所谓的热点图，是图1）构建一张灰度图，图2）在每个热点的位置上绘制并叠加形成灰色的热点图，图3）根据颜色表生成热点图。不难看出，最核心的是图2的过程。详情参考《可视化之热点图》。
图1
图2&图3
1强调两处细节
这种思路效率高，缺点就是不够灵活，每个点都是同一个样式，没有考虑该点的半径和权重。创建大小不一的模版(章)，每个热点根据自己的半径值选择对应的章就可以，实现思路如下：
半径&模版
权重的不同，是通过盖章的“力度”，权重越大，不透明度越大，这样叠加时也越能体现权重大的效果。是否发现，这个方式会产生覆盖情况，并不严谨。
权重&透明度(力度)
2大数据渲染
我们看看在不同数据量下的性能分析。7759个热点，每个点有经纬度和权重三个float值，生成一张2000*1400左右的热点图。采用pa7/heatmap.js，在Chrome下测试1w(1倍)，5w（5倍），10w（15倍），60w(75倍)，100w(150倍)，600w(750)六个级别，千万级别会崩溃。
备注：只测试了一次，误差估计不小，仅供参考。
数据转换消耗（毫秒）
纯渲染时间(毫秒)
在这种方式下渲染时间依次为：68，100，194，894，2918，63817(ms)。数据量在100w以内的还好，渲染时间将近3s。但再往上就不给力了。千万级别下读取会崩溃，内存达到1.2G以上。渲染就算可用，从时间消耗上也不实用。
在渲染性能方面，之前我们通过模版，盖章的思路已经优化了，沿着这个思路提升空间不大。而且，因为渲染上存在叠加依赖，很难并行。
CPU并行
自己实现渲染算法，以并行的方式实现数值计算部分。思路如下：对热点图这个目标图片，遍历每一个像素，以像素半径做一个缓冲区分析，获取对应的热点数据（数据支持范围查询）。如果没有热点，则该像素为空；如果存在N个热点，则计算该点的热点值。乍看上去，这不是又倒退到逐点计算的思路上。
坦白说，我很不喜欢这个思路，就好比老师出了一道1+2+3……+100的题目，本来是想让你发现规律和数据模型，。可是你真的在一个个累加。但全班同学合作，把这100个数分解成10组，每人分别计算一部分，同样也能很快得出结果，这就是另一个角度的智慧。
因为每个点的计算是独立的，可以通过并行来优化“渲染”时间。但这种思路是以放弃渲染技术为代价的，也要借助于空间索引，并行计算，在JS上很难实现。
另外，这个思路让我认为（不知道对不对），点差值和热点图并无本质区别。
GPU并行
下图是OpenGL的思路：每一个热点构造成一个正方形，对角线将其分为两个三角形，有四个顶点和6个顶点索引。采用批次渲染的方式，每个批次下渲染1w个热点（对应4w个顶点），将数据分解为多个批次，实现大数据的渲染，GPU中实现混合效果。具体的shader代码可以参考pyalot。
我在WebGL下实现了这个思路，还是刚才那个7759个热点的数据，我放到一个渲染批次，对这一个批次渲染多次， 1s内完成千万级别的渲染。
3问题
数据解析是瓶颈，比如经纬度点最终要转换到像素单。如果性能还不够，就“偷工减料”，建立矢量金字塔，本质就是把N个点合并成一个，减少渲染过程的计算量。
二维对应的策略是，渲染性能不够，就把渲染问题转为for循环下的简单计算，然后通过CPU并行优化；对于三维，需要点转三角形，创建buffer，然后通过GPU实现渲染过程。
从渲染的角度来看，无论二维还是三维，在十万级别下的性能都不错，百万级别也能接受，差别不大，但十万以上，两者的渲染差距则体现出来，前者像打狗棒，强调的是心法和招式，后者则是降龙十八掌，靠的是内力。两点区别，二维是因为渲染性能不行，只好采用最简单的数值计算，以这样的代价实现核心计算的并行；三维本身就是并行策略，就是通过shader，通过顶点和片元实现GPU的并行。第二，GPU的并行能力显然不是CPU可以媲美的，换句话说，GPU能够承担更多的并发计算量，尽可能少的对原始数据做预处理，理论上，只要内存够用或读取数据合理，显存上通过批次渲染，可以渲染任意大的数据量，而且时间和批次应该是线性的。
v最后，再强调一下数据。简单计算了一下，假如是一个二进制流的方式，一个热点占12个字节，这样1kw个点要占120M，即使压缩后也得20M，这还没有考虑数据转换上的消耗。对于Web端，基于原始数据，需要有一种机制，能够快速的完成数据传输和处理。
有一个不一定对的思路，建一个GeoHash，大范围的预先生成热点图，更新频率可以不高；局部范围则通过GeoHash获取对应的热点，实现本地渲染。GeoHsh貌似是一种很不错的大数据设计方式，我也不太了解，有时间z再研究研究。
还有一个收获，当复杂度达到一定程度，原先行得通的算法和方案不一定满足要求了。更精彩的是，因为性能低，以前认为比较差的思路，因为思路简单，容易实现并行改造，竟然可行了。
