区块链网络节点监控方法及区块链网络与流程

本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种区块链网络节点监控方法及区块链网络。

背景技术：

现有的区块链，例如比特币、以太坊，采用工作证明(proofofwork，pow)依据计算工作量来进行网络正义管理，当出现算力集中攻击或者某个网络缺陷被利用后，只能任由网络崩溃或者进入“硬分叉”。

作为公链，不能有中心化的管理结构，但是如果不做任何管理，就会出现“无管理网络”，一旦网络有任何缺陷被非法利用，那么整个网络将不再有序，从而陷入崩溃。

公开号为cn109272311a公开了一种基于数字钱包的跨链逻辑系统，包括客户端、任务服务器、应用服务器、cache层和redis，所述客户端与任务服务器相连接，所述任务服务器与应用服务器相连接，所述应用服务器与cache层相连接，所述cache层和redis相连接，所述客户端包括呈现层，所述呈现层包括移动设备、注册界面、查询界面、通证管理界面、个人中心、挖坑数据，所述应用服务器包括应用层。本发明设计合理，在确认部分区块链项目交易的时候，也支持隔离见证，使得本系统可以支持轻量证明，支持软硬分叉的区块链项目通证。同时本系统的全节点轻量级钱包，让保证用户使用去中心化钱包的同时，即便是使用一台手机，也能保证系统安全。该发明中会出现软硬分叉。

因此，有必要提供一种新型的区块链网络节点监控方法及区块链网络以解决现有技术中存在的上述问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种区块链网络节点监控方法及区块链网络，以防止网络崩溃。

为实现上述目的，本发明的所述区块链网络节点监控方法，包括以下步骤：

s1：通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建或更新特征模型，所述特征数据为所述节点在所述区块链网络中的状态参数；

s2：获取所述区块链网络中目标节点的特征数据，所述目标节点为所述区块链网络中的任意节点；

s3：将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点正常；当判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常。

所述区块链网络节点监控方法的有益效果在于：通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建或更新特征模型，获取所述区块链网络中目标节点的特征数据，将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点正常，当判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常，能够有效判断所述目标节点的是否发生异常，以防止网络崩溃。

优选地，所述步骤s1包括特征模型构建步骤，通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建所述特征模型。

进一步优选地，所述特征模型构建步骤包括通过所述区块链网络中部分或全部节点中合法节点的特征数据构建所述特征模型。其有益效果在于：通过合法节点的特征数据构建所述特征模型，能够保证所述特征模型的准确性。

优选地，所述步骤s1包括特征模型更新步骤，向所述区块链网络中预存所述特征模型，然后周期性的将部分或全部节点的特征数据更新到所述特征模型中。其有益效果在于：更新所述特征模型，能够保证所述特征模型的准确性。

优选地，所述步骤s3包括网络惩处计算步骤，当判断所述目标节点发生异常时，则减少所述目标节点在所述区块链网络中的质押币值、币福利值、币利息值、信用值中的至少一种，或冻结所述目标节点。其有益效果在于：能够减少目标节点发生异常的几率。

优选地，所述步骤s3包括网络奖励计算步骤，当判断所述目标节点正常时，则增加所述目标节点在所述区块链网络中的信用值、币福利值中的至少一种。

优选地，所述步骤s3包括校验步骤，当判断所述目标节点发生异常时，则对所述目标节点进行验算，以重新获取所述目标节点的特征数据，然后将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点发生正常；判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点发生异常。其有益效果在于：避免将所述目标节点的特征数据与所述特征模型仅匹配一次导致的判断错误，提高判断的准确性。

进一步优选地，所述步骤s3还包括网络惩处计算步骤，所述网络惩罚计算步骤还包括网络惩处判断步骤，所述验算后，若判断所述目标节点发生异常，则减少所述目标节点在所述区块链网络中的质押币值、币福利值、币利息值、信用值中的至少一种，或冻结所述目标节点。其有益效果在于：能够减少目标节点发生异常的几率。

进一步优选地，所述步骤s3还包括网络奖励计算步骤，所述网络奖励计算步骤还包括网络奖励判断步骤，所述验算后，若判断所述目标节点正常，则增加所述目标节点在所述区块链网络中的信用值、币福利值中的至少一种。

