一种热点数据的处理方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种热点数据的处理方法、装置、电子设备及介质。


背景技术：

2.在当前社会，互联网产品在人们生活中的参与度越来越高，生活、购物、出行等各个方面，都需要使用互联网产品，因此，互联网产品的用户量日益增长。为了满足大量用户业务高峰期高访问量的需求，互联网产品通常采用redis等缓存中间件来存储数据，降低数据库压力，提升系统整体性能。
3.redis是业务开发高并发场景下必不可少的技术栈，并且redis的稳定性对业务的高可用显得尤为重要。而redis热点key(并发请求高的key)经常导致生产故障。目前业内通常采用凭借业务经验对热点key进行预估；或者通过redis节点的专用工具去发现热点key，但在发现热点key到解决的过程中需要花费大量时间进行研发上线等流程操作，导致增加故障解决时长。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术的目的在于提供一种热点数据的处理方法、装置、电子设备及介质，能够及时发现热点数据，并自动将热点数据的内容缓存至应用节点的本地缓存，从而缩短热点数据问题的定问时长和解决时长。
5.本技术实施例提供的一种热点数据的处理方法，应用于处理平台，所述处理平台包括应用节点、存储节点、计算节点；所述处理方法包括以下步骤：
6.针对每个应用节点，从该应用节点网卡层的数据包中，确定出该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包；
7.应用节点解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间，并将解析出的目标数据和访问时间发送至计算节点；
8.所述计算节点在接收所述目标数据和访问时间后，根据所述目标数据的访问时间，统计预设时间段内不同目标数据的调用次数，并从不同目标数据中筛选出调用次数满足预设调用条件的热点目标数据，向存储节点发送所述热点目标数据；
9.所述存储节点接收到所述热点目标数据后，将存储节点中所述热点目标数据对应的数据内容发送至每个应用节点，以使每个应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存。
10.在一些实施例中，所述的热点数据的处理方法中，从该用节点网卡层的数据包中，确定出该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包，包括：
11.通过预先部署在应用节点的数据包抓取工具，获取应用节点网卡层的数据包；
12.根据所述存储节点的进出端口标识，从所述网卡层的数据包中确定出调用存储节点目标数据的目标数据包。
13.在一些实施例中，所述的热点数据的处理方法中，应用节点解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间，包括：
14.预先部署在应用节点的数据包抓取工具根据存储节点的协议类型，解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间。
15.在一些实施例中，所述的热点数据的处理方法中，从不同目标数据中筛选出调用次数满足预设调用条件的热点目标数据，包括：
16.判断每个目标数据的调用次数是否满足预设调用条件；
17.若满足，则确定该目标数据为热点目标数据；
18.其中，判断目标数据的调用次数是否满足预设调用条件，为判断目标数据的调用次数是否大于预设次数阈值，或者判断目标数据的调用次数增长速率满足预设速率阈值。
19.在一些实施例中，所述的热点数据的处理方法还包括：
20.所述计算节点接收到针对预设调用条件中参数的修改数据，并根据所述修改数据更新所述预设调用条件中的参数。
21.在一些实施例中，所述的热点数据的处理方法中，应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存，包括：
22.所述应用节点接收到所述热点目标数据对应的数据内容，从处理平台的配置节点中获取缓存规则；
23.所述应用节点根据所述缓存规则，将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存。
24.在一些实施例中，所述的热点数据的处理方法中，将存储节点中所述热点目标数据对应的数据内容发送至每个应用节点，以使每个应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存后，所述处理方法还包括：
25.当所述应用节点生成针对热点目标数据调用请求后，从所述应用节点的本地缓存中调用热点目标数据对应的数据内容。
26.在一些实施例中，还提供一种热点数据的处理装置，应用于处理平台，所述处理平台包括应用节点、存储节点、计算节点；所述处理装置包括：
27.确定模块，用于针对每个应用节点，从该应用节点网卡层的数据包中，确定出该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包；
28.解析模块，用于在应用节点中解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间，并将解析出的目标数据和访问时间发送至计算节点；
