分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置与流程

本发明涉及分布式系统
技术领域：
，尤其涉及一种分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置。
背景技术：
：业务支撑系统是许多个应用、中间件、数据库集群组成的非常复杂的分布式系统。业务支撑系统中的业务调用链是从用户发出请求开始到完成用户请求结束的过程中，所涉及的多个业务应用模块的组合，该过程所涉及的页面、服务和函数都属于一个业务调用链。各应用之间一般采用远程过程调用(RPC)调用和异步消息通讯两种手段，如RPC调用会产生一层调一层的嵌套，一个消息发布出来会被多个应用消费。另外，应用还会访问数据库、缓存、存储等后端系统，以及调用其他外部系统等。技术实现要素：本发明实施例提供一种分布式系统业务调用链的时长统计方法，该方法包括：针对一个业务调用链中的多个调用中的每一调用执行以下操作：从该调用的日志数据中采集该调用的时间段的起始时间和结束时间；和基于起始时间和结束时间，通过并集计算将时间段合并至时间轴；以及计算时间轴上的所有时间段的时长之和。本发明实施例提供了一种分布式系统业务调用链的时长统计装置，该装置包括：采集模块，该采集模块被配置为针对一个业务调用链中的多个调用中的每一调用，从该调用的日志数据中采集该调用的时间段的起始时间和结束时间；合并模块，该合并模块被配置为基于起始时间和结束时间，通过并集计算将该时间段合并至时间轴；以及计算模块，该计算模块被配置为计算时间轴上的所有时间段的时长之和。本申请通过对分布式系统的业务调用链中的各调用的处理时间段进行并集计算，实现了以业务调用链为单位，对多个分布式节点上的多个应用模块的调用时长的精确汇总统计。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面通过参考附图会更加清楚地理解本公开实施例的特征和优点，并且附图仅是示意性的，不应理解为对本公开进行任何限制，在附图中：图1A是示出根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计系统的结构示意图；图1B是示出根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计方法的流程图；图2是表1所示的实例的并集统计的原理图；图3是示出偶偶相等情形下的实例的示意图；图4是示出偶偶不等情形下的实例的示意图；图5是示出奇奇相等情形下的实例的示意图；图6是示出奇奇不等情形下的实例的示意图；图7是示出奇偶情形下的实例的示意图；图8是示出偶奇情形下的实例的示意图；图9示出电商抢购业务调用链的实例的流程图。图10是示出根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计装置的框图。图11是示出能够实现根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置的计算设备的示例性硬件架构的结构图。具体实施方式下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。在分布式系统，例如业务支撑系统中，某一业务调用链中的多个业务应用模块之间的衔接调用有同步或异步的。在现有的业务支撑系统中，对业务调用链的处理的时长统计方法主要是基于单个应用模块，这些方法只能统计单个应用模块的时长但无法统计业务调用链的整体处理时长，因为现有的业务支撑系统只能统计应用同步调用时长，无法统计应用异步调用时长，并且不支持调用链时长的合并，因而无法精确汇总多个分布节点上的多个应用模块的调用时长。本申请提出一种新颖的分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置，通过对分布式系统的业务调用链中的各调用的处理时间段进行并集计算，实现了以业务调用链为单位，对多个分布式节点上的多个应用模块的调用时长的精确汇总统计。下面结合附图，详细描述根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置。