进一步优选地，所述状态参数包括节点作为出块节点的在线时长、信用值、单位时间内被选中出块的次数、依次有效出块积累的计算量、单次质押币的数量、质押币后形成的币利息值、作为出块节点后得到的币福利值、网络带宽大小、网络时延大小、处理器的运算能力大小和内存容量大小中的至少一种。其有益效果在于：能够使构建的特征模型能够符合区块链网络不同数据处理的需求。

优选地，所述状态参数还包括所述节点作为出块节点的在线时长、信用值、单位时间内被选中出块的次数、依次有效出块积累的计算量、单次质押币的数量、质押币后形成的币利息值、作为出块节点后得到的币福利值、网络带宽大小、网络时延大小、处理器的运算能力大小和内存容量大小中的至少两种以数学形式联合计算形成的组合特征。其有益效果在于：能够使构建的特征模型能够符合区块链网络不同数据处理的需求。

进一步优选地，所述区块链网络节点监控方法还包括状态参数存储步骤，将所述状态参数存储到所述节点所出的区块中或所述节点所出区块形成的区块链的状态树中。其有益效果在于：便于状态参数的存储，且能够避免状态参数丢失或任意更改。

本发明还提供了一种区块链网络，包括特征模型单元、特征数据获取单元以及匹配单元，所述特征模型单元用于通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建或更新特征模型，所述特征数据为所述节点在所述区块链网络中的状态参数，所述特征数据获取单元用于获取所述区块链网络中目标节点的特征数据，所述目标节点为所述区块链网络中的任意节点，所述匹配单元用于将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点是否异常；当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常。

所述区块链网络的有益效果在于：所述特征模型单元用于通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建或更新特征模型，所述特征数据获取单元用于获取所述区块链网络中目标节点的特征数据，所述匹配单元用于将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点是否异常，当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常，能够有效判断所述目标节点的是否发生异常，以防止网络崩溃。

优选地，所述特征模型单元、所述特征数据获取单元和所述匹配单元均由至少一个节点组成。其有益效果在于：提高了所述特征数据获取单元和所述匹配单元的数据处理能力。

进一步优选地，所述特征模型单元、所述特征数据获取单元和所述匹配单元各自对应的组成节点相同或不同。

优选地，所述特征模型单元包括构建模块，所述构建模块用于通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建所述特征模型。

优选地，所述特征模型单元包括预存模型模块，所述预存模型模块用于预存所述特征模型。

进一步优选地，所述特征模型单元还包括模型更新模块，所述模型更新模块用于周期性的将部分或全部节点的特征数据更新到所述特征模型中。其有益效果在于：模型更新模块更新所述特征模型，能够保证所述特征模型的准确性。

优选地，所述区块链网络还包括网络惩处计算单元，所述网络惩处计算单元用于在所述匹配单元判断所述目标节点异常后，减少所述目标节点在所述区块链网络中的质押币值、币福利值、币利息值、信用值中的至少一种，或冻结所述目标节点。其有益效果在于：网络惩处计算单元能够减少目标节点发生异常的几率。

优选地，所述区块链网络还包括网络奖励计算单元，所述网络奖励计算模块用于在所述匹配单元判断所述目标节点正常后，增加所述目标节点在所述区块链网络中的信用值、币福利值中的至少一种。

优选地，所述区块链网络还包括验算单元，所述验算单元用于在所述匹配单元判断所述目标节点异常后，对所述目标节点进行验算，以重新获取所述目标节点的特征数据，然后将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点是否异常；当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常。其有益效果在于：验算单元能够避免将所述目标节点的特征数据与所述特征模型仅匹配一次导致的判断错误，提高判断的准确性。

附图说明

图1为本发明区块链网络的结构框图；

图2为本发明区块链网络节点监控方法的流程图；

图3为本发明一些实施例中监测节点与目标节点的关系示意图；

图4为本发明又一些实施例中监测节点与目标节点的关系示意图；

图5为本发明一些实施例中由单位时间内被选中出块的次数和网络延时构建的特征模型的示意图；

图6为本发明一些实施例中由形成出块节点后得到的币福利和作为出块节点的在线时长构建的特征模型的示意图；

图7为本发明一些实施例中由单位时间内被选中出块的次数和节点配置加权值构建的特征模型的示意图；

图8为本发明一些实施例中由单次质押币的数量和质押币后形成的币利息构建的特征模型的示意图；

图9为本发明一些实施例中由作为出块节点的在线时长和形成出块节点后得到的币福利构建的特征模型的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。除非另外定义，此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本文中使用的“包括”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。

