多维动态分组限流方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本说明书涉及可应用于金融领域或其他领域的分布式系统的流量控制技术，尤其是涉及一种多维动态分组限流方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.服务网关作为分布式网络对外接入的唯一入口，在分布式整体架构中占据重要地位，其用于向未集成分布式服务框架的应用和自动专用ip(apip)提供http形式的服务调用能力，实现http协议的restful(representational state transfer)格式对外自动暴露，屏蔽内部远程过程调用(remote procedure call，rpc)，并支持跨应用间的服务访问。但是，随着网关承载的业务请求量不断增长，节点的系统性保护能力一直是较为薄弱的环节，单一的限流已无法满足高并发业务场景需求，从而容易影响应用系统的稳定运行。


技术实现要素：

3.本说明书实施例的目的在于提供一种多维动态分组限流方法、装置、设备及存储介质，以提高应用系统的运行稳定性。
4.为达到上述目的，一方面，本说明书实施例提供了一种多维动态分组限流方法，包括：
5.确认当前交易时刻的业务请求量是否异常；
6.在当前交易时刻的业务请求量异常时，获取应用当前的熵不确定性比例；
7.根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流。
8.本说明书实施例的多维动态分组限流方法中，所述确认当前交易时刻的业务请求量是否异常包括：
9.对于当前交易时刻的每个服务的单服务请求量，判断所述单服务请求量是否位于对应预设的第一置信区间[m
i-3δi,mi 3δi]内；其中，mi为第i个服务在指定历史时段的请求量均值，δi为第i个服务在指定历史时段的请求量方差；
[0010]
当所述单服务请求量未位于对应预设的第一置信区间内时，确认所述单服务请求量异常。
[0011]
本说明书实施例的多维动态分组限流方法中，所述确认当前交易时刻的业务请求量是否异常包括：
[0012]
对于当前交易时刻的每个服务群组的群组请求量，判断所述群组请求量是否位于对应预设的第二置信区间内[m
j-3δj,mj 3δj]内；其中，mj为第j个服务群组在指定历史时段的请求量均值，δj为第j个服务群组在指定历史时段的请求量方差；
[0013]
当所述群组请求量未位于对应预设的第二置信区间内时，确认所述群组请求量异常。
[0014]
本说明书实施例的多维动态分组限流方法中，所述确认当前交易时刻的业务请求
量是否异常包括：
[0015]
对于当前交易时刻的应用请求量，判断所述应用请求量是否位于预设的第三置信区间[m-3δ,m 3δ]内；其中，m为应用在指定历史时段的请求量均值，δ为应用在指定历史时段的请求量方差；
[0016]
当所述应用请求量未位于所述第三置信区间内时，确认所述应用请求量异常。
[0017]
本说明书实施例的多维动态分组限流方法中，所述获取应用当前的熵不确定性比例，包括：
[0018]
根据公式确定应用当前的熵不确定性比例；
[0019]
其中，t为应用当前的熵不确定性比例，n为应用中的服务数量，p'(x)为x个群组出现拥塞的分布，x为应用下的服务群组数量，y为应用中的异常服务数量，p(y|x)为在x个群组异常的情况下，y个服务发生异常的概率，pi为第i个服务满足最大熵的网关拥塞事件概率。
[0020]
本说明书实施例的多维动态分组限流方法中，所述根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流，包括：
[0021]
当所述熵不确定性比例小于第一阈值，且所述异常所归属的服务群组的群组请求量未达到群组请求量阈值时，触发对异常的单服务请求量进行服务级限流。
[0022]
本说明书实施例的多维动态分组限流方法中，所述根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流，包括：
[0023]
当所述熵不确定性比例大于第一阈值且小于等于第二阈值，并且所述异常所归属的服务群组的群组请求量达到群组请求量阈值时，触发对该服务群组进行服务群组级限流。
[0024]
本说明书实施例的多维动态分组限流方法中，所述根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流，包括：
[0025]
当所述熵不确定性比例大于第二阈值，并且应用的应用请求量达到应用请求量阈值时，触发对该应用进行应用级限流。
[0026]
本说明书实施例的多维动态分组限流方法中，所述第一阈值的取值范围为5％～15％。
[0027]
本说明书实施例的多维动态分组限流方法中，所述第二阈值的取值范围为45％～55％。
[0028]
另一方面，本说明书实施例还提供了一种多维动态分组限流装置，包括：
[0029]