图1A示出根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计系统的结构示意图。如图1A所示，分布式应用系统包括多级应用模块，例如，三级，该多级应用模块执行分布式调用过程，各应用模块之间的衔接调用可以是同步或异步调用。各调用的日志数据被缓存在缓存器(例如，执行单步日志缓存)中，业务调用链统计进程利用根据本发明实施例的分布式系统业务调用的时长统计方法从缓冲器中采集调用的日志数据进行统计处理，统计结果数据以及各调用的日志数据经由日志写入进程被写入数据库中，从而相关技术人员可以从数据库中调取相关数据以进行相应的数据分析，例如，通过数据分析对分布式调用过程进行还原。图1B是根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计方法的流程图。如图1B所示，该分布式系统业务调用链的时长统计方法包括：针对一个业务调用链中的多个调用中的每一调用执行以下操作：步骤S101，从调用的日志数据中采集调用的时间段的起始时间和结束时间；步骤S102，基于起始时间和结束时间，通过并集计算将时间段合并至时间轴；以及步骤S103，计算时间轴上的所有时间段的时长之和。一般而言，业务数据链中各调用的时间段的并集处理通过数据库难以进行批量的计算和存储。根据一种实施例，可以逐条日志进行处理。例如，可以通过Cohenrence做缓存，存放时间轴对象，每当有新的日志传入时，基于并集计算将日志中的时间段数据合并至时间轴，以对时间轴进行更新。当输出数据时，只需计算时间轴上的所有时间段的时长之和。表1示出了在一个实例中，对分布式系统的一个业务调用链的多个调用的日志数据进行的并集处理。表1业务链时长并集处理流程表在表1的示例中，流水号为A的业务调用链包括三个时长各为30分钟的调用。从这三个调用的日志数据中可以采集到它们各自的单步处理时长的起始时间和结束时间，进而通过并集计算可以对三个调用的单步处理时长进行合并，从而可以得到该业务调用链的总的系统处理时长。图2是示出了表1所示的实例的并集统计原理图。如图2所示，第一调用的调用时间9：00-9：30与第二调用的调用时间9：15-9：45具有交叉部分，对这两个时间段进行并集处理之后，可以得到这两个调用的整体处理时长是45分钟，再加上不存在交叉的第三调用的单步处理时长，可以得到该业务调用链的整体处理时长为75分钟。在一个示例性实施例中，步骤S102可以包括：当调用的时间段早于或晚于时间轴上的所有时间段时，将调用的时间段插入时间轴。例如，如果时间轴上包括两个时间段9：06-9：09和9：10-9：18，并且准备进行合并的时间段为9：00-9：05，那么直接将9：00-9：05插入时间轴，即位于9：06-9：09前面，此时时间轴上依次包括9：00-9：05、9：06-9：09和9：10-9：18三个时间段；如果准备进行合并的时间段为9：20-9：22，那么直接将9：20-9：22插入时间轴，即位于9：10-9：18的后面，此时时间轴上依次包括9：06-9：09、9：10-9：18和9：20-9：22三个时间段。在一个示例性实施例中，步骤S102可以包括：当调用的时间段位于时间轴中的两个相邻时间段之间时，将调用的时间段插入两个相邻的时间段之间。例如，如果时间轴上包括两个时间段9：00-9：05和9：10-9：18，并且准备进行合并的时间段为9：06-9：09，那么直接将9：06-9：09插入9：00-9：05和9：10-9：18之间，此时，时间轴上包括时间段9：00-9：05、9：06-9：09、9：10-9：18。在一个示例性实施例中，步骤S102可以包括：当调用的时间段中包含时间轴中的一个或多个时间段时，从时间轴删除被包含的一个或多个时间段，并且将调用的时间段插入时间轴中。例如，如果时间轴上已经存在两个时间段9：00-9：05和9：10-9：18，并且准备进行合并的时间段为9：07-9：22，其中9：07-9：22包含时间轴上的第二个时间段9：10-9：18，那么从时间轴删除时间段9：10-9：18并且将9：07-9：22插入时间轴，此时时间轴上包括时间段9：00-9：05和9：07-9：22。