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Excalidraw网络抖动下的操作同步表现测试

在远程协作日益成为工作常态的今天，团队对实时协同工具的依赖达到了前所未有的高度。尤其是在产品设计、系统架构讨论和敏捷开发过程中，一个稳定、流畅的虚拟白板往往决定了会议效率的高低。Excalidraw 作为一款以手绘风格著称的开源白板工具，凭借其简洁界面与开箱即用的协作能力，在开发者和技术团队中迅速走红。

但真实世界的网络环境远非理想——跨地域协作时常面临延迟波动、丢包和时序错乱等问题。当 Alice 在新加坡拖动一个组件的同时，Bob 在柏林输入的文字却突然消失；又或者两人同时修改同一元素，最终结果只保留了其中一方的操作……这些看似“玄学”的问题，背后其实是网络抖动对实时同步机制的严峻考验。

为了揭开 Excalidraw 在复杂网络条件下的行为真相，我们设计并执行了一套系统的实测方案，重点聚焦于其在模拟高抖动环境中的操作一致性、响应延迟与冲突处理能力。

协作核心：轻量级广播模型如何运作？

Excalidraw 的实时协作并未采用传统集中式 OT（Operational Transformation）引擎那种复杂的转换逻辑，而是选择了一条更轻便的技术路径：基于 WebSocket 的中心化消息广播 + 客户端本地状态收敛。

整个流程可以概括为四个步骤：

1. 用户在前端进行绘图操作（如添加形状、移动元素），前端生成结构化的增量指令；
2. 指令被打包成带有时间戳和客户端 ID 的 JSON 消息，通过 WebSocket 发送到后端服务；
3. 后端不进行任何语义解析或冲突预判，仅作为“邮局”将消息转发给房间内所有其他成员；
4. 所有客户端接收到消息后，尝试将其应用到本地画布，并依据时间戳排序解决潜在冲突。

这种架构的最大优势在于实现简单、部署成本低。它不需要维护一套复杂的 OT 转换函数表，也不要求服务器具备强大的计算能力。每个客户端都像一台独立的“复制节点”，通过不断接收和重放操作来逼近最终一致。

// 简化版操作发送逻辑 function sendOperation(operation) { const message = { type: 'operation', data: operation, clientId: getCurrentClientId(), timestamp: Date.now(), }; socket.send(JSON.stringify(message)); } socket.onmessage = function(event) { const { type, data, clientId, timestamp } = JSON.parse(event.data); if (type === 'operation' && clientId !== localId) { applyRemoteOperation(data); operationHistory.push({ clientId, timestamp, data }); } };

可以看到，关键字段timestamp是后续排序的基础。系统默认采用“最后写入胜出”（Last Write Wins, LWW）策略：当多个用户并发修改同一对象时，以时间戳最高的操作为准。

这听起来合理，但在实际网络中，时间戳的真实性并不可靠。不同设备的系统时钟可能存在偏差，而更重要的是——在网络抖动下，先发出的消息可能晚到达，导致客户端误判“最新”操作。

抖动之下：数据包为何会“乱序狂奔”？

网络抖动（Jitter）本质上是数据包到达间隔的不稳定性。比如你每 100ms 发送一次操作更新，理想情况下对方也应均匀地每 100ms 收到一条。但如果某些数据包因路由切换、队列拥塞或无线信号干扰被延迟了 80ms，而另一些反而提前了 20ms，接收端就会看到剧烈波动的时间序列。

根据 RFC 3393 标准，抖动通常用 IP 包延迟变化（IPDV）来衡量。ITU-T G.114 建议，对于交互式应用，端到端延迟应控制在 150ms 以内，抖动最好低于 30ms。一旦峰值抖动超过 100ms，用户体验将明显下降。

在 Excalidraw 这类强依赖顺序的应用中，抖动带来的最直接后果就是：

• 操作乱序：后发的操作先到，造成视觉跳跃；
• 短暂不一致：多个客户端暂时呈现不同内容；
• 心跳中断：WebSocket 因超时不回包触发重连，引发状态丢失风险。

尽管 Excalidraw 官方未完全公开其同步算法细节，但从代码库和社区实践来看，它确实内置了一些基础的抗抖动机制：

缓冲重排：用一点延迟换一致性

为了避免乱序渲染，客户端并不会立即执行收到的操作，而是引入一个短暂的缓冲窗口：

let pendingOperations = []; function receiveOperation(op) { pendingOperations.push(op); pendingOperations.sort((a, b) => a.timestamp - b.timestamp); setTimeout(flushOperations, 100); // 最多等待 100ms } function flushOperations() { while (pendingOperations.length > 0) { const op = pendingOperations.shift(); if (!isApplied(op.id)) { applyOperationLocally(op); } } }

这个设计思路非常典型：牺牲一点点实时性，换取更高的数据一致性。通过设置 100ms 的延迟刷新窗口，客户端有机会收集那些“迟到”的早期操作，并按正确顺序重新播放。

虽然这会让远程操作看起来略显“迟钝”，但比起看到图形突然跳回旧位置，大多数用户宁愿接受这种温和的延迟。

自动重传与幂等保障

另一个常见问题是操作丢失。在网络频繁波动时，某条关键指令可能未能送达。为此，Excalidraw 客户端通常会维护一个“待确认队列”，记录已发送但尚未被广播回来的操作。

如果在一定时间内没有观察到自己的操作出现在全局状态中（即未被自己接收回），则触发重发机制，最多尝试 3 次。同时，每条操作都会携带唯一 ID，确保即使重复接收也不会产生副作用——这是实现幂等性的关键。