异常判断模块，用于确认当前交易时刻的业务请求量是否异常；
[0030]
比例确定模块，用于在当前交易时刻的业务请求量异常时，获取应用当前的熵不确定性比例；
[0031]
多维限流模块，用于根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流。
[0032]
另一方面，本说明书实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及
存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时，执行上述方法的指令。
[0033]
另一方面，本说明书实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行上述方法的指令。
[0034]
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例中，在当前交易时刻的业务请求量异常时，可以根据熵不确定性比例及业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流。由于熵不确定性比例可以用于表征被判断对象发生拥塞的概率，因此，当根据熵不确定性比例及业务请求量进行多维多限流时，既能支持高并发下的业务交易，又能减轻或避免服务网关拥塞，从而提高了应用系统的运行稳定性，降低了运维人员的运维压力。
附图说明
[0035]
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0036]
图1示出了本说明书一些实施例中应用系统的结构示意图；
[0037]
图2示出了本说明书一些实施例中应用的群组划分示意图；
[0038]
图3示出了本说明书一些实施例中多维动态分组限流方法的流程图；
[0039]
图4示出了本说明书另一些实施例中多维动态分组限流方法的流程图；
[0040]
图5示出了本说明书一些实施例中装置的结构框图；
[0041]
图6示出了本说明书一些实施例中计算机设备的结构框图。
[0042]
【附图标记说明】
[0043]
10、客户端；
[0044]
20、服务网关；
[0045]
30、服务器；
[0046]
51、异常判断模块；
[0047]
52、比例确定模块；
[0048]
53、多维限流模块；
[0049]
602、计算机设备；
[0050]
604、处理器；
[0051]
606、存储器；
[0052]
608、驱动机构；
[0053]
610、输入/输出接口；
[0054]
612、输入设备；
[0055]
614、输出设备；
[0056]
616、呈现设备；
[0057]
618、图形用户接口；
[0058]
620、网络接口；
[0059]
622、通信链路；
[0060]
624、通信总线。
具体实施方式
[0061]
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
[0062]
本说明书实施例涉及服务网关侧的流量控制技术，可以应用于金融、电子商务等业务场景。服务网关作为转发交易的节点，承接了应用系统暴露的各种服务接口。当应用系统下某个服务异常或交易量突增时，对于服务网关的限流可以仅限于服务维度，但在一个应用下可以有多个服务群组，每个服务群组下有多个服务，由于每个群组与每个服务所在资源域是不同的，若整个服务群组(甚至规模更大)发生交易量突增，可能引发服务网关拥塞，从而影响应用系统的运行稳定性。因此，为了防止或降低服务网关拥塞，需要改进服务网关侧的流量控制。
[0063]
参考图1所示，本说明书实施例提供了一种应用系统，其可以包括客户端10、服务网关20和服务器30。客户端10可以发起业务请求，并经由服务网关20转发至服务器30处理，服务网关20可以用于：判断当前交易时刻的业务请求量是否异常；在当前交易时刻的业务请求量异常时，获取服务器30当前的熵不确定性比例；根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流。本说明书实施例中，由于熵不确定性比例可以用于表征被判断对象发生分层交易拥塞的概率，即熵不确定性比例也可以称为分层交易拥塞率，因此，当根据熵不确定性比例及业务请求量进行多维多限流时，既能支持高并发下的业务交易，又能减轻或避免服务网关拥塞，从而提高了应用系统的运行稳定性，降低了运维人员的运维压力。
[0064]
在一些实施例中，客户端10可以为自助终端设备、移动终端(即智能手机)、显示器、台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、数字助理或智能可穿戴设备等。其中，智能可穿戴设备可以包括智能手环、智能手表、智能眼镜或智能头盔等。当然，所述客户端10并不限于上述具有一定实体的电子设备，其还可以为运行于上述电子设备中的软件。服务网关20为一种网关设备，具有路由转发和过滤器功能。其中，过滤器功能例如可以包括限流、权限校验以及监控等。服务器30可以为具有运算和网络交互功能的电子设备；也可以为运行于该电子设备中，为数据处理和网络交互提供业务逻辑的软件。基于服务网关20的转发处理，服务器30可以与客户端10进行数据交互。