在一个示例性实施例中，步骤S102可以包括：当调用的时间段位于时间轴中的一个时间段内时，保持时间轴不变。例如，如果时间轴上已经存在两个时间段9：00-9：05和9：10-9：18，并且准备进行合并的时间段为9：11-9：17，其中9：11-9：17位于时间轴上的第二个时间段9：10-9：18内，此时间轴保持不变，依旧包括时间段9：00-9：05和9：10-9：18。在一个示例性实施例中，步骤S102可以包括：当调用的时间段的起始时间位于时间轴中的第一时间段内并且调用的时间段的结束时间位于时间轴中晚于第一时间段的第二时间段内时，从时间轴删除第一时间段和第二时间段以及第一时间段和第二时间段之间的所有时间段，并且以第一时间段的起始时间和第二时间段的结束时间生成新的时间段插入到所述时间轴中。例如，如果时间轴上已经存在三个时间段9：00-9：05、9：06-9：09和9：10-9：18，并且准备进行合并的调用的时间段为9：03-9：14，其中该调用的起始时间9：03位于第一时间段9：00-9：05内且该调用的结束时间9：14位于第二时间段9：10-9：18内，那么从时间轴删除第一时间段9：00-9：05和第二时间段9：10-9：18以及他们之间的时间段9：06-9：09，并且以第一时间段的起始时间9：00和第二时间段的结束时间9：18组成新的时间段9：00-9：18，并将其插入时间轴，此时时间轴包括时间段9：00-9：18。在一个示例性实施例中，步骤S102可以包括：当调用的起始时间位于时间轴中的第一时间段内并且调用的时间段的结束时间位于依次晚于第一时间段的第二时间段和第三时间段之间时，从时间轴中删除第一时间段和第二时间段以及第一时间段和第二时间段之间的所有时间段，并且以第一时间段的起始时间和调用的时间段的结束时间生成新的时间段插入到时间轴中，第三时间段保持不变。例如，如果时间轴上已经存在三个时间段9：00-9：05、9：10-9：18和9：25-9：28，并且准备进行合并的调用的时间段为9：03-9：22，其中该调用的起始时间9：03位于第一时间段9：00-9：05内且该调用的结束时间9：22位于第二时间段9：10-9：18和第三时间段9：25-9：28之间，那么从时间轴中删除第一时间段9：00-9：05和第二时间段9：10-9：18(以及他们之间的时间段，如果存在的话)，并且以第一时间段的起始时间9：00和进行合并的调用的结束时间9：22组成新的时间段9：00-9：22，并将其插入时间轴，而第三时间段9：25-9：28保持不变，此时时间轴包括时间段9：00-9：22和9：25-9：28。在一个示例性实施例中，步骤S102可以包括：当调用的时间段的起始时间位于第一时间段和晚于第一时间段的第二时间段之间并且调用的时间段的结束时间位于第第三时间段内时，从时间轴中删除第二时间段和第三时间段以及第二时间段和第三时间段之间的所有时间段，并且以调用的时间段的起始时间和第三时间段的结束时间生成新的时间段插入到时间轴中，所述第一时间段保持不变。例如，如果时间轴上已经存在三个时间段9：00-9：05、9：10-9：18和9：25-9：28，并且准备进行合并的调用的时间段为9：08-9：26，其中该调用的起始时间9：08位于第一时间段9：00-9：05和第二时间段9：10-9：18之间，内且该调用的结束时间9：26位于第三时间段9：25-9：28内，那么从时间轴中删除第二时间段9：10-9：18和第三时间段9：25-9：28(以及他们之间的时间段，如果存在的话)，并且以第一时间段的起始时间9：08和第三时间段的结束时间9：28组成新的时间段9：08-9：28，并将其插入时间轴，而第一时间段9：00-9：05保持不变，此时时间轴包括时间段9：00-9：05和9：08-9：28。在一个示例性实施例中，时间轴被存储在动态数组中，该动态数组的各个元素可以用于记录经排序的时间点。例如，在一个实施例中，采用ArrayList数组作为时间轴的存储容器，以提高存取效率和可扩展性。在一个实施例中，动态数组的首位(即第“0”位)可以被预留作特殊标识位，动态数组的第“1”、“3”等位(奇数位)存储调用的时间段的起始时间，动态数组的第“2”、“4”等位(偶数位)存储调用的时间段的结束时间。