Bmap-markerCluster:百度地图10W数量级的打点聚合，解决官方聚合的性能问题

MarkerCluster 百度地图10W数量级的打点聚合，解决官方聚合的性能问题。正在测试优化中，可以在dev分支中尝试效果。 对百度官方聚合优化的点 我想这部分应该才是大家更关心的点，因此在此分享下优化的经验。 1、聚合计算完成后，再进行dom操作 百度原生聚合是计算一次，进行一个dom操作，然后进行下一次计算。不得不吐槽百度地图js是实习生还是后端人员写的，还看过其他开源库也有类似的问题。 2、不使用Map.getDistence()来计算两点距离，而是使用平面坐标系（墨卡托坐标系）计算两点距离 在聚合算法中，需要频繁使用getDistence（）来判断最近的聚合点，此方法性能损耗很大，10w个点聚合计算，需要3s以上的时间。而预先转换为平面坐标系（墨卡托坐标）后，可以使时间减少至360ms（一般200多ms）左右. 3、使用webAssembly 使用webAssembly可以提高