[0065]
参考图2所示，一个服务可以是指按照服务化拆分(例如先按照业务领域进行纵向拆分，再按照通用共享维度进行横向拆分)形成的一个细分服务(例如图2中所示的服务11～服务mn)。对应的，服务群组可以是指多个服务所组成的分组(例如图2中所示的服务群组1～服务群组m)。一个应用可以提供多个服务类别(或服务功能)，每个服务类别即为一个服务群组(例如图2中所示的m个服务群组可以形成m服务类别)。
[0066]
例如，在一示例性实施例中，以xx网上银行(一种应用)为例，假设该应用具有注册
业务、存款业务、贷款业务、理财业务和生活缴费业务共六个服务类别，其中，每个服务类别可以服务化拆分为多个服务。例如，以存款业务为例，可以拆分为活期存款服务、三个月定期存款服务、六个月定期存款服务、一年期存款服务、三年期存款服务和五年期存款服务等。如此，六个服务类别则可以对应有六个服务群组(即注册服务群组、贷款服务群组、转账服务群组、理财服务群组和生活缴费服务群组)。
[0067]
本说明书实施例还提供了一种多维动态分组限流方法，可以应用于上述的服务网关侧，参考图3所示，在一些实施例中，所述多维动态分组限流方法可以包括如下步骤：
[0068]
s301、确认当前交易时刻的业务请求量是否异常。
[0069]
结合图4所示，服务网关在进行业务请求(例如图4中的http请求)路由转发时，可以实时统计业务请求量(即实时统计当前交易时刻的业务请求量)。其中，业务请求量可以包括各个统计维度下的业务请求量；例如，每个服务在当前交易时刻的业务请求量(以下简称单服务请求量)，每个服务群组在当前交易时刻的业务请求总量(以下简称群组请求量)，以及整个应用在当前交易时刻的业务请求总量(以下简称应用请求量)。
[0070]
为了实现多维度流量控制，需要判断各个维度下的业务请求量是否异常；因此，当以预设的阈值范围方式判断各个维度下的业务请求量是否异常时，可以预先设置各个维度下的阈值范围。
[0071]
例如，以单个服务的业务请求量的阈值范围为例，考虑到连续型随机变量服从参数为均值和方差的正态分布，对于各个服务下的阈值范围均可以预设一个置信区间[m
i-3δi,mi 3δi]，以相对准确地定量描述每个运行状态变量相对于运行预期的偏离程度。其中，mi为第i个服务在指定历史时段的请求量均值，δi为第i个服务在指定历史时段的请求量方差。指定历史时段可以根据实际需要设定，比如，以当前交易时刻是t日为例，指定历史时段可以为选择为前一周(t-7日)。
[0072]
相应地，所述确认当前交易时刻的业务请求量是否异常可以为：对于当前交易时刻的每个服务的单服务请求量，判断所述单服务请求量是否位于对应预设的第一置信区间[m
i-3δi,mi 3δi]内。当第i个服务在当前交易时刻的单服务请求量大于mi 3δi，表明第i个服务在当前交易时刻的单服务请求量已经超出了第i个服务的处理能力(或吞吐量)，因此可以判定第i个服务在当前交易时刻的单服务请求量处于异常场景，从而可以触发限流控制；否则，可以判定第i个服务在当前交易时刻的单服务请求量处于正常场景，从而可以执行正常的业务数据转发(例如可以将业务请求转发至下游)，而不触发限流控制。
[0073]
本领域技术人员可以理解，其他统计维度下的阈值范围也可以基于类似的置信区间进行设置，当然，在此情况下，对应符号参数的含义则不同。
[0074]
同理，对于当前交易时刻的每个服务群组的群组请求量，判断所述群组请求量是否位于对应预设的第二置信区间内[m
j-3δj,mj 3δj]内；其中，mj为第j个服务群组在指定历史时段的请求量均值，δj为第j个服务群组在指定历史时段的请求量方差；当所述群组请求量大于mj 3δj时，表明第j个服务群组的群组请求量已经超出了第j个服务群组的处理能力(或吞吐量)，因此可以判定所述群组请求量异常，从而可以触发限流控制；否则，可以执行正常的业务数据转发，而不触发限流控制。
[0075]
同理，对于当前交易时刻的应用请求量，判断所述应用请求量是否位于预设的第三置信区间[m-3δ,m 3δ]内；其中，m为应用在指定历史时段的请求量均值，δ为应用在指定
历史时段的请求量方差；当所述应用请求量大于m 3δ时，表明整个应用的应用请求量已经超出了整个应用的处理能力(或吞吐量)，因此可以判定所述应用请求量异常，从而可以触发限流控制；否则，可以执行正常的业务数据转发，而不触发限流控制。
[0076]
s302、在当前交易时刻的业务请求量异常时，获取应用当前的熵不确定性比例。
[0077]