例如，为了便于进行比较和加减运算，数组内存放的时间格式可以是微秒值。当有新的调用的日志需要被汇总统计时，将从该日志中采集到的时间段的起始时间和结束时间遍历存放时间轴的动态数组，以获取动态数据中的第一元素和第二元素，其中，第一元素是不晚于且最接近采集到的时间段的起始时间的元素，第二元素是不晚于且最接近采集到的时间段的结束时间的元素，基于第一元素和第二元素的在动态数组中的位置来将采集到的时间段归类为“偶偶相等”、“偶偶不等”、“奇奇相等”、“奇奇不等”、“奇偶”、或“偶奇”的情形，并针对不同的情形执行的相应的处理。在一个示例性实施例中，遍历动态数据可以是数组倒序遍历，以便于提高查询速度。下面结合图3-8，详细描述上述各类情形的处理方式。当第一元素和第二元素都在偶数位且位数相同时，被采集到的时间段处于偶偶相等情形，此时将调用的时间段的起始时间和结束时间插入动态数组中。图3是示出偶偶相等情形下的实例的示意图，如图3所示，被采集到的时间段的起始时间9：06和结束时间9：09通过遍历得到的第一元素和第二元素都是9：05，位置为2，此时，该调用的时间段处于偶偶相等情形，直接将该时间段的起始时间9：06和结束时间9：09按照时间顺序插入动态数组内的位置3、4处，而原先3、4处的元素相应后移。当第一元素和第二元素都在偶数位但位数不相同时，被采集到的时间段处于偶偶不等情形，此时从动态数组中删除第一元素和第二元素之间的所有元素以及第二元素，并且将调用的时间段的起始时间和结束时间插入动态数组中。图4是示出偶偶不等情形下的实例的示意图，如图4所示，被采集到的时间段的起始时间9：07和结束时间9：22通过遍历得到的第一元素和第二元素分别是9：05和9：18，，它们的位置分别是2和4，此时，该调用的时间段处于偶偶不等情形，那么从动态数组中删除9：05和9：18之间的所有元素，即9：10，并且删除第二元素9：18，此时动态数组(即时间轴)上只有9：00和9：05，再将该调用的起始时间9：07和结束时间9：22按时间顺序插入动态数组中。当第一元素和第二元素都在奇数位且位数相同时，被采集到的时间段处于奇奇相等情形，此时动态数组保持不变。图5是示出奇奇相等情形下的实例的示意图，如图5所示，被采集到的时间段的起始时间9：07和结束时间9：22通过遍历得到的第一元素和第二元素都是9：10，它在动态数组中的位置是3，此时，该调用的时间段处于奇奇相等情形，保持动态数组不变。当第一元素和第二元素都在奇数位但位数不相同时，被采集到的时间段处于奇奇不等情形，那么从动态数组中删除第一元素和第二元素之间的所有元素以及第二元素。图6是示出奇奇不等情形下的实例的示例图。如图6所示，被采集到的时间段的起始时间9：03和结束时间9：14通过遍历得到的第一元素和第二元素分别是9：00和9：10，它们在动态数组中的位置分别是3和5，此时该调用的时间段处于奇奇不等情形，那么从动态数组中删除第一元素9：00和第二元素9：10之间的所有元素，即删除9：05，并且删除第二元素9：10。当第一元素在奇数位而第二元素在偶数位时，被采集到的时间段处于奇偶情形，此时从动态数组中删除第一元素和第二元素之间的所有元素以及第二元素，并且将调用的结束时间插入所述动态数组中。图7是示出奇偶情形下的实例的示例图。如图7所示，被采集到的时间段的起始时间9：03和结束时间9：22通过遍历得到的第一元素和第二元素分别是9：00和9：18，它们在动态数组中的位置分别是1和4，此时该调用的时间段处于奇偶情形，那么从动态数组中删除第一元素9：00和第二元素9：18之间的所有元素，即删除9：05和9：10，并且删除第二元素9：18，然后将采集到的结束时间9：22按时间顺序插入动态数组中。当第一元素在偶数位而第二元素在奇数位时，被采集到的时间段处于偶奇情形，此时从动态数组中删除第一元素和第二元素之间的所有元素以及第二元素，并且将调用的起始时间插入到动态数组中。图8是示出偶奇情形下的实例的示例图。