plotly_legenddoubleclick事件为何出现同步异常？

尝试捕获plotly_legenddoubleclick事件，触发第二个散点图的样式变更：双击箱线图的图例分组时，通过调整透明度高亮散点图中对应分组。但实际使用中，首次双击可正常工作，后续操作会出现同步异常，最终功能失效。

• event_data的一次性特性：原代码在observeEvent中两次调用event_data("plotly_legenddoubleclick", source = "boxplot")，而event_data默认是一次性读取（读取后清空），第二次调用会返回NULL，导致后续逻辑出错。
• 状态管理不精准：用reactiveValues(data = NULL)存储整个带透明度的数据框，仅记录“是否处于高亮状态”，未记录当前高亮的分组名称，无法正确处理多次双击不同分组的场景。

library(shiny)
library(plotly)
library(dplyr)

data <- iris

ui <- fluidPage(
    mainPanel(
      plotlyOutput("bp"),
      plotlyOutput("sc")
    )
)

server <- function(input, output) {
  
  # 存储当前高亮的分组名称，初始为NULL
  highlighted_group <- reactiveValues(name = NULL)
  
  output$bp <- renderPlotly({
    plot_ly(
      data,
      source = "boxplot",
      y = ~Sepal.Length,
      color = ~Species,
      type = "box"
    ) %>%
      event_register("plotly_legenddoubleclick")
  })
  
  output$sc <- renderPlotly({
    # 动态计算透明度：高亮分组为1.0，其余为0.2；无高亮时全为0.75
    df <- data %>%
      mutate(opacity = ifelse(!is.null(highlighted_group$name) & Species == highlighted_group$name, 
                              1.0, 
                              ifelse(is.null(highlighted_group$name), 0.75, 0.2)))
    
    plot_ly(
      df,
      source = "scatter",
      x = ~Sepal.Width,
      y = ~Sepal.Length,
      type = "scatter",
      mode = "markers",
      color = ~Species,
      opacity = ~opacity
    )
  })

  observeEvent(event_data("plotly_legenddoubleclick", source = "boxplot"), {
    # 仅调用一次event_data并存储结果
    clicked <- event_data("plotly_legenddoubleclick", source = "boxplot")
    clicked_name <- clicked$name
    
    # 切换高亮状态：若当前已高亮该分组则取消，否则设置为该分组
    if (highlighted_group$name == clicked_name) {
      highlighted_group$name <- NULL
    } else {
      highlighted_group$name <- clicked_name
    }
  })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

• 优化event_data使用：在observeEvent中仅调用一次event_data并赋值给变量，避免因一次性读取特性导致的空值问题。
• 精准状态管理：用reactiveValues(name = NULL)记录当前高亮的分组名称，而非存储整个数据框，支持切换不同分组高亮、取消高亮的完整逻辑。
• 动态计算透明度：散点图渲染时直接基于原始数据和当前高亮状态计算透明度，无需存储修改后的数据框，逻辑更清晰且避免数据同步问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Barry D