答案：实现高性能图表渲染需按需重绘、分层管理、预渲染、降采样、批量绘制与像素级优化。具体为：1. 用脏矩形机制减少重绘区域；2. 分层渲染分离静态与动态内容；3. 离屏Canvas缓存复用图形；4. 降采样与可视区裁剪降低数据量；5. 合并路径与样式设置减少API调用；6. 直接操作ImageData提升大规模绘制效率。
要实现一个高性能的图表渲染引擎，关键在于合理使用 Canvas API 的绘图能力，同时优化绘制逻辑和内存管理。核心思路是减少重绘区域、避免不必要的计算、利用离屏缓冲和分层渲染。以下是具体实现策略。
1. 按需重绘与脏矩形机制
频繁清空并重绘整个画布（clearRect(0, 0, width, height)）会造成性能浪费。应只重绘发生变化的部分。
- 维护“脏区域”矩形，记录需要更新的坐标范围
- 每次数据或样式变更时，将对应区域合并到脏区
- 在动画帧中仅清空并重绘脏区域
- 使用 requestAnimationFrame 合并绘制操作
2. 分层渲染（Layered Rendering）
将静态元素（如坐标轴、网格线）和动态元素（如数据点、动画）分离到不同层级。
- 创建多个 canvas> 元素叠在一起
- 底层绘制不变内容，顶层绘制交互或动画部分
- 例如：背景层、网格层、标签层、数据层、交互层
- 动态更新时只需清空顶层 canvas，减少重复绘制
3. 离屏 Canvas 预渲染
复杂图形（如柱状图中的每个柱子）可预先绘制到离屏 canvas，再批量复制到主画布。
- 创建小尺寸 offscreen canvas 缓存常见图形元素
- 例如：缓存一个柱子的绘制结果，用 drawImage 多次复用
- 适用于图标、标记、固定样式的图形组件
- 显著降低路径描边和填充调用次数
4. 数据降采样与可视区裁剪
当数据量大时，不必绘制所有点。只渲染当前可见或有视觉意义的数据。
- 根据缩放级别对数据进行降采样（如 LTTB 算法）
- 计算视口范围，跳过屏幕外的数据点
- 使用空间索引（如四叉树）加速查找
- 避免绘制像素级不可见的细节
5. 批量绘制与路径优化
减少 Canvas API 调用次数是提升性能的关键。
- 绘制大量相似图形时，合并为单个路径（beginPath → 多次 lineTo → stroke/fill）
- 避免在循环中设置 strokeStyle、lineWidth 等样式
- 使用 setLineDash 前判断是否已设置
- 对于散点图，考虑用 fillRect 或 putImageData 批量绘制像素
6. 使用图像数据直接操作像素（高级场景）
对于热力图或大规模点云，可直接操作 ImageData。
- 通过 ctx.createImageData 创建像素数组
- 直接修改 data 字节数组（RGBA）
- 用 putImageData 一次性写入画布
- 比逐个绘制圆圈快几个数量级
