最近在折腾的 web 端的可视化项目，由于相关业务的需要，用到了 Mapbox 这一地图开发的神器。在此先奉上一个基于mapbox-gl实现的demo（来源：uber的deck.gl项目）：
下面我们从这个项目一步步来介绍 Mapbox 的前端 GIS 引擎 Mapbox GL JS.
一、简单了解
首先，Mapbox 在地图领域是一家很 Newbee 的公司。已为 Foursquare、Pinterest、Evernote、金融时报、天气频道、优步科技 等公司的网站提供了订制在线地图服务。
自2010年起，该公司快速地拓展了订制地图的市场地位，以回应 Google地图 等地图供应商提供的有限选择。Mapbox 是一些开放源代码地图库及应用程序的创建者或最大的贡献者，其中包含了MBTiles 规范、TileMill 制图 IDE、Leaflet JavaScript 库，以及 CartoCSS 地图格式化语言与语法分析器等。
该公司的数据同时从开放与专有的来源获取，开放的数据源如 开放街图（OSM, Open Street Map） 以及 NASA 等，而专有的数据源则包含了 DigitalGlobe。其技术奠基于 Node.js、CouchDB、Mapnik、GDAL 与 Leafletjs。
Mapbox 针对不同平台均开发了相应的 GIS 引擎以满足开发者或相关用户的需要，如：iOS SDK（用于iOS端开发）、Android SDK（用于Andriod端开发）、Navigation SDK（用于Navigation端开发）、Unity SDK（用于Unity端开发）、GL JS（用于web端开发）。不同平台的SDK，除使用方式不同外，功能特性上也多多少少存在不同。此外，Uber还针对react开发了 react-map-gl。总的来说，Mapbox的开源技术栈是非常全面的。
二、轻松上手
mapbox-gl 的 文档 由 API、Style Specification、Example、Plugins 四部分内容组成。
顾名思义，API 是一般框架(类库)提供给用户的全部接口（方法）的说明书；Style Specification 是 Mapbox 地图的样式规范；Example 是一些常用功能或常见业务的代码示例，囊括了使用 Mapbox 所能实现的大部分功能效果；Plugins 则是官方推荐的可与 mapbox-gl 一同使用的一些增效插件和开源项目，如一些第三方的UI控件、显示类插件、框架集成工具、开发辅助工具、实用工具类库等等。
对于初了解 Mapbox 的童鞋，建议先从官网的 Example 入手，能够较快掌握 mapbox-gl 的使用并投入开发实践。
三、快速实践
下面以文章开头展示的项目为主，介绍其实战步骤。
1. 加载地图：
由于使用在线地图服务和 style 时需要验证用户 token，所以在使用 mapboxgl 时需要先配置用户 token（在Mapbox官网注册用户即可获取）。
import mapboxgl from 'mapbox-gl';
mapboxgl.accessToken = '<Your Token Here>';接下来使用创建地图实例。主要配置项如下：
const myMap = new mapboxgl.Map({
container: '<Id of Container Element>',
style: '<Your Style Here>',
center: [112.508203125, 37.97980872872457],
zoom: 4,
pitch: 0,
bearing: 0,
});其中，container 是地图容器的元素 id，style 是地图样式的 url，或者你自己定义的 style（需遵循Mapbox样式规范），center 是地图加载后默认的中心点位置，用以定位地图加载时的位置。zoom pitch bearing 分别指缩放级别、地面法线偏移角、地轴偏移角等，用以确定当前视窗所显示的地图区域和空间关系。配置项的意义均可查看官网文档。
2. 绘制图形
这里主要介绍视频中的3D建筑、飞线动画等是如何实现的。这里以相关代码片段来介绍实践的方法。
在Mapbox中绘制图形时， layer 和 source 是最重要的一组概念，后者用于存储图形的数据内容，前者则是图形在3D场景中的表现（图层）。在Mapbox中，图层一旦被创建，与其同名（id相同）的数据源源（即source）也必然被创建。反之，也可以在创建source后再创建一个图层使用这个已创建的数据源，这时数据源与图层间并不要求同名。而我们通过改变数据来驱动图形变化，便是才去的第二种方式：
// 创建id为buildings的数据源
myMap.addSource('buildings', {