针对现有技术存在的问题，本发明的实施例提供了一种区块链网络，参照图1，所述区块链网络100包括特征模型单元101、特征数据获取单元102以及匹配单元103，所述特征模型单元101用于通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建或更新特征模型，所述特征数据为所述节点在所述区块链网络中的状态参数，所述特征数据获取单元102用于获取所述区块链网络中目标节点的特征数据，所述目标节点为所述区块链网络中的任意节点，所述匹配单元103用于将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当所述匹配单元103判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点是否异常；当所述匹配单元103判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常。

所述特征模型单元用于通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建或更新特征模型，所述特征数据获取单元用于获取所述区块链网络中目标节点的特征数据，所述匹配单元用于将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点是否异常，当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常，能够有效判断所述目标节点的是否发生异常，以防止网络崩溃。

一些实施例中，所述特征模型单元、所述特征数据获取单元和所述匹配单元均由至少一个节点组成，提高了所述特征数据获取单元和所述匹配单元的数据处理能力。

一些实施例中，所述特征模型单元、所述特征数据获取单元和所述匹配单元各自对应的组成节点相同或不同。

一些实施例中，所述特征模型单元包括构建模块，所述构建模块用于通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建所述特征模型。

一些实施例中，所述特征模型单元包括预存模型模块，所述预存模型模块用于预存所述特征模型。

一些实施例中，所述特征模型单元还包括模型更新模块，所述模型更新模块用于周期性的将部分或全部节点的特征数据更新到所述特征模型中，更新所述特征模型，能够保证所述特征模型的准确性。

一些实施例中，所述区块链网络还包括网络惩处计算单元，所述网络惩处计算单元用于在所述匹配单元判断所述目标节点异常后，减少所述目标节点在所述区块链网络中的质押币值、币福利值、币利息值、信用值中的至少一种，或冻结所述目标节点，能够减少目标节点发生异常的几率。

一些实施例中，所述区块链网络还包括网络奖励计算单元，所述网络奖励计算模块用于在所述匹配单元判断所述目标节点正常后，增加所述目标节点在所述区块链网络中的信用值、币福利值中的至少一种。

一些实施例中，所述区块链网络还包括验算单元，所述验算单元用于在所述匹配单元判断所述目标节点异常后，对所述目标节点进行验算，以重新获取所述目标节点的特征数据，然后将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点是否异常；当所述匹配单元判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常，能够避免将所述目标节点的特征数据与所述特征模型仅匹配一次导致的判断错误，提高判断的准确性。

图2为本发明一些实施例中区块链网络节点监控方法的流程图。参照图2，区块链网络节点监控方法，包括以下步骤：

s1：通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建或更新特征模型，所述特征数据为所述节点在所述区块链网络中的状态参数；

s2：获取所述区块链网络中目标节点的特征数据，所述目标节点为所述区块链网络中的任意节点；

s3：将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点正常；当判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常。通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建或更新特征模型，获取所述区块链网络中目标节点的特征数据，将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，当判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点正常，当判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点异常，能够有效判断所述目标节点的是否发生异常，以防止网络崩溃。

一些实施例中，所述步骤s1包括特征模型构建步骤，通过所述区块链网络中的部分或全部节点的特征数据构建所述特征模型。

一些实施例中，所述特征模型构建步骤包括通过所述区块链网络中部分或全部节点中合法节点的特征数据构建所述特征模型，能够保证所述特征模型的准确性。

一些实施例中，所述步骤s1包括特征模型更新步骤，向所述区块链网络中预存所述特征模型，然后周期性的将部分或全部节点的特征数据更新到所述特征模型中，更新所述特征模型，能够保证所述特征模型的准确性。

一些实施例中，所述步骤s3包括网络惩处计算步骤，当判断所述目标节点发生异常时，则减少所述目标节点在所述区块链网络中的质押币值、币福利值、币利息值、信用值中的至少一种，或冻结所述目标节点，能够减少目标节点发生异常的几率。

一些实施例中，所述步骤s3包括网络奖励计算步骤，当判断所述目标节点正常时，则增加所述目标节点在所述区块链网络中的信用值、币福利值中的至少一种，或不对所述目标节点做任何处理。

