数据源类型：

结构化数据：来自 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，或 Hive、ClickHouse 等数据仓库（适用于历史数据统计，如 “近 30 天销售额”）；

实时流数据：来自 Kafka、RabbitMQ 等消息队列，或 Flink、Spark Streaming 等流处理框架（适用于实时数据，如 “当前在线用户数”“实时订单量”）；

第三方 API 数据：来自高德地图、天气服务等外部接口（适用于补充数据，如 “城市天气数据”“交通拥堵指数”）。

核心技术工具：

实时同步工具：Debezium（基于 CDC 机制，实现数据库数据实时同步到 Kafka）、Canal（阿里巴巴开源，用于 MySQL 数据实时同步）；

数据清洗工具：Flink SQL（支持流批一体的数据清洗，如过滤无效订单、统一数据格式）、DataX（离线数据同步，适用于非实时场景）。

核心功能：

数据计算：对原始数据进行聚合（如 “按省份统计订单量”）、关联（如 “将用户 ID 关联用户画像数据”）、预警规则判断（如 “当支付成功率低于 95% 时触发预警”）；

接口提供：通过 RESTful API 或 WebSocket 向前端推送数据 ——RESTful API 适用于 “定时刷新” 的数据（如每 5 分钟更新一次的销售额），WebSocket 适用于 “实时推送” 的数据（如每秒更新的在线用户数）。

技术选型：

后端框架：Spring Boot（轻量级框架，快速开发 API 接口）、Node.js（适合高并发的 I/O 操作，如 WebSocket 推送）；

缓存工具：Redis（缓存高频访问数据，如 “近 1 小时热门商品排名”，减少数据库查询压力）；

接口文档：Swagger（自动生成 API 文档，方便前端与后端协同）。

核心功能：

可视化渲染：将服务层提供的数据转化为图表、地图、仪表盘等可视化组件；

交互设计：支持钻取（如点击 “浙江省” 查看下属城市数据）、筛选（如按日期筛选数据）、预警提示（如数据异常时闪烁提醒）；

屏幕适配：适配不同尺寸的大屏（如 4K 屏、拼接屏），保证布局不错乱。

技术选型：

可视化库：ECharts（百度开源，支持折线图、柱状图、地图等 80 + 图表类型，文档丰富，社区活跃）、DataV（阿里巴巴开源，专为数据大屏设计，提供开箱即用的组件如数字翻牌器、地图热力图）、Three.js（用于 3D 可视化，如 “3D 展示工厂生产线运行状态”）；

前端框架：Vue.js（轻量级框架，适合快速开发，配合 Vuex 管理全局数据）、React（适合复杂交互的大屏，配合 Redux 实现状态管理）；

适配方案：CSS 媒体查询（针对不同屏幕尺寸调整布局）、rem 布局（基于屏幕宽度动态计算字体大小）、vw/vh 布局（将屏幕宽高分为 100 份，按比例设置组件尺寸）。

目标用户：是给管理层看的决策大屏（侧重宏观数据，如 “公司整体营收”），还是给运营团队看的监控大屏（侧重微观数据，如 “某活动实时参与人数”）？

核心指标：需展示哪些关键数据？例如，政务指挥大屏的核心指标可能是 “疫情新增人数、交通拥堵指数、公共设施运行状态”；电商监控大屏的核心指标可能是 “订单量、支付转化率、客单价”。

交互需求：是否需要钻取、筛选、预警？例如，当 “服务器负载超过 80%” 时，是否需要弹窗提醒并跳转至详细监控页面？

若需毫秒级实时数据（如金融交易监控）：数据层选择 Kafka+Flink，服务层用 WebSocket 推送，前端用 ECharts 实时渲染；

若仅需分钟级更新（如零售门店销售看板）：数据层用 DataX 同步离线数据，服务层用 RESTful API，前端用 DataV 组件快速开发；

若需 3D 可视化（如工厂生产线监控）：前端引入 Three.js，配合 WebGL 实现 3D 模型渲染。

数据层：MySQL（存储静态数据如学校、医院位置）+ Kafka（接收实时数据如交通流量）+ Flink（清洗并聚合数据）；

服务层：Spring Boot（提供 API 接口）+ Redis（缓存热门数据）；

前端层：Vue.js + ECharts（图表）+ DataV（地图组件）。

数据源对接：与业务系统负责人协调，获取数据库访问权限、API 接口密钥，确保能正常拉取数据；若数据分散在多个系统，需建立数据模型，明确字段映射关系（如 “订单系统的‘user_id’对应用户系统的‘id’”）；

数据清洗：处理缺失值（如用 “0” 填充缺失的订单量）、异常值（如过滤 “客单价超过 10 万元” 的异常订单）、重复数据（如删除重复的用户访问记录），保证数据准确性；

