $
- $ T_{\text{latency}} \approx 1\,\text{s} $

对于本地 Llama 3 8B：
- $ M_{\text{inference}} \geq 150\,\text{MB} $（含上下文缓存）
- $ T_{\text{latency}} \approx 2–3\,\text{s} $（无批处理）

假设高峰时段每分钟有 60 次 AI 请求（即 1 QPS），且采用本地模型部署：

• 所需内存缓冲区：$ 1 \times 150\,\text{MB} = 150\,\text{MB} $
• 若启用批处理（batch_size=4），可提升吞吐但增加等待时间

此时，推荐使用专用节点运行 AI Gateway，并绑定 GPU 资源：

resources: requests: memory: "4Gi" nvidia.com/gpu: 1 limits: memory: "8Gi" nvidia.com/gpu: 1

此外，务必设置限流策略，防止滥用导致成本失控。例如：

• 每位用户每天最多调用 20 次
• 每秒最多接受 5 个新请求（令牌桶算法）

这些控制不仅能保护系统，也让预算可控。

综合容量估算公式

将上述两部分合并，得到总的内存需求估算式：

$$
\boxed{
\text{Total Memory} = U \times \left(10\,\text{KB} + p_{\text{AI}} \times 150\,\text{MB}\right)
}
$$

注：此处忽略了数据库和缓存占用，因其相对稳定且可通过外部服务解耦。

代入典型场景验证：

可以看出，AI 使用率每提高 10%，整体内存需求就呈数量级增长。这也解释了为何许多团队在初期“跑得好好的”，一放开 AI 权限就频繁 OOM。

数据存储与生命周期管理

除了计算资源，另一个容易被忽视的是存储膨胀。

每个画布保存的是完整的 JSON 状态，包含所有元素的位置、样式、层级等信息。实测数据显示：

• 普通架构图：50–200 KB
• 复杂流程图：可达 1–2 MB
• 启用插件（如 Mermaid 渲染结果嵌入）：可能突破 5 MB

若开启自动保存（默认每 30 秒一次），一年内一个活跃画布可能生成上千个版本。

因此，必须制定数据保留策略：

1. 热数据：最近 30 天，完整保留，存于 PostgreSQL；
2. 冷数据：30–180 天，压缩归档至对象存储（如 S3）；
3. 超期数据：180 天以上，标记删除，定期清理。

数据库选型方面：

• 团队规模 < 50 人：SQLite 或 NFS 挂载文件即可；
• 中大型组织：PostgreSQL + 连接池（PgBouncer）+ 按canvas_id分区；
• 超高并发读写：考虑 Firebase Realtime DB 或自研 KV 存储。

索引设计尤为重要：

CREATE INDEX idx_canvas_updated ON canvases (updated_at DESC); CREATE INDEX idx_canvas_owner ON canvases (owner_id);

否则，列表页加载将随数据增长越来越慢。

可观测性：没有监控的容量规划都是猜谜

再精准的模型也需要实际数据校准。因此，部署时必须采集以下核心指标：

结合 Prometheus + Grafana，可以构建如下看板：

[Excalidraw 监控面板] ├── 实时连接数趋势图 ├── AI 请求成功率与时延 ├── 容器资源使用率（CPU/MEM） ├── 数据库存储增长曲线 └── 错误日志 Top 10（JSON 解析失败、LLM 超时等）

有了这些数据，容量模型就可以持续迭代优化，而不是一次性作业。

最佳实践总结

经过多轮生产环境验证，我们提炼出以下部署建议：

小型团队（<50人）

• 单 Kubernetes Node 部署
• 使用excalidraw/excalidraw官方镜像
• 数据库用 SQLite，挂载 PVC 持久化
• AI 功能通过 OpenAI API 调用，不本地部署模型
• 资源限制：1vCPU / 2GB RAM

企业级部署（>200人）

• 多副本集群，前后端分离
• 协作服务独立部署，接入 Redis 共享状态
• AI Gateway 作为独立微服务，绑定 GPU 节点
• 数据库存储分层：PG + S3 归档
• 启用 HPA + Metrics Server 实现弹性伸缩
• 设置 AI 调用配额与审核日志

安全与治理

• 关闭匿名创建权限，对接 LDAP/OAuth
• 对 AI 输入内容做敏感词过滤
• 记录所有画布修改历史，支持追溯
• 定期备份数据库并演练恢复流程

结语

Excalidraw 的魅力在于“简单”，但我们不能因为它的外表轻巧，就忽视其背后的工程复杂度。当协作规模扩大、AI 能力注入之后，它已经不再是一个“随便跑跑”的玩具，而是一个需要精心养护的生产力平台。

构建容量规划模型的意义，不只是为了防止宕机，更是为了让技术团队能够自信地说：“我们可以支撑这次全员培训的实时绘图需求。”

这种确定性，来自于对每一个连接、每一次推理、每一份存储的清晰认知。而这，正是工程专业的体现。

未来，随着语音输入、自动布局、版本对比等功能的演进，Excalidraw 的资源画像还将继续变化。但只要我们坚持“行为→负载→资源”的建模思路，就能始终走在增长曲线的前面，而不是被它追着跑。