type: 'geojson',
data: '<GeoJson Contents>',
});
// 使用buildings的数据来绘制id为building_layer的图形
myMap.addLayer({
id: 'building_layer',
type: 'fill-extrusion',
source: 'buildings',
...<Other Options>,
});基于上面的方式，当数据改变时，我们只需要重设数据源的数据，即可驱动图层重绘：
if (myMap.getLayer('building_layer')) {
myMap.getSource('buildings').setData(<New GeoJson Contents>);
}至于3D效果及动画的具体实现，这里给出两个官网上的示例，相信大家能一目了然：
i. 用3D形式呈现建筑
ii. 给路径中的一个点添加动画效果
3. 图形交互
Mapbox提供的交互方法是比较灵活的，活学活用API文档便能实现各种炫酷、实用的交互效果。比如：使用myMap.on('zoom', callback) 可以将图形与地图的缩放相绑定，当缩放系数小于某个值时，可以隐藏掉一些图形元素：
myMap.on('zoom', () => {
if (myMap.getZoom() <= 4) {
myMap.setLayoutProperty('building_layer', 'visibility', 'none');
} else {
myMap.setLayoutProperty('building_layer', 'visibility', 'visible');
}
});再比如，连续调用 myMap.flyTo() 的方法使视图在地图上按照一定的轨迹缓慢移动，可以给用户一种模拟飞行的体验。视频中的自动巡视的效果正是这样实现的。
诸如 click mouseover popup 等效果，官网文档中的示例已经具体呈现，这里就不详细展开了。
4. tiles-server的本地化
由于 Mapbox 地图服务使用 MBTiles 存储数据，目前很多地图服务都接受了这套标准（如：OSM，Open Street Map）。所以可以通过搭建自己的 tiles-server 以替代直接使用 Mapbox 的在线地图服务。
这样做的好处是显而易见的：一是可以通过负载均衡等手段提高数据接口的访问速度，有效提高数据的加载速度；一是保障应用能在零带宽的环境下仍能有效部署和使用。
这里墙裂安利一个docker开源镜像：openmaptiles-server ，在其 官网 和 dockerhub 上均可下载。个人认为其最大的亮点在于——即使不了解内部实现，也不影响其使用。
运行 tiles-server 服务的 docker 命令如下：
$ docker run --rm -it -v $(pwd):/data -p 8080:80然后剩下来需要做的事情就是打开其导航页面 http://localhost:8080/（端口号取决于你的启动命令），然后跟着页面上的提示一步一步设置就好了（最后一步设置后会从OSM走动下载地图，所以一开始你不用担心数据从哪来），完全是傻瓜式的部署。
四、性能调优
在 Mapbox GL 实践的过程中，发现了一些影响应用整体性能的因素，故而在此陈述一番，为之后填坑的童鞋提供一些经验：
- 使用geo数据（如 GeoJson 格式数据）来定义图形的时候，若数据量过大，则会拖慢数据加载的速度，此时可考虑：
i. 在 http 请求前后对数据进行合理的压缩和解压，以尽可能节省 http 请求传输的数据量；
ii. 条件允许的情况下，可将一组数据分片加载，以空间换时间。
- 在 Mapboox 中绘制的图层不宜过多，一是不方便管理（当然，github上有很多管理Mapbox图层的第三方工具），一是图层过多会明显降低GL的渲染和响应性能。所以在绘制图形前，可以先考虑一下图层的划分，以最少的图层实现尽可能多的效果。
- 数据量相同的情况下，使用
mapboxgl.Marker来添加标记，其性能不如使用type为symbol类型的图层来添加标记。原因在于前者生成的标记是一个个 DOM 元素，如果你可以想象在一个 web 页面中同时操作成百上千个 DOM 节点会是什么结果，那么你或许能明白我的建议。
五、一点总结
最后，在此总结下个人对 Mapbox 的一些感观。
Mapbox 的产品定位是随时随地的 GIS（跨平台、应用），它为我们提供了一系列的简单操作的 API，使得 GIS 开发变得灵活而有趣。尤其对于开发 GIS 类型的数据可视化应用，Mapbox 是绝佳的选择。
然而，如果你只是为了那些绚丽的 3D 效果的话，或许选择专门的框架更为合适。