在自然界之中，蛇的眼睛有夜视功能，即便是茫茫黑夜，它也能轻而易举的找到猎物，这是因为任何物体都会辐射热红外，且辐射的高低和温度成正比，由于生命体的体温会明显高于周围环境的温度，所以在蛇眼面前便无处遁形。热红外成像被广泛应用于军事领域，比如士兵带上能识别热红外的眼镜后，就能轻而易举的发现藏匿的敌人，如下图所示：
热红外成像
唠叨了半天，听上去似乎有点跑题了，其实不然，对互联网从业者而言，同样需要有火眼金睛，以便识别网友的喜好，此时的衡量标准是点击，点击越多则表示越喜欢，此技术被称作Heatmap，已经有网站提供此类服务，如：clickdensity，clicktale，crazyegg等等，甚至还有类似clickheat项目提供源代码供你直接使用。
不过最灵活的方案莫过于自己搞定，下面大概说说Heatmap的实现：
捕捉点击
当然，这需要Javascript来实现。为了不陷入浏览器兼容的泥潭，我们选择JQuery：
<script>
jQuery(document).ready(function() {
$(document).mousedown(function(e) {
if (e.clientX >= $(window).width() || e.clientY >= $(window).height()) {
return;
}
$.get("/path/to/a/empty/html/file", {
page_x : e.pageX,
page_y : e.pageY,
screen_width : screen.width,
screen_height: screen.height
});
});
});
</script>之所以要记录屏幕分辨率是因为有的情况下需要修正点击坐标。比如说，一个居中显示的定宽的页面，其同一个位置在不同分辨率下的坐标是不同的，当渲染图片的时候，坐标需要以一个分辨率为准进行修正。
另外，如果用户正在拖动滚动条，是不应该记录的。
分析日志
客户端使用Ajax通过GET方法触发一个空HTML页面，如此就会在服务端留下日志：
page_x=...&page_y=...&screen_width=...&screen_height=...不同的日志格式，结果会有所不同，这里仅仅以此为例来说明问题，本文采用AWK来解析日志，当然你也可以使用Perl或别的你熟悉的语言：
#!/usr/bin/awk -f
BEGIN {
FS="&";
}
NF == 4 {
param["page_x"] = "0";
param["page_y"] = "0";
param["screen_width"] = "0";
param["screen_height"] = "0";
split($0, query, "&");
for (key in query) {
split(query[key], item, "=");
if (item[1] in param) {
param[item[1]] = item[2];
}
}
print "page_x:" , param["page_x"];
print "page_y:" , param["page_y"];
print "screen_width:" , param["screen_width"];
print "screen_height:", param["screen_height"];
print "\n";
}至于数据的持久化，是使用MongoDB或者别的，自己定夺，这里就不多说了。
渲染图片
出于演示方便的考虑，我使用了一些随机生成的数据，以Imagick为例，代码如下：
<?php
$coordinates = array();
for ($i = 0; $i < 1000; $i++) {
$coordinates[] = array(rand($i, 1000), rand($i, 1000));
}
$max_repeat = max(
array_count_values(
array_map(function($v) { return "{$v[0]}x{$v[1]}"; }, $coordinates)
)
);
$opacity = 1 - 1 / $max_repeat;
$heatmap_image = new Imagick();
$heatmap_image->newImage(1000, 1000, new ImagickPixel('white'));
$heatmap_image->setImageFormat('png');
$plot_image = new Imagick('plot.png');
$iterator = $plot_image->getPixelIterator();
foreach($iterator as $row) {
foreach ($row as $pixel) {
$colors = $pixel->getColor();
foreach (array('r', 'g', 'b') as $channel) {
$color = $colors[$channel];
if ($color !== 255) {
$colors[$channel] = $color + ((255 - $color) * $opacity);
}
}
$pixel->setColor("rgb({$colors['r']},{$colors['g']},{$colors['b']})");
}
$iterator->syncIterator();
}
$plot_size = $plot_image->getImageGeometry();
foreach ($coordinates as $pair) {
$heatmap_image->compositeImage(
$plot_image,
Imagick::COMPOSITE_MULTIPLY,
$pair[0] - $plot_size['width'] / 2,
$pair[1] - $plot_size['height'] / 2
);
}
$color_image = new Imagick('clut.png');
$heatmap_image->clutImage($color_image);
$heatmap_image->writeImage('heatmap.png');
?>代码虽然很多，但并不复杂，其中用到了两个图片，分别是：plot.png和clut.png。实际应用时，有时候点击量会非常大，此时没有必要把所有的点击都渲染出来，而应该采取随机取样的策略，如果采用MongoDB持久化的话，可以参考：The Random Attribute。
备注：代码参考image-tempest。
最终展示
形象一点来说，其实就是通过CSS+Javascript把生成的图片盖在网页上，并调节图片透明度来达到合二为一的效果，篇幅所限，具体代码留给大家自己实现，例子效果可参考下图：
Heatmap
BTW：热点可能会随着时间改变，为了能对照某个时间的网页，可以使用CutyCapt截屏。
有关Heatmap的详细介绍，还可以参考
收工！Heatmap虽然不是很复杂的技术，但涉及的方面却很繁杂，希望本文能帮到大家。