一、概述
在 CFD/FEA 等仿真场景里，我们经常会遇到一种“看起来很朴素、做起来很要命”的需求：
一次任务导出上万帧（上万级文件）结果，单帧可能是.vtu/.vtk；
需要在浏览器里流畅拖动时间轴、切换物理量、裁剪/切片、对比多视图；
数据体量大、用户网络环境复杂，而且还希望多人同时访问。
（这三点，就是我开发时，产品经理提的需求）
【注释：】
1.CFD:Computational Fluid Dynamics，计算流体力学
典型仿真场景:
2.FEA（Finite Element Analysis，有限元分析）
如果把这件事当成“前端把所有文件下载下来，用 WebGL 自己画”，基本会踩到：下载、解析、内存、GPU、交互延迟等一系列问题（我最开始接到需求时，就是这样做的，辛辛苦苦做完，遇上上万个文件加载、渲染，直接浏览器卡死😤）
这篇文章分享一个在工程上更稳妥的答案：基于 ParaView 的远程可视化（Remote Rendering）。(遇上浏览器卡顿、卡死后，项目负责人提供了另一个思路，于是开启技术调研、写demo、放入实际项目使用。）
本文基于我在项目中的落地实践：
后端使用pvpython（ParaView 自带 Python）+wslink+paraview.web进行渲染与 RPC；
前端使用vite + vue+@kitware/vtk.js的vtkRemoteView接收图像流并转发交互事件；
对“dev 开发模式”提供了网关隔离：每个浏览器连接启动独立的pvpython子进程，避免多窗口互相覆盖。
你可以把它理解为：
浏览器只负责“看图 + 交互”，服务端负责“读数据 + 建管线 + GPU 渲染”。
对“万级文件/时间序列”的科学可视化，最容易规模化的做法往往是：把渲染留在服务端，把交互留在浏览器。
二、为什么“上万级文件”会把常规方案打爆？
先把问题拆开看，“上万级文件可视化”通常同时包含 4 个压力源：
1.I/O 压力
文件数量上来以后，目录遍历、排序、打开文件句柄、元数据读取都会变慢。
即使单帧不大，上万次打开/关闭也很可观。
2.解析与内存压力
.vtu/.vtk解析成本高，尤其是复杂网格/高阶单元/多数组。
浏览器内存、GPU 显存都更紧张，稍不注意就崩溃或卡死。
3.网络与带宽压力
把数据下发到浏览器意味着：传输成本高、等待时间长、弱网体验差。
4.交互延迟与工程复杂度
“拖时间轴 + 实时更新画面”对端到端延迟非常敏感。
前端自己管理 time steps、颜色映射、裁剪滤镜等，会把可视化系统变成一个“重客户端”。
如果你希望最终体验接近 ParaView 桌面端，同时还要浏览器可用、多人可访问：
把渲染放在服务端（最好有 GPU），让浏览器只做交互与显示，通常是最划算的架构选择。
三、方案：ParaView 远程渲染（Remote Rendering）
服务端：pvpython进程内运行 ParaView pipeline，离屏渲染，把画面编码为图片流，经 WebSocket 推送。
客户端：vtkRemoteView接收图像并显示到 canvas；鼠标/键盘事件通过wslink发回服务端。
数据留在服务端；
浏览器拿到的是“每一帧的渲染结果（图像）”；
交互是“事件/指令”，不是“传模型”。
现在的架构，变成：
服务端是“可视化引擎”：读数据、建管线、算颜色映射、做裁剪/切片、渲染。
浏览器是“远程控制器”：渲染结果是图像流；交互就是事件和参数。
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四、核心功能
万级文件时间序列回放（目录下.vtu/.vtk序列）：播放/暂停、逐帧切换、循环、帧率。
场数据切换：点/单元字段（POINTS/CELLS）自动识别，向量支持 Magnitude/分量选择。
交互与相机：旋转/平移/缩放、重置相机、围绕物体中心旋转。
裁剪/切片：X/Y/Z 轴切片或裁剪（项目中 demo2/demo5/dev 具备相关能力）。
多视图对比：同一数据不同物理量并排渲染（demo6/dev 的 multiview）。
远程加载：支持从网络盘/挂载盘读取任务数据（DEV_NETWORK_ROOT）。
五、排坑清单
如果你也准备落地 ParaViewWeb，这些坑我建议你在 README 或运维文档里明确写出来：
后端必须用pvpython启动（paraview自带，不是python）。
多人访问要考虑隔离（最简单就是每连接一个进程）。
图像流带宽/消息大小要提前评估，尤其是 4K/多视图。
时间序列一定要做“时间步兜底”（读不到 TimestepValues 就用0..N-1）。
项目部署与文件存储服务器不在一起时，考虑用挂载远程服务器数据进行开发
运行可能需要输入服务器密码，建议配置 SSH 免密登录以实现全自动启动。
