Excalidraw 服务端渲染技术方案解析
2025-04-28 18:39:50作者:翟江哲Frasier
Excalidraw 是一款流行的开源白板工具,允许用户在浏览器中创建手绘风格的图表。在实际应用中,开发者经常需要将用户设计的图表保存到数据库,并在服务端进行渲染输出为图片格式。本文将深入探讨 Excalidraw 在 Node.js 服务端的渲染技术方案。
核心需求分析
典型应用场景包含两个关键环节:
- 前端保存:用户在浏览器中设计图表,将 Excalidraw 的 JSON 格式数据保存到服务器数据库
- 服务端渲染:Node.js 服务端应用读取 JSON 数据并渲染为 PNG 图片
技术实现方案
方案一:基于 @excalidraw/utils 的纯服务端渲染
该方案需要使用 Excalidraw 提供的工具库,但需要注意几个关键技术点:
- 需要实现服务端的 Canvas API 兼容层,特别是 HTMLCanvasElement 的 toBlob 方法
- 服务端需要模拟浏览器环境中的绘图上下文
- 性能考虑:直接服务端渲染可能面临性能瓶颈
方案二:Puppeteer 无头浏览器方案
通过 Puppeteer 控制无头 Chrome 实现渲染:
- 启动无头浏览器实例
- 加载 Excalidraw 前端页面
- 注入 JSON 数据并触发渲染
- 截图输出为 PNG
优势:
- 完全兼容浏览器环境
- 无需额外实现 Canvas API
劣势:
- 启动和渲染速度较慢
- 资源消耗较大
方案三:SVG 转 PNG 方案
结合两种技术实现:
- 使用 exportToSvg 将 JSON 转换为 SVG 矢量图
- 通过 resvg 等工具将 SVG 转换为 PNG
注意事项:
- 需要处理字体注册问题
- 需为每个使用的 font-family 注册对应的 .ttf 字体文件
- SVG 到 PNG 转换可能有样式兼容性问题
技术选型建议
对于不同场景的推荐方案:
- 高性能需求:优先考虑 SVG 转 PNG 方案,但需解决字体问题
- 兼容性优先:选择 Puppeteer 方案,确保渲染效果一致
- 轻量级需求:尝试纯服务端渲染,但实现复杂度较高
实现注意事项
- 字体处理:服务端需要包含所有可能用到的字体文件
- 样式一致性:确保服务端渲染结果与浏览器显示一致
- 性能优化:考虑缓存机制,避免重复渲染相同内容
- 错误处理:完善各种异常情况的处理逻辑
总结
Excalidraw 的服务端渲染是一个具有挑战性但可行的技术需求。开发者可以根据具体应用场景选择最适合的方案,平衡性能、兼容性和实现复杂度。随着 Excalidraw 生态的不断完善,未来可能会出现更便捷的服务端渲染解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868