应用当前的熵不确定性比例是指应用的当前熵值与应用的最大熵值的比例。其中，应用的当前熵值是指应用在当前交易时刻的熵值。应用的熵值表征了应用不确定性的概率(本说明书实施例中，不确定性与分层交易拥塞率正相关，应用不确定性的概率越大，其发生分层交易拥塞的概率也就越大)，当应用的熵值达到最大熵时，表明应用处于不确定性的概率最大，即视为应用已发生分层交易拥塞。因此，当前交易时刻的熵不确定性比例越大，表明当前交易时刻发生拥塞的可能性越高。
[0078]
在一些实施例中，获取应用当前的熵不确定性比例可以包括：
[0079]
根据公式确定应用当前的熵不确定性比例；
[0080]
其中，t为应用当前的熵不确定性比例，n为应用中的服务数量，p'(x)为x个群组出现拥塞的分布，x为应用下的服务群组数量，y为应用中的异常服务数量，p(y|x)为在x个群组异常的情况下，y个服务发生异常的概率，pi为第i个服务满足最大熵的网关拥塞事件概率。
[0081]
s303、根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流。
[0082]
在一些实施例中，所述根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流，具体可以包括：
[0083]
(一)服务级限流
[0084]
当所述熵不确定性比例小于第一阈值，且所述异常所归属的服务群组的群组请求量未达到群组请求量阈值时，触发对异常的单服务请求量进行服务级限流。其中，第一阈值和群组请求量阈值可以根据实际需要进行合理设定。在一些实施例中，第一阈值可以根据需要取5％～15％之间任意值。较佳地，第一阈值可以为10％。
[0085]
例如，在一示例性实施例中，若某应用f-test，该应用下关联群组m个，每个个群组下服务n个；在当前交易时刻，若第k个群组下出现单服务请求量异常，且第k个群组群组请求量未达到群组请求量阈值；若此时的熵不确定性比例也小于10％，则表明当前出现的单服务请求量异常导致第k个群组发生拥塞的可能性较小，为了保证第k个群组正常运行，可以仅对第k个群组下出现单服务请求量异常的单服务请求量进行服务级限流。此外，当第k个群组下的n个服务中，有x个服务出现单服务请求量异常，则可以对这x个服务分别进行服务级限流。显然，此时的x个服务，相对于在第k个群组下的n个服务所占比例较小；否则，对应的熵不确定性也就不会小于10％了。
[0086]
(二)群组级限流
[0087]
当所述熵不确定性比例大于第一阈值且小于等于第二阈值，并且所述异常所归属的服务群组的群组请求量达到群组请求量阈值时，触发对该服务群组进行服务群组级限
流。其中，第一阈值和群组请求量阈值可以根据实际需要进行合理设定。在一些实施例中，第二阈值可以根据需要取45％～55％之间任意值。较佳地，第二阈值可以为50％。例如，在一示例性实施例中，第一阈值可以为10％，第二阈值可以为50％。若某应用f-test，该应用下关联群组m个，每个个群组下服务n个；在当前交易时刻，若第k个群组下出现单服务请求量异常，且第k个群组群组请求量达到群组请求量阈值；若此时的熵不确定性比例大于10％，且小于50％，则表明当前出现的单服务请求量异常对第k个群组的拥塞影响较大，为了避免第k个群组出现整体性拥塞，可以，触发对第k个群组进行服务群组级限流，即对第k个群组整体进行限流。
[0088]
(三)应用级限流
[0089]
当所述熵不确定性比例大于第二阈值，并且应用的应用请求量达到应用请求量阈值时，触发对该应用进行应用级限流。
[0090]
例如，在一示例性实施例中，若某应用f-test，在当前交易时刻，若应用f-test的应用请求量达到应用请求量阈值，且此时的熵不确定性比例大于50％，则表明应用f-test下的多数群组均大概率发生拥塞，为了防止整个应用f-test因整体性拥塞而不能对外提供服务(甚至宕机)，可以触发对该应用f-test进行应用级限流，即对该应用f-test整体进行限流。
[0091]
如此，本说明书实施例根据熵不确定性比例与业务请求量综合判断，并适应性进行对应维度的限流，不仅可以保障网关本身的稳定运行，还可以实现对不同层面的异常实施不同维度的限流自保。
[0092]
在本说明书上述实施例中，限流可以为拒绝前端后续的交易请求，对于其交易请求直接返回交易失败，以保证服务网关和应用的运行稳定。
[0093]
在另一些实施例中，上述的多维动态分组限流方法中，还可以动态监控应用下每个服务和每群组的实时处理压力，当确认实时处理压力恢复正常时，可以及时取消对应级别的限流，以提高业务处理效率，降低业务处理延迟。
[0094]
与上述的多维动态分组限流方法对应，本说明书实施例还提供了一种多维动态分组限流装置。参考图5所示，所述多维动态分组限流装置可以包括异常判断模块51、比例确定模块52和多维限流模块53。其中：
[0095]
异常判断模块51可以用于确认当前交易时刻的业务请求量是否异常；
[0096]
比例确定模块52可以用于在当前交易时刻的业务请求量异常时，获取应用当前的熵不确定性比例；
[0097]