如图8所示，被采集到的时间段的起始时间9：08和结束时间9：26通过遍历得到的第一元素和第二元素分别是9：05和9：25，它们在动态数组中的位置分别是2和5，此时该调用的时间段处于偶奇情形，那么从动态数组中删除第一元素9：05和第二元素9：25之间的所有元素，即删除9：10和9：18，并且删除第二元素9：25，然后将采集到的起始时间9：05按时间顺序插入动态数组中。本领域技术人员容易理解，在本申请的上下文中，“奇数位”和“偶数位”仅仅是为了便于奇数方案的表述而采用的术语。在另一个实施例中，动态数组的第“0”、“2”、“4”等位可以存储调用的时间段的起始时间，而第“1”、“3”等位可以存储调用的时间段的结束时间，上文结合图3-8的示例性流程仍可以类似地适用。在此情况下，第“0”、“2”、“4”等位应被认为是“奇数位”，而第“1”、“3”等位应被认为是“偶数位”。作为业务调用链的一种应用示例，图9示出电商抢购业务调用链的示例性流程图。如图9所示，电商抢购业务调用链包括下单抢购应用模块、库存管理应用模块、支付发起应用模块、银行支付应用模块、抢购结果反馈应用模块、以及发货处理应用模块。表2示出针对一种商品的抢购流程表。表2商品抢购流程表应用模块开始时间结束时间处理时长(秒)下单抢购00：0100：109库存管理00：0400：1511支付发起00：2000：3515银行支付00：1700：4023抢购结果反馈00：3500：4510发货处理00：5000：7020在上述各应用模块的单步处理结束后，利用上文所述的分布式系统业务调用链的时长统计方法，对各模块的处理时间段与之前的模块的处理时间段进行合并，其结果如表3所示，表3示出该业务调用链的时长统计表，该业务调用链的整体处理时长为62秒。表3业务调用链时长统计表根据本发明的实施例，业务调用链的时长统计方法通过对分布式系统的业务调用链中的各调用的处理时间段进行并集计算，可以实现以业务调用链为单位，对多个分布式节点上的多个应用模块的调用时长的精确汇总统计。图10示出了根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计装置的框图。如图10所示，该分布式系统业务调用链的时长统计装置包括：采集模块1001、合并模块1002以及计算模块1003。其中，针对一个业务调用链中的多个调用中每一调用，采集模块1001被配置为从调用的日志数据中采集调用的时间段的起始时间和结束时间(即执行步骤S101)；合并模块1002被配置为基于起始时间和结束时间，通过并集计算将时间段合并至时间轴(即执行步骤S102)；计算模块1003被配置为计算时间轴上的所有时间段的时长之和(即执行步骤S103)。在一个示例性实施例中，合并模块1002还被配置为：当调用的时间段早于或晚于时间轴上的所有时间段时，将调用的时间段插入时间轴；当调用的时间段位于时间轴中的两个相邻时间段之间时，将调用的时间段插入两个相邻的时间段之间；当调用的时间段中包含时间轴中的一个或多个时间段时，从时间轴删除被包含的一个或多个时间段，并且将调用的时间段插入时间轴中；当调用的时间段位于时间轴中的一个时间段内时，保持时间轴不变；当调用的时间段的起始时间位于时间轴中的第一时间段内并且调用的时间段的结束时间位于时间轴中晚于第一时间段的第二时间段内时，从时间轴删除第一时间段和第二时间段以及第一时间段和第二时间段之间的所有时间段，并且以第一时间段的起始时间和第二时间段的结束时间生成新的时间段插入到时间轴中；当调用的起始时间位于时间轴中的第一时间段内并且调用的时间段的结束时间位于依次晚于第一时间段的第二时间段和第三时间段之间时，从时间轴删除第一时间段和第二时间段以及第一时间段和第二时间段之间的所有时间段，并且以第一时间段的起始时间和调用的时间段的结束时间生成新的时间段插入到时间轴中，第三时间段保持不变；以及当调用的时间段的起始时间位于第一时间段和晚于第一时间段的第二时间段之间并且调用的时间段的结束时间位于第第三时间段内时，从时间轴删除第二时间段和第三时间段以及第二时间段和第三时间段之间的所有时间段，并且以调用的时间段的起始时间和第三时间段的结束时间生成新的时间段插入到时间轴中，第一时间段保持不变。在一个示例性实施例中，时间轴被存储在动态数组中，动态数组的各个元素用于记录经排序的时间点，其中，动态数组的奇数位元素存储调用的时间段的起始时间，所述动态数组的偶数位元素存储调用的时间段的结束时间。