此外，系统还依赖定期的心跳检测（ping/pong）维持连接活跃。若连续几次心跳失败，则判定为断线，自动进入重连流程，并在恢复后拉取最新的画布快照进行状态补全。

实战场景：两个工程师的跨国协作实验

我们搭建了一个包含两名用户的测试环境：Alice 位于上海，Bob 位于法兰克福，两地间平均 RTT 约为 180ms。使用tc（Traffic Control）工具在本地网络接口上注入不同程度的抖动，模拟真实跨境协作场景。

测试配置

观察现象与分析

✅ 表现良好：低抖动环境下（±50ms）

在此条件下，Excalidraw 整体表现稳定。尽管存在约 200ms 的感知延迟，但所有操作均能准确同步，无丢失或乱序现象。客户端的缓冲机制有效吸收了小幅波动，最终画面一致。

光标位置、选中状态等辅助信息也能基本同步，仅偶有轻微跳动。

⚠️ 初现异常：中等抖动（±100ms）

随着抖动加剧，开始出现视觉闪烁问题。例如 Bob 移动一个矩形至右侧，该操作本应在 Alice 端延迟约 200ms 显示，但由于另一条更早的操作“迟到”，客户端先应用了后续操作，导致图形先出现在错误位置，随后“跳”回正确坐标。

这类问题虽不影响最终一致性，但容易误导用户判断协作状态，降低信任感。

❌ 严重失序：高峰值抖动（±150ms）+ 小概率丢包

当抖动达到 ±150ms 并叠加 2% 丢包时，问题显著恶化：

• 多次观测到操作覆盖：两人同时编辑同一文本框，其中一方更改无声消失；
• 出现短暂的双影现象：同一元素在两端显示不同属性，持续数秒才收敛；
• 极少数情况下发生假性丢失：需手动刷新页面才能看到完整内容。

根本原因在于：
1. 时间戳排序失效——高抖动使得“先发”与“先到”严重脱节；
2. 缓冲窗口不足——100ms 的等待期无法覆盖极端延迟；
3. 无精确时钟同步机制——各客户端依赖本地Date.now()，误差可达数十毫秒。

此时，“最后写入胜出”策略实际上变成了“最后到达胜出”，违背了原始意图。

工程权衡：为什么不用 CRDT？

读到这里可能会有人问：既然 OT 和 LWW 都有局限，为什么不采用更先进的CRDT（Conflict-Free Replicated Data Type）？

CRDT 确实是当前分布式协同领域的前沿方案，代表项目如 Yjs、Automerge 等，能够在无需中央协调的情况下实现强最终一致性，且天然支持离线编辑和任意网络顺序。

但 Excalidraw 目前并未全面转向 CRDT，主要原因包括：

• 历史架构限制：早期版本基于简单的广播模型构建，迁移成本高；
• 性能与兼容性考量：CRDT 需要维护更多的元数据（如向量时钟、标识符空间），增加了消息体积和内存占用；
• 功能优先级差异：对于多数用户而言，偶尔的短暂不一致可接受，而快速上线协作功能更为重要。

不过值得注意的是，社区已有基于 Yjs 的 Excalidraw 分支（如 excalidraw-yjs），证明了技术可行性。未来官方是否会整合此类方案，值得期待。

部署建议：如何提升跨国协作体验？

即便现有机制存在局限，仍可通过合理的工程优化显著改善实际使用体验。以下是我们在测试中验证有效的几项实践：

1. 选择地理邻近的服务节点

将excalidraw-room服务部署在靠近主要用户群的位置，可大幅降低 RTT。例如面向亚太用户的团队，应优先选用新加坡或东京的云主机，而非默认的美国西部节点。

2. 启用消息压缩

WebSocket 层面开启 gzip 压缩，尤其对包含大量坐标的绘图操作，可减少 40%~60% 的传输体积，间接提升吞吐效率。

3. 调整缓冲策略

可根据业务场景动态调整客户端的排序窗口：
- 内网协作：关闭缓冲，追求极致响应；
- 跨国协作：延长至 150~200ms，增强抗抖动能力。

4. 引入边缘中继

利用 Cloudflare Workers 或 AWS Global Accelerator 等边缘网络，建立就近接入点，进一步缩短物理链路。

5. 监控与告警

在生产环境中记录关键指标：
- 操作从发出到可见的延迟分布；
- 客户端时钟偏移情况；
- 心跳中断频率与重连成功率。

这些数据不仅能帮助定位问题，也为后续架构升级提供依据。

结语：轻量未必简陋，简单亦有深意

经过一系列测试与剖析，我们可以得出这样一个结论：Excalidraw 当前的同步机制并非最先进，但在易用性、实现成本与实用性之间取得了出色的平衡。

它没有追求理论上的完美一致性，而是选择了更适合快速迭代、广泛部署的轻量方案。对于绝大多数中小型团队来说，这种“够用就好”的设计哲学恰恰是最务实的选择。

当然，面对日益增长的全球化协作需求，未来的演进方向也清晰可见——引入更鲁棒的时钟同步机制、探索 CRDT 的渐进集成、优化冲突提示交互……每一步都将推动这款工具从“可用”走向“可靠”。

而对于技术决策者而言，本次测试的价值不仅在于评估 Excalidraw 本身，更在于揭示了一个普遍规律：任何实时系统的表现，都不只是代码的问题，更是网络、时序与人类预期之间的复杂博弈。

在选择或自研协同工具时，不妨多问一句：当网络不再稳定，你的“实时”还能坚持多久？