29.筛选模块，用于使所述计算节点在接收所述目标数据和访问时间后，根据所述目标数据的访问时间，统计预设时间段内不同目标数据的调用次数，并从不同目标数据中筛选出调用次数满足预设调用条件的热点目标数据，向存储节点发送所述热点目标数据；
30.存储模块，用于使所述存储节点接收到所述热点目标数据后，将存储节点中所述热点目标数据对应的数据内容发送至每个应用节点，以使每个应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存。
31.在一些实施例中，还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行所述的热点数据的处理方
法的步骤。
32.在一些实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行所述的热点数据的处理方法的步骤。
33.本技术实施例提供一种热点数据的处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，首先通过在各个应用节点部署的数据包抓取工具，无侵入的获取该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包和目标数据包中的key值，再通过大数据计算节点，快速筛选出调用次数过高的key值，从而快速发现热点key，与传统的生产rdb，解析rdb等手段比较，大大降低时间，并且与实例大小也无干系；随后，通过自动将redis节点中热点key对应的热点数据内容存储至每个应用节点的本地缓存中，自动化的解决热点key的问题；基于此，本技术实施例所述热点数据的处理方法，缩短热点key问题的定问时长和解决时长，保证了业务场景的时效性和稳定性。
附图说明
34.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
35.图1示出了本技术实施例所述一种热点数据的处理方法的方法流程图；
36.图2示出了本技术实施例所述从该用节点网卡层的数据包中，确定出该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包的方法流程图；
37.图3示出了本技术实施例所述从不同目标数据中筛选出调用次数满足预设调用条件的热点目标数据的方法流程图；
38.图4示出了本技术实施例中应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存的方法流程图；
39.图5示出了本技术实施例所述一种热点数据的处理装置的结构示意图；
40.图6示出了本技术实施例所述一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
41.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本技术中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本技术的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本技术中使用的流程图示出了根据本技术的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本技术内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
42.另外，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做
出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
43.需要说明的是，本技术实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
44.在当前社会，互联网产品在人们生活中的参与度越来越高，生活、购物、出行等各个方面，都需要使用互联网产品，因此，互联网产品的用户量日益增长。为了满足大量用户业务高峰期高访问量的需求，互联网产品通常采用redis等缓存中间件来存储数据。大量应用节点和采用redis的存储节点(以下称之为redis节点)通讯连接，通过调用redis节点中的数据，来实现数据查询等功能，从而降低数据库压力，提升系统整体性能。这里，所述redis(remote dictionary server，远程字典服务器)：是一个key-alue(keyvalue，根据关键字取值)存储系统，即缓存中间件。key，即关键字。redis是业务开发高并发场景下必不可少的技术栈，并且redis的稳定性对业务的高可用显得尤为重要。
45.在redis服务器中，访问频率高的关键码(以下称为key)称为热点key(并发请求高的key)。热点key处理不当容易造成redis服务器进程阻塞，影响正常服务，导致生产故障。热点key问题产生的原因大致有以下两种：(1)用户消费的数据远大于生产的数据(秒杀、热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。在日常工作生活中一些突发事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点key问题。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点key问题。(2)请求分片集中，超过单个服务器的性能极限。在服务器读数据进行访问时，往往会对数据进行分片切分，此过程中会在某一服务器上对相应的key进行访问，当访问超过服务器极限时，就会导致热点key问题的产生。
