说明
【跟月影学可视化】学习笔记。
方式一：HTML+CSS
优点：方便，不需要第三方依赖，甚至不需要 JavaScript 代码。
缺点：CSS 属性不能直观体现数据，绘制起来也相对麻烦，图形复杂会导致 HTML 元素多，而消耗性能。
方式二：SVG
SVG （Scalable Vector Graphics，可缩放矢量图）是一种基于 XML 语法的图像格式，可以用图片（img 元素）的 src 属性加载。SVG 是对 HTML/CSS 的增强，弥补了 HTML 绘制不规则图形的能力。
优点：简单，直观，方便
缺点：图形复杂时需要的 SVG 元素太多，也非常消耗性能。
方式三：Canvas2D
HTML/CSS 还是 SVG，它们都属于声明式绘图系统，也就是我们根据数据创建各种不同的图形元素（或者 CSS 规则），然后利用浏览器渲染引擎解析它们并渲染出来。Canvas 调用绘图指令，然后引擎直接在页面上绘制图形。这是一种指令式的绘图系统。
优点：高性能绘制
缺点：直接操作图形元素不方便，如果要绘制的图形太多，或者处理大量的像素计算时，Canvas2D 依然会遇到性能瓶颈。
Canvas 能够直接操作绘图上下文，不需要经过 HTML、CSS 解析、构建渲染树、布局等一系列操作。因此单纯绘图的话，Canvas 比 HTML/CSS 和 SVG 要快得多。
另外可以使用 SVG 生成某些图形，然后用 Canvas 来渲染。这样，我们就既可以享受 SVG 的便利性，又可以享受 Canvas 的高性能。
现在浏览器的 canvas 一般有 webgl2、webgl 和 2d 三种上下文。它们并不是一个完整的 canvas api 规范，而是分成了 2d 规范和 webgl 规范。webgl 规范是 opengl es 规范在 web 端的实现，其中 webgl2 对应 opengl es 3.0，而 webgl 对应的是 opengl es 2.0。
方式四：WebGL
优点：功能强大、更适合绘制 3D 场景、大批量绘制、超高性能
缺点：使用繁琐，难度相对较高
使用 WebGL 的情景：
要绘制的图形数量非常多：比如有多达数万个几何图形需要绘制
对较大图像的细节做像素处理：比如，实现物体的光影、流体效果和一些复杂的像素滤镜，需要处理的像素点数量非常的多（一般是数十万甚至上百万数量级的）。
绘制 3D 物体：WebGL 内置了对 3D 物体的投影、深度检测等特性，不需要对坐标做底层的处理。
图形系统与浏览器渲染引擎工作对比
相比于 HTML 和 CSS，Canvas2D 和 WebGL 更适合去做可视化这一领域的绘图工作。它们的绘图 API 能够直接操作绘图上下文，一般不涉及引擎的其他部分，在重绘图像时，也不会发生重新解析文档和构建结构的过程，开销要小很多。
技术选型
几个不错的问题
Canvas 是不是有5M的大小限制？
Canvas画布大小有限制，不同的浏览器不同，一般的可视化大屏足够用了。检测设备的Canvas大小可以用这个项目：https://github.com/jhildenbiddle/canvas-size
Desktop：
Mobile：
canvas2d绘制出来的图形最终也是渲染到gpu中的吧，和webgl渲染到底区别在哪里，为啥webgl性能好
因为 canvas2d 渲染只能由浏览器底层控制，并不能自己控制gpu，而很多优化其实浏览器并不能代替开发者去做。比如说同时绘制几万个小圆形，因为图形都一样，自己写 webgl 的话，可以用 instanced drawing 的方式批量绘制，而 canvas2d 写浏览器不会帮你去这么做。可以说 webgl 在渲染大量元素的时候手段要更多得多，所以性能差别就明显了。
canvas2d 绘图是通过自身的 api，gpu 是浏览器底层调用的，不受开发者控制。webgl 不一样，将数据写入帧缓冲之后，最终通过WebGLProgram 来执行 shader 完成图形渲染，所以 webgl 能够自己控制 gpu 渲染。有很多图形计算，webgl 是可以放在 shader 里面去计算的，这样比用 js 计算快，这就是 gpu 和 cpu 计算的区别。
Canvas绘出圆形颜色渐变的倒计时图形有种朦胧感，怎么回事
这个牵扯到设备像素比dpr了。我们知道 mac 和 iphone 的 dpr 是 2，也就是说一个如果你在这样的设备上绘制 canvas，应当将它的画布坐标设置为样式坐标的 2 倍，才可以清晰地显示图像。浏览器的 window.devicePixelRatio 属性可以读取设备像素比。
实例：不同方式实现饼图
请参考：https://codepen.io/gltjk/pen/vYLmdvJ
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>kiamo pie</title> <style> .pie-graph { display: inline-block; width: 250px; height: 250px; border-radius: 50%; background-image: conic-gradient( #37c 30deg, #3c7 30deg, #3c7 65deg, orange 65deg, orange 110deg, #f73 110deg, #f73 200deg, #ccc 200deg ) } </style> </head> <body> <h1>HTML+CSS、SVG、Canvas 三种方式实现饼图</h1> <table> <tr> <th>HTML+CSS</th> <th>SVG</th> <th>Canvas</th> </tr> <tr> <td> <div class="pie-graph"></div> </td> <td> <div id="svg"></div> </td> <td> <div id="canvas"></div> </td> </tr> </table> <script> // 数据处理 function prepare({ values, colors }) { const sum = values.reduce((x, y) => x + y) return values.map((x, i) => [(x / sum) * 2 * Math.PI, colors[i]]) } // svg 绘制饼图 function drawSvgPie(el, { data, center, radius }) { const paths = [] let start = { x: center.x, y: center.y - radius } let deg = 0 for (const [value, color] of data) { deg += value const end = { x: center.x + radius * Math.sin(deg), y: center.y - radius * Math.cos(deg) } const largeArc = value >= Math.PI ? 1 : 0 const pathD = `M ${center.x} ${center.y}` + `L ${start.x} ${start.y}` + `A ${radius} ${radius} 0 ${largeArc} 1 ${end.x} ${end.y}` + 'Z' paths.push(`<path d="${pathD}" fill="${color}" />`) start = end } const d = radius * 2 el.innerHTML = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" ' + `width="${d}px" height="${d}px" viewBox="0 0 ${d} ${d}">` + paths.join('') + '</svg>' } // canvas 绘制饼图 function drawCanvasPie(el, { data, center, radius }) { const canvas = document.createElement('canvas') canvas.setAttribute('width', radius * 2) canvas.setAttribute('height', radius * 2) const ctx = canvas.getContext('2d') let start = -Math.PI / 2 for (const [value, color] of data) { const end = start + value ctx.beginPath() ctx.arc(center.x, center.y, radius, start, end, false) ctx.lineTo(center.x, center.y) ctx.fillStyle = color ctx.fill() ctx.closePath() start = end } el.append(canvas) } // 页面加载完成 window.onload = function () { const values = [30, 35, 45, 90, 160] const colors = ['#37c', '#3c7', 'orange', '#f73', '#ccc'] const commonData = { data: prepare({ values, colors }), center: { x: 125, y: 125 }, radius: 125 } console.log(commonData) drawCanvasPie(document.querySelector('#canvas'), commonData) drawSvgPie(document.querySelector('#svg'), commonData) } </script> </body> </html>