多维限流模块53可以用于根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流。
[0098]
本说明书实施例中，多维动态分组限流装置可以在当前交易时刻的业务请求量异常时，根据熵不确定性比例及业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流。由于熵不确定性比例可以用于表征被判断对象发生拥塞的概率，因此，当根据熵不确定性比例及业务请求量进行多维多限流时，既能支持高并发下的业务交易，又能减轻或避免服务网关拥塞，从而提高了应用系统的运行稳定性，降低了运维人员的运维压力。
[0099]
在一些多维动态分组限流装置实施例中，所述确认当前交易时刻的业务请求量是否异常包括：
[0100]
对于当前交易时刻的每个服务的单服务请求量，判断所述单服务请求量是否位于对应预设的第一置信区间[m
i-3δi,mi 3δi]内；其中，mi为第i个服务在指定历史时段的请求量均值，δi为第i个服务在指定历史时段的请求量方差；
[0101]
当所述单服务请求量未位于对应预设的第一置信区间内时，确认所述单服务请求量异常。
[0102]
在一些多维动态分组限流装置实施例中，所述确认当前交易时刻的业务请求量是否异常包括：
[0103]
对于当前交易时刻的每个服务群组的群组请求量，判断所述群组请求量是否位于对应预设的第二置信区间内[m
j-3δj,mj 3δj]内；其中，mj为第j个服务群组在指定历史时段的请求量均值，δj为第j个服务群组在指定历史时段的请求量方差；
[0104]
当所述群组请求量未位于对应预设的第二置信区间内时，确认所述群组请求量异常。
[0105]
在一些多维动态分组限流装置实施例中，所述确认当前交易时刻的业务请求量是否异常包括：
[0106]
对于当前交易时刻的应用请求量，判断所述应用请求量是否位于预设的第三置信区间[m-3δ,m 3δ]内；其中，m为应用在指定历史时段的请求量均值，δ为应用在指定历史时段的请求量方差；
[0107]
当所述应用请求量未位于所述第三置信区间内时，确认所述应用请求量异常。
[0108]
在一些多维动态分组限流装置实施例中，所述获取应用当前的熵不确定性比例，包括：
[0109]
根据公式确定应用当前的熵不确定性比例；
[0110]
其中，t为应用当前的熵不确定性比例，n为应用中的服务数量，p'(x)为x个群组出现拥塞的分布，x为应用下的服务群组数量，y为应用中的异常服务数量，p(y|x)为在x个群组异常的情况下，y个服务发生异常的概率，pi为第i个服务满足最大熵的网关拥塞事件概率。
[0111]
在一些多维动态分组限流装置实施例中，所述根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流，包括：
[0112]
当所述熵不确定性比例小于第一阈值，且所述异常所归属的服务群组的群组请求量未达到群组请求量阈值时，触发对异常的单服务请求量进行服务级限流。
[0113]
在一些多维动态分组限流装置实施例中，所述根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流，包括：
[0114]
当所述熵不确定性比例大于第一阈值且小于等于第二阈值，并且所述异常所归属的服务群组的群组请求量达到群组请求量阈值时，触发对该服务群组进行服务群组级限流。
[0115]
在一些多维动态分组限流装置实施例中，所述根据所述熵不确定性比例及所述业务请求量进行服务级限流、服务群组级限流或应用级限流，包括：
[0116]
当所述熵不确定性比例大于第二阈值，并且应用的应用请求量达到应用请求量阈值时，触发对该应用进行应用级限流。
[0117]
在一些多维动态分组限流装置实施例中，所述第一阈值的取值范围为5％～15％。
[0118]
在一些多维动态分组限流装置实施例中，所述第二阈值的取值范围为45％～55％。
[0119]
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
[0120]
虽然上文描述的过程流程包括以特定顺序出现的多个操作，但是，应当清楚了解，这些过程可以包括更多或更少的操作，这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。
[0121]