46.目前业内通常采用凭借业务经验对热点key进行预估；或者通过redis节点的专用工具去发现热点key，但在发现热点key到解决的过程中需要花费大量时间进行研发上线等流程操作，导致增加故障解决时长。首先，在发现redis key的过程中，时间较慢，需要生成rdb文件(时间消耗)，然后进行解析aof(时间消耗)，而且实例的量越大，生成rdb文件的过程越长，解析rdb的时间消耗也会随着文件的增大而增大。然后，业界发现redis节点的热点key后，通过进行业务代码评估，然后开发进行代码修改，并测试修改后的代码，进行功能验证，在功能验证通过以后，代码上线，才能解决热点key的问题；而且，除了技术上的时间消耗外，中间还有各种流程审批和沟通需要消耗时间，并且急忙上线还可能导致业务影响。
47.更重要的是，redis往往用于核心业务，对时效性要求高，影响故障时长，相当于会造成业务不可用，对公司品牌或者金额的受损。
48.基于此，本技术实施例提供一种热点数据的处理方法，首先通过在各个应用节点部署的数据包抓取工具，无侵入的获取该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包和目标数据包中的key值，再通过大数据计算节点，快速筛选出调用次数过高的key值，从而快速发现热点key，与传统的生产rdb，解析rdb等手段比较，大大降低时间，并且与实例大小也无干系；随后，通过自动将redis节点中热点key对应的热点数据内容存储至每个应用节点的本地缓存中，自动化的解决热点key的问题；基于此，本技术实施例所述热点数据的处理方法，缩短热点key问题的定问时长和解决时长，保证了业务场景的时效性和稳定性。
49.请参照图1，图1示出了本技术实施例所述一种热点数据的处理方法的方法流程
图；本技术实施例所述的热点数据的处理方法，应用于处理平台，所述处理平台包括应用节点、存储节点、计算节点；如图1所示，所述处理方法包括以下步骤s101-s104：
50.s101、针对每个应用节点，从该应用节点网卡层的数据包中，确定出该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包；
51.s102、应用节点解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间，并将解析出的目标数据和访问时间发送至计算节点；
52.s103、所述计算节点在接收所述目标数据和访问时间后，根据所述目标数据的访问时间，统计预设时间段内不同目标数据的调用次数，并从不同目标数据中筛选出调用次数满足预设调用条件的热点目标数据，向存储节点发送所述热点目标数据；
53.s104、所述存储节点接收到所述热点目标数据后，将存储节点中所述热点目标数据对应的数据内容发送至每个应用节点，以使每个应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存。
54.这里，所述应用节点，又可以称之为应用服务器；所述存储节点，即redis节点；所述计算节点，可以为大数据内存计算集群。
55.请参照图2，所述图2示出了本技术实施例所述从该用节点网卡层的数据包中，确定出该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包的方法流程图；具体的，在所述步骤s101中，从该用节点网卡层的数据包中，确定出该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包，包括：
56.s201、通过预先部署在应用节点的数据包抓取工具，获取应用节点网卡层的数据包；
57.s202、根据所述存储节点的进出端口标识，从所述网卡层的数据包中确定出调用存储节点目标数据的目标数据包。
58.所述s201中，预先部署在应用节点的数据包抓取工具为agent；通过python pcapy包获取应用节点网卡层的数据包。
59.所获取的节点网卡层的数据包中包括各种类型的数据包，例如发送至客户端的数据包，接收的来自客户端的请求数据包；本技术实施例中，而根据存储节点的进出端口标识，从所述网卡层的全部数据包中，筛选出携带有存储节点的进出端口标识的、符合redis协议的数据包，即为目标数据包。
60.所述目标数据包，即为redis获取请求。
61.在所述步骤s202中，应用节点解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间，包括：
62.预先部署在应用节点的数据包抓取工具根据存储节点的协议类型，解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间。
63.这里，所述目标数据包中的目标数据，即redis获取请求中的key，或者redis获取请求中的关键字。
64.示例性的，所述目标数据为一些秒杀或大促的业务场景或社会热点事件中的关键字，例如刘德华等。
65.在所述步骤s102中，一个应用节点可以获取出多个不同的key；不同应用节点中可以解析得到相同的key。
66.因此，所述处理平台中的几十个应用节点将解析得到的key，均发送至计算节点，计算节点根据大数据技术快速计算预先时间段内不同key的调用次数，即在所述步骤s103中，所述计算节点在接收所述目标数据和访问时间后，根据所述目标数据的访问时间，统计预设时间段内不同目标数据的调用次数。