一些实施例中，所述步骤s3包括校验步骤，当判断所述目标节点发生异常时，则对所述目标节点进行验算，以重新获取所述目标节点的特征数据，然后将所述目标节点的特征数据与所述特征模型进行匹配，判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型相匹配，则所述目标节点发生正常；判断所述目标节点的特征数据与所述特征模型不匹配，则所述目标节点发生异常，避免将所述目标节点的特征数据与所述特征模型仅匹配一次导致的判断错误，提高判断的准确性。

一些实施例中，所述步骤s3还包括网络惩处计算步骤，所述网络惩罚计算步骤还包括网络惩处判断步骤，所述验算后，若判断所述目标节点发生异常，则减少所述目标节点在所述区块链网络中的质押币值、币福利值、币利息值、信用值中的至少一种，或冻结所述目标节点。

一些实施例中，所述步骤s3还包括网络奖励计算步骤，所述网络奖励计算步骤还包括网络奖励判断步骤，所述验算后，若判断所述目标节点正常，则增加所述目标节点在所述区块链网络中的信用值、币福利值中的至少一种，或不对所述目标节点做任何处理。

一些实施例中，所述状态参数包括节点作为出块节点的在线时长、信用值、单位时间内被选中出块的次数、依次有效出块积累的计算量、单次质押币的数量、质押币后形成的币利息值、作为出块节点后得到的币福利值、网络带宽大小、网络时延大小、处理器的运算能力大小和内存容量大小中的至少一种，能够使构建的特征模型能够符合区块链网络不同数据处理的需求。

一些实施例中，所述状态参数还包括所述节点作为出块节点的在线时长、信用值、单位时间内被选中出块的次数、依次有效出块积累的计算量、单次质押币的数量、质押币后形成的币利息值、作为出块节点后得到的币福利值、网络带宽大小、网络时延大小、处理器的运算能力大小和内存容量大小中的至少两种以数学形式联合计算形成的组合特征，能够使构建的特征模型能够符合区块链网络不同数据处理的需求。

一些实施例中，所述区块链网络节点监控方法还包括状态参数存储步骤，将所述状态参数存储到所述节点所出的区块中或所述节点所出区块形成的区块链的状态树中，便于状态参数的存储，且能够避免状态参数丢失或任意更改。具体地，每个节点的状态参数预先存储于区块链网络中，所述状态树包括以太坊世界树、字典树、压缩前缀树、merkle树、mpt树中的任意一种或几种。

又一些实施例中，每个节点的状态参数在区块链网络中无存储记录，由其他节点进行计算分析得到。具体地，其他节点读取当前节点出的每一个区块，然后计算出当前节点的状态参数。

一些实施例中，所述特征模型为柱形图、折线图、条形图、圆环图、饼图、组合图、数据表中的任意一种或多种，或其它数学模型。

图5为本发明一些实施例中由单位时间内被选中出块的次数和网络延时构建的特征模型的示意图。参照图5，图中包括x轴、y轴、特征模型a1、特征模型匹配区域a2、第一点a3、第二点a4和第三点a5，x轴为网络时延，y轴为单位时间内被选中出块的次数。其中，所述第一点a3位于所述特征模型匹配区域a2的范围内属于匹配点，即所述第一点a3所对应的节点正常；所述第二点a4位于特征模型匹配区域a2的范围外，所述第二点a4的网络延时低，但单位时间内被选中出块的次数少，说明所述第二点a4所对应的节点异常；所述第三点a5位于特征模型匹配区域a2的范围外，所述第三点a5的网络延时高，但单位时间内被选中出块的次数多，说明所述第二点a5所对应的节点异常。

图6为本发明一些实施例中由形成出块节点后得到的币福利和作为出块节点的在线时长构建的特征模型的示意图。参照图6，图中包括x轴、y轴、特征模型b1、特征模型匹配区域b2、第一点b3、第二点b4和第三点b5，x轴为作为出块节点的在线时长，y轴为形成出块节点后得到的币福利。其中，所述第一点b3位于所述特征模型匹配区域b2的范围内属于匹配点，即所述第一点b3所对应的节点正常；所述第二点b4位于特征模型匹配区域b2的范围外，所述第二点b4的出块节点的在线时长短，但形成出块节点后得到的币福利的数量高，说明所述第二点b4所对应的节点异常；所述第三点b5位于特征模型匹配区域b2的范围外，所述第三点b5的出块节点的在线时长长，但形成出块节点后得到的币福利的数量少，说明所述第二点b5所对应的节点异常。