本说明书的实施例还提供一种计算机设备。如图6所示，在本说明书一些实施例中，所述计算机设备602可以包括一个或多个处理器604，诸如一个或多个中央处理单元(cpu)或图形处理器(gpu)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备602还可以包括任何存储器606，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息，一具体实施例中，存储器606上并可在处理器604上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器604运行时，可以执行上述任一实施例所述的多维动态分组限流方法的指令。非限制性的，比如，存储器606可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的ram，任何类型的rom，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储器可以表示计算机设备602的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器604执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时，计算机设备602可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备602还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构608，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。
[0122]
计算机设备602还可以包括输入/输出接口610(i/o)，其用于接收各种输入(经由输入设备612)和用于提供各种输出(经由输出设备614)。一个具体输出机构可以包括呈现设备616和相关联的图形用户接口618(gui)。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出接口610(i/o)、输入设备612以及输出设备614，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备602还可以包括一个或多个网络接口620，其用于经由一个或多个通信链路622与其他设备交换数据。一个或多个通信总线624将上文所描述的部件耦合在一起。
[0123]
通信链路622可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路622可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。
[0124]
本技术是参照本说明书一些实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理器的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理器的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0125]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理器以特定
方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0126]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理器上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0127]
在一个典型的配置中，计算机设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0128]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0129]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算机设备访问的信息。按照本说明书中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0130]
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0131]
本说明书实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理器来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
[0132]
还应理解，在本说明书实施例中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0133]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0134]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特
点包含于本说明书实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0135]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。