67.例如，根据目标数据的访问时间，计算节点统计出多个处理平台在2022年1月1日0:00-2022年1月1日1:00这一时间段中，“刘德华”这一关键字总共被访问10001次；某品牌笔记本电脑在2022年1月1日0:00-2022年1月1日1:00这一时间段中，总共被访问500次等等。
68.这里，请参照图3，图3示出了本技术实施例所述从不同目标数据中筛选出调用次数满足预设调用条件的热点目标数据的方法流程图；具体的，所述从不同目标数据中筛选出调用次数满足预设调用条件的热点目标数据，包括以下步骤s301-s302：
69.s301、判断每个目标数据的调用次数是否满足预设调用条件；
70.s302、若满足，则确定该目标数据为热点目标数据；
71.其中，判断目标数据的调用次数是否满足预设调用条件，为判断目标数据的调用次数是否大于预设次数阈值，或者判断目标数据的调用次数增长速率满足预设速率阈值。
72.示例性的，所述预设次数阈值为10000次，计算节点统计出多个处理平台在2022年1月1日0:00-2022年1月1日1:00这一时间段中，“刘德华”这一关键字总共被访问10001次，则所述计算节点判断所述“刘德华”的调用次数是否大于预设次数阈值，“刘德华”为热点数据；某品牌笔记本电脑在2022年1月1日0:00-2022年1月1日1:00这一时间段中，总共被访问500次，所述计算节点判断所述“某品牌笔记本电脑”的调用次数是否小于预设次数阈值，“某品牌笔记本电脑”不是热点数据。
73.在一些实施例中，统计出多个时间段中的目标数据的调用次数，并分析所述目标数据的调用次数的增长速率，若所述调用次数增长过快，则该目标数据的调用次数则有很大概率在之后的某个时间段大于预设次数阈值；基于此，可以提前将该目标数据作为热点目标数据进行处理。
74.针对所述计算节点中的预设调用条件，所述处理方法还包括：所述计算节点接收到针对预设调用条件中参数的修改数据，并根据所述修改数据更新所述预设调用条件中的参数。
75.也就是说，可以根据实际情况，例如redis节点的容量，应用节点的内存等，热点数据的数量等，动态化的设置热点key的计算规则，例如修改预设次数阈值、修改预设速率阈值等等。
76.在一些实施例中，所述统计预设时间段内不同目标数据的调用次数，所述预设时间段为时间窗口。示例性的，所述预设时间段为2022年1月1日0:00-2022年1月1日1:00；2022年1月1日0:30-2022年1月1日1:30；2022年1月1日1:00-2022年1月1日2:00。
77.通过时间窗口的形式，能够更加及时的发现热点数据，及时处理所述热点数据，保证业务系统的稳定性。
78.在所述步骤s104中，所述热点目标数据对应的数据内容，即关键字所对应的数据内容；例如查询关键字为“刘德华”，数据内容为刘德华的百科内容。
79.请参照图4，图4示出了本技术实施例中应用节点将所述热点目标数据对应的数据
内容存储至本地缓存的方法流程图；在所述步骤104中，应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存，包括以下步骤s401-s402：
80.s401、所述应用节点接收到所述热点目标数据对应的数据内容，从处理平台的配置节点中获取缓存规则；
81.s402、所述应用节点根据所述缓存规则，将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存。
82.在本技术实施例中，所述配置节点为apollo配置中心。通过程序自动化push一个配置key给到apollo，自动化加载apollo配置，在应用节点中配置热点key。
83.示例性的，根据从处理平台的配置节点中获取缓存规则，应用节点将获取的“刘德华”的数据内容的名称，配置为local_liudehua。
84.本技术实施例所述的热点数据的处理方法，在将存储节点中所述热点目标数据对应的数据内容发送至每个应用节点，以使每个应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存后，所述处理方法还包括：
85.当所述应用节点生成针对热点目标数据调用请求后，从所述应用节点的本地缓存中调用热点目标数据对应的数据内容。
86.也就是说，当所述应用节点需要调用热点目标数据的数据内容时，生成一热点目标数据调用请求，所述热点目标数据调用请求中携带有所述热点目标数据(即关键字或key)；根据所述热点目标数据，所述应用节点在本地缓存中，即可查找到该热点数据对应的热点数据内容，无需调用redis节点的热点数据内容。
87.由于热点key的本质是高并发应用场景下，某个key大量并发读写redis的某一个实例所导致的(即使是集群，一个key也值属于一个slot)。由于redis节点单实例抗压能力有限，因此，本技术实施例在发现热点key后，把对应的数据存储到每个应用节点本地，由于应用节点数量非常多，因此，能很好有效的解决这个问题；这里，需要保证热点key的value大小在可控范围，防止应用节点内存oom。
88.由于redis一般都应用与核心的业务场景，本技术实施例提出的通过大数据计算节点智能识别redis热点key并自动化解决的方法，有利于缩短问题定问时长和解决时长；核心链路比如获客(获客单个成本都是上百)，每秒请求量也都是几十、几百甚至更大，如果这个业务场景因为热点key受到影响1小时，可能要损失几百万，甚至上千万；再比如对电商公司来说，购物车，下单线等等，影响可能更大，因此，有利于快速发现并解决redis热点key带来的重大金额损失。