数据测试：验证数据是否符合预期，例如 “统计近 1 小时订单量”，需对比数据大屏展示结果与业务系统原始数据，误差需控制在 0.1% 以内。

布局设计：根据大屏尺寸（如 19201080、38402160）划分区域，例如顶部为 “核心指标看板”（展示总订单量、总营收），左侧为 “区域分布地图”，右侧为 “实时订单列表”；

组件开发：按区域开发可视化组件，例如用 ECharts 的折线图展示 “近 24 小时订单趋势”，用 DataV 的数字翻牌器展示 “实时营收”；

交互实现：添加钻取、筛选功能，例如点击地图上的 “广东省”，下方图表自动切换为 “广东省下属城市数据”；添加预警样式，例如当 “支付成功率低于 95%” 时，对应指标字体变为红色并闪烁。

前后端联调：前端调用服务层 API，验证数据是否正常返回并正确渲染，例如 “调用‘/api/order/real-time’接口，检查返回的实时订单量是否与前端展示一致”；

功能测试：测试交互功能是否正常，例如筛选 “2024-05-01 至 2024-05-07” 的数据，检查图表是否更新为对应时间段的结果；

性能测试：模拟高并发场景（如 1000 人同时访问大屏），测试页面加载时间（需控制在 3 秒内）、数据更新延迟（实时数据延迟需 < 1 秒），若加载缓慢，需优化（如压缩图片、减少接口请求次数）。

环境配置：若大屏部署在物理服务器（如政务大厅的拼接屏），需安装 Linux 系统，配置 Nginx（作为前端静态资源服务器）、Tomcat（运行后端服务）；若部署在云端（如互联网公司的监控中心），可使用 Docker 容器化部署，配合 K8s 实现自动扩缩容；

监控告警：添加系统监控，例如用 Prometheus 监控服务器 CPU、内存使用率，用 Grafana 展示监控数据；设置告警规则，当 “API 接口报错率超过 1%” 或 “服务器内存使用率超过 90%” 时，通过短信、邮件通知运维人员；

后期维护：提供操作手册，指导用户如何筛选数据、查看详情；定期更新数据模型（如新增 “用户画像” 数据）、优化前端性能（如替换低效的图表组件）。

数据层：CDC 同步工具配置不当，导致数据库数据无法实时同步到 Kafka；

服务层：API 接口响应时间长，或 WebSocket 连接不稳定；

前端层：渲染频率过高（如每秒渲染 10 次），导致浏览器卡顿。

数据层：优化 Debezium 配置，将同步频率从 “每 5 秒一次” 调整为 “实时捕获数据变更”；若数据量过大，可分批次同步（如按 “订单 ID” 分段）；

服务层：用 Redis 缓存高频访问数据，减少数据库查询；优化 WebSocket 连接，采用 “心跳检测” 机制，断开后自动重连；

前端层：根据数据更新频率调整渲染间隔，例如 “实时订单量” 每秒渲染 1 次即可，无需高频渲染；使用 “requestAnimationFrame” 代替 “setInterval”，避免浏览器掉帧。

组件过多：页面包含 50 + 可视化组件，浏览器渲染压力大；

图表复杂：使用高复杂度图表（如包含 10 万 + 数据点的折线图），渲染耗时久；

资源过大：图片、3D 模型未压缩，加载时间长。

组件优化：隐藏非核心组件（如默认不展示 “历史数据趋势图”，用户点击后再加载）；使用 “懒加载”，滚动到可视区域再渲染组件；

图表优化：对大数据量图表进行采样（如 10 万 + 数据点采样为 1000 个），或使用 “增量渲染”（只更新变化的数据点，不重新渲染整个图表）；

资源优化：压缩图片（用 TinyPNG 压缩 PNG 图片，体积可减少 50% 以上）；3D 模型采用 GLB 格式（比 OBJ 格式小 30%），并使用 “渐进式加载”。

采用固定像素（px）设置组件尺寸，未考虑屏幕分辨率差异；

地图组件未适配不同屏幕比例，导致拉伸变形。

尺寸单位：使用 rem 或 vw/vh 代替 px，例如 “将组件宽度设为‘20vw’”（占屏幕宽度的 20%），确保在不同屏幕上比例一致；

地图适配：使用 ECharts 的 “responsive” 属性，让地图随容器尺寸自动调整；若为拼接屏，需计算拼接后的总分辨率（如 4 块 19201080 屏幕拼接为 38402160），针对性调整布局；

测试验证：在常见屏幕尺寸（19201080、38402160、1366*768）上进行测试，确保布局正常。