在一个示例性实施例中，合并模块1002还被配置为：分别基于调用的时间段的起始时间和结束时间遍历动态数组以获取动态数组中的第一元素和第二元素，第一元素是不晚于且最接近调用的时间段的起始时间的元素，第二元素是不晚于且最接近结束时间的元素，其中，当第一元素和第二元素都在偶数位且位数相同时，将调用的时间段的起始时间和结束时间按时间顺序插入动态数组中；当第一元素和第二元素都在偶数位但位数不相同时，从动态数组中删除第一元素和第二元素之间的所有元素以及第二元素，并且将调用的时间段的起始时间和结束时间按时间顺序插入动态数组中；当第一元素和第二元素都在奇数位且位数相同时，动态数组保持不变；当第一元素和第二元素都在奇数位但位数不相同时，从动态数组中删除第一元素和第二元素之间的所有元素以及第二元素；当第一元素在奇数位而第二元素在偶数位时，从动态数组中删除第一元素和第二元素之间的所有元素以及第二元素，并且将调用的结束时间按时间顺序插入所述动态数组中；以及当第一元素在偶数位而第二元素在奇数位时，从动态数组中删除第一元素和第二元素之间的所有元素以及第二元素，并且将调用的起始时间按时间顺序插入到动态数组中。在一个示例性实施例中，动态数组的遍历可以是数组倒序遍历。在一个示例性实施例中，动态数组可以是ArrayList数组。根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计装置的其他细节与以上结合图1至9描述的相应方法相同，这里不再赘述。本发明提出的分布式系统业务调用链的时长统计装置，通过对分布式系统的业务调用链中的各调用的处理时间段进行并集计算，实现了以业务调用链为单位，对多个分布式节点上的多个应用模块的调用时长的精确汇总统计。结合图1至图10描述的分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置的至少一部分可以由计算设备实现。图11是示出能够实现根据本发明实施例的分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置的计算设备的示例性硬件架构的结构图。如图11所示，计算设备1100包括输入设备1101、输入接口1102、中央处理器1103、存储器1104、输出接口1105、以及输出设备1106。其中，输入接口1102、中央处理器1103、存储器1104、以及输出接口605通过总线1110相互连接，输入设备1101和输出设备1106分别通过输入接口1102和输出接口1105与总线1110连接，进而与计算设备1100的其他组件连接。具体地，输入设备1101接收来自外部的输入信息，并通过输入接口1102将输入信息传送到中央处理器1103；中央处理器1103基于存储器1104中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器1104中，然后通过输出接口1105将输出信息传送到输出设备1106；输出设备1106将输出信息输出到计算设备1100的外部供用户使用。图11所示的系统也可以被实现为包括：存储有计算机可执行指令的存储器；以及处理器，该处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1至图9描述的分布式系统业务调用链的时长统计方法。这里，处理器可以基于来自例如，基站的输入信息执行计算机可执行指令，从而实现结合图1至图10描述的分布式系统业务调用链的时长统计方法和装置。需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何非暂态或暂态介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。本发明可以以其他的具体形式实现，而不脱离其精神和本质特征。例如，特定实施例中所描述的算法可以被修改，而系统体系结构并不脱离本发明的基本精神。因此，当前的实施例在所有方面都被看作是示例性的而非限定性的，本发明的范围由所附权利要求而非上述描述定义，并且，落入权利要求的含义和等同物的范围内的全部改变从而都被包括在本发明的范围之中。当前第1页1 2 3