图7为本发明一些实施例中由单位时间内被选中出块的次数和节点配置加权值构建的特征模型的示意图。参照图7，图中包括x轴、y轴、特征模型c1、特征模型匹配区域c2、第一点c3、第二点c4和第三点c5，x轴为节点配置加权值，y轴为单位时间内被选中出块的次数。其中，所述第一点c3位于所述特征模型匹配区域c2的范围内属于匹配点，即所述第一点c3所对应的节点正常；所述第二点c4位于特征模型匹配区域c2的范围外，所述第二点c4的节点配置加权值低，但单位时间内被选中出块的次数多，说明所述第二点c4所对应的节点异常；所述第三点c5位于特征模型匹配区域c2的范围外，所述第三点c5的节点配置加权值高，但单位时间内被选中出块的次数少，说明所述第二点c5所对应的节点异常。

图8为本发明一些实施例中由单次质押币的数量和质押币后形成的币利息构建的特征模型的示意图。参照图8，图中包括x轴、y轴、特征模型d1、特征模型匹配区域d2、第一点d3、第二点d4和第三点d5，x轴为单次质押币的数量，y轴为质押币后形成的币利息。其中，所述第一点d3位于所述特征模型匹配区域d2的范围内属于匹配点，即所述第一点d3所对应的节点正常；所述第二点d4位于特征模型匹配区域d2的范围外，所述第二点d4的单次质押币的数量少，但质押币后形成的币利息高，说明所述第二点d4所对应的节点异常；所述第三点d5位于特征模型匹配区域d2的范围外，所述第三点d5的单次质押币的数量多，但质押币后形成的币利息高，说明所述第二点d5所对应的节点异常。

图9为本发明一些实施例中由作为出块节点的在线时长和形成出块节点后得到的币福利构建的特征模型的示意图。参照图9，图中包括x轴、y轴、特征模型e1、特征模型匹配区域e2、第一点e3和第二点e4，x轴为作为出块节点的在线时长，y轴为形成出块节点后得到的币福利。其中，所述第一点e3位于所述特征模型匹配区域e2的范围内属于匹配点，即所述第一点e3所对应的节点正常；所述第二点e4位于特征模型匹配区域e2的范围外，所述第二点e4形成出块节点后得到的币福利高于特征模型匹配区域e2的最高币福利，说明所述第二点e4所对应的节点异常。

一些实施例中，所述特征数据获取单元由至少一个监测节点组成，所述特征数据获取单元获取所述目标节点的特征数据。优选地，所述监测节点的数量至少为两个，且所述监测节点不是所述目标节点本身。更优选地，所述监测节点的数量为3个，且所述监测节点不是所述目标节点本身。

图3为本发明一些实施例中监测节点与目标节点的关系示意图。参照图3，图中包括第一节点301、第二节点302、第三节点303、第四节点304、第五节点305、第六节点306和第七节点307。其中，所述第一节点301、所述第三节点、所述第四节点304均作为所述第二节点302的监测节点，相应地，所述第二节点302作为所述第一节点301、所述第三节点、所述第四节点304的目标节点；所述第五节点305、所述第六节点306、第七节点307均作为所述第一节点301的监测节点，相应地，所述第一节点301作为所述第五节点305、所述第六节点306、第七节点307的目标节点。

又一些实施例中，参照图3，所述第一节点301作为所述第二节点302的监测节点，所述第二节点302作为所述第一节点301的目标节点，所述第二节点302还作为所述第一节点301的监测节点，所述第一节点301还作为所述第二节点302的目标节点。

图4为本发明又一些实施例中监测节点与目标节点的关系示意图。参照图4，图中包括第一节点301、第二节点302、第三节点303、第四节点304、第五节点305、第六节点306。其中，所述第一节点301、所述第三节点303、所述第四节点304作为所述第二节点302的监测节点，相应地，所述第二节点302作为所述第一节点301、所述第三节点303、所述第四节点304的目标节点；所述第一节点301、所述第五节点305、所述第六节点306作为所述第一节点301的监测节点，相应地，所述第一节点301作为所述第一节点301、所述第五节点305、所述第六节点306的目标节点。

虽然在上文中详细说明了本发明的实施方式，但是对于本领域的技术人员来说显而易见的是，能够对这些实施方式进行各种修改和变化。但是，应理解，这种修改和变化都属于权利要求书中所述的本发明的范围和精神之内。而且，在此说明的本发明可有其它的实施方式，并且可通过多种方式实施或实现。