89.本技术实施例还提供一种热点数据的处理装置；请参照图5，图5示出了本技术实施例所述一种热点数据的处理装置的结构示意图。
90.具体的，所述热点数据的处理装置，应用于处理平台，所述处理平台包括应用节点、存储节点、计算节点；所述处理装置包括：
91.确定模块501，用于针对每个应用节点，从该应用节点网卡层的数据包中，确定出该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包；
92.解析模块502，用于在应用节点中解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间，并将解析出的目标数据和访问时间发送至计算节点；
93.筛选模块503，用于使所述计算节点在接收所述目标数据和访问时间后，根据所述目标数据的访问时间，统计预设时间段内不同目标数据的调用次数，并从不同目标数据中筛选出调用次数满足预设调用条件的热点目标数据，向存储节点发送所述热点目标数据；
94.存储模块504，用于使所述存储节点接收到所述热点目标数据后，将存储节点中所述热点目标数据对应的数据内容发送至每个应用节点，以使每个应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存。
95.在一些实施例中，所述热点数据的处理装置中的确定模块，在从该用节点网卡层的数据包中，确定出该应用节点调用存储节点目标数据的目标数据包时，具体用于：
96.通过预先部署在应用节点的数据包抓取工具，获取应用节点网卡层的数据包；
97.根据所述存储节点的进出端口标识，从所述网卡层的数据包中确定出调用存储节点目标数据的目标数据包。
98.在一些实施例中，所述热点数据的处理装置中的解析模块，在解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间时，具体用于：使预先部署在应用节点的数据包抓取工具根据存储节点的协议类型，解析所述目标数据包，得到所述目标数据包中的目标数据与所述目标数据的访问时间。
99.在一些实施例中，所述热点数据的处理装置中的筛选模块，在从不同目标数据中筛选出调用次数满足预设调用条件的热点目标数据时，具体用于：
100.判断每个目标数据的调用次数是否满足预设调用条件；
101.若满足，则确定该目标数据为热点目标数据；
102.其中，判断目标数据的调用次数是否满足预设调用条件，为判断目标数据的调用次数是否大于预设次数阈值，或者判断目标数据的调用次数增长速率满足预设速率阈值。
103.在一些实施例中，所述热点数据的处理装置，还包括：
104.修改模块，用于在所述计算节点接收到针对预设调用条件中参数的修改数据时，根据所述修改数据更新所述预设调用条件中的参数。
105.在一些实施例中，所述热点数据的处理装置的存储模块，在将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存时，具体用于：
106.使所述应用节点接收到所述热点目标数据对应的数据内容，从处理平台的配置节点中获取缓存规则；
107.所述应用节点根据所述缓存规则，将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存。
108.在一些实施例中，所述热点数据的处理装置，还包括:
109.调用模块，用于将存储节点中所述热点目标数据对应的数据内容发送至每个应用节点，以使每个应用节点将所述热点目标数据对应的数据内容存储至本地缓存后，基于所述应用节点生成针对热点目标数据调用请求，从所述应用节点的本地缓存中调用热点目标数据对应的数据内容。
110.本技术实施例中，还提供一种电子设备，请参照图6，图6示出了本技术实施例所述电子设备的结构示意图；具体的，所述电子设备600包括：处理器602、存储器601和总线，所述存储器601存储有所述处理器602可执行的机器可读指令，当电子设备600运行时，所述处理器602与所述存储器601之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器602执行时
执行所述的热点数据的处理方法的步骤。
111.本技术实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行所述的热点数据的处理方法的步骤。
112.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本技术中不再赘述。在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
113.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
114.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
115.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，平台服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
116.以上仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。