一种数据处理方法及装置、存储介质与流程

本申请涉及物联网领域，具体而言，涉及一种数据处理方法及装置、存储介质。

背景技术：

随着物联网行业的发展，终端设备的种类的越来越多，设备供应商越来越多样，为了满提供物联网设备的实时业务需求，加快设备的数据的响应和处理速度，边缘计算方案应运而生，边缘计算的出现将计算能力从云分布到了距离传感器等终端更近的边缘侧，极大的降低了网络延时以及云端的计算负担，边缘计算可以在没有云的情况下运行，但是云平台仍然是必不可少的部分，对于边缘计算设备长期采集的数据仍然需要在某一时刻发送到云端，以保持设备的数据的完整性和连贯性，以便于对设备的行为做进一步的分析。

边缘计算的核心能力在于对数据的解析，聚合，计算，存储。物联网产业中，节点设备采集的数据是业务的核心。现有边缘计算方案中节点数据到达边缘网关后，边缘网关在对数据进行预处理后，发送给云端，但是当网络状况较差或者云端暂时宕机的情况，数据在被边缘计算网关预处理后发送给云端时因为网络的原因可能会出现数据丢失的情况，从而不能保证最终上传的数据的完整性。

技术实现要素：

本申请实施例的目的在于提供一种数据处理方法及装置、存储介质，用以保证数据的最终完整性。

第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，应用于边缘网关，包括：接收采集设备发送的数据，所述数据为待发送至云端的数据；确定当前与所述云端的网络状态；在确定所述网络状态为异常状态时，获取所述采集设备对应的缓存空间的当前缓存信息；根据所述当前缓存信息将所述数据缓存到所述缓存空间中。

在本申请实施例中，在将接收到的数据发送至云端之前，会先确定当前与云端的网络状态，在确定网络状态为异常时，不将数据直接传输给云端，而是根据当前的缓存信息将数据先缓存到缓存空间中。与现有技术相比，网关与云端的网络状态出现异常，数据会流向本地处理(即缓存到网关的缓存空间中)，能避免在网络异常时上传数据，进而避免由于网络原因导致的数据丢失，保证数据完整性。

作为一种可能的实现方式，所述缓存信息包括缓存数据量和缓存阈值，根据所述当前缓存信息将所述数据缓存到所述缓存空间中，包括：

判断当前所述采集设备的缓存数据量是否超过所述缓存阈值，在所述缓存数据量超过所述缓存阈值时，删除符合预设删除条件的所述采集设备的缓存数据；将所述数据缓存到所述采集设备对应的缓存空间中。

在本申请实施例中，在缓存数据之前，考虑到网关存储空间的问题，不能无节制的对磁盘进行缓存操作，通过先判断采集设备对应的缓存量是否超过缓存阈值，若超过的话，就删除一部分在先数据再缓存当前的数据，能够防止网关存储压力过大而出现故障等情况，进而保证网关缓存数据的稳定性。

作为一种可能的实现方式，在获取所述采集设备对应的缓存空间的当前缓存信息之前，所述方法还包括：

确定自身对应的多个所述采集设备；根据多个所述采集设备各自上传数据的时间间隔和上传数据的数据量确定各个采集设备对应的所述缓存空间的所述缓存阈值。

在本申请实施例中，根据采集设备上传数据的时间间隔和上传数据的数据量能比较合理的设置缓存阈值，降低网关的缓存压力。

作为一种可能的实现方式，删除符合预设删除条件的所述采集设备的缓存数据，包括：

确定在所述采集设备的缓存空间中缓存的时间大于预设值的在先缓存数据；删除所述在先缓存数据。

在本申请实施例中，在删除缓存数据时，删除缓存的时间大于预设值的在线缓存数据，相当于把缓存时间很长的数据给删除，这部分数据由于缓存的时间较长，数据本身的使用价值不大，能够一定程度上避免删除比较重要的数据。

作为一种可能的实现方式，在获取所述采集设备对应的缓存空间的当前缓存信息之前，所述方法还包括：

接收所述云端发送的与自身对应的多个所述采集设备的缓存规则；所述缓存规则用于指示各个采集设备的缓存空间分配方式；根据所述缓存规则分配所述各个采集设备分别对应的缓存空间。

在本申请实施例中，由云端发送缓存规则给边缘网关，网关再根据缓存规则分配缓存空间，能够快速有效的完成缓存空间的分配。除此以外，每个采集设备都有对应的缓存空间，在缓存数据时，避免不同的采集设备的数据的相互影响。

作为一种可能的实现方式，确定当前与所述云端的网络状态，包括：

检测当前是否能够正常访问网络；在当前能够正常访问网络时，按照预设周期发送心跳报文给所述云端；在接收到所述云端发送的与所述心跳报文对应的心跳响应报文时，确定所述网络状态为正常状态；在未接收到所述云端发送的所述心跳响应报文时，确定所述网络状态为所述异常状态。

在本申请实施例中，通过心跳报文检测与云端之间的连接状态，能够实时的检测与云端的网络状态是否正常。

作为一种可能的实现方式，在根据所述当前缓存信息将所述数据缓存到所述缓存空间中后，所述方法还包括：

在确定所述网络状态恢复为正常状态时，将所述数据按照预设规则发送给所述云端。

在本申请实施例中，在将数据暂时进行缓存后，若确定与云端的网络状态恢复正常，将数据再上传给云端，保证数据的在完整的同时还能及时发送给云端。

作为一种可能的实现方式，将所述数据按照预设规则发送给所述云端，包括：

根据所述数据的数据量大小将所述数据分批次的发送给所述云端。

在本申请实施例中，通过将缓存的数据分批次的发送给云端，减少对服务带宽产生的压力，能够避免一次性上传的数据太多而失败。

第二方面，本申请实施例提供一种数据处理装置，应用于边缘网关，该数据处理装置包括用于实现第一方面以及第一方面的任意可能的实现方式中所述的方法的各个功能模块。

第三方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时执行如第一方面的以及第一方面的任意可能的实现方式中所述的方法中的步骤。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请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申请的某些实施例，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。

图1为本申请实施例提供的边缘系统结构示意图。

图2为本申请实施例提供的数据处理方法流程图。

图3为本申请实施例提供的对边缘网关进行配置的实施流程图。

图4为本申请实施例提供的数据处理方法的整体实施流程图。

图5为本申请实施例提供的数据处理装置的功能模块图。

图标：100-边缘系统；101-云端；102-边缘网关；103-采集设备；300-数据处理装置；301-接收模块；302-处理模块；303-获取模块。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

请参照图1，图1为本申请实施例提供的边缘系统100的结构示意图，边缘系统100应用于物联网通信，如图1所示，边缘系统100包括云端101、多个边缘网关102以及多个采集设备103。其中，云端101与多个边缘网关102分别通信连接，每个边缘网关102与自身对应的一个或者多个采集设备103通信连接。

可以理解，云端101与边缘网关102是一对多的关系，边缘网关102与采集设备103也可以为一对多的关系，对于边缘网关102所对应的一个或者多个采集设备103，可以是在建立该边缘系统100时就进行设置，例如某个采集设备103只与一个特定的边缘网关102连接，与其他的边缘网关102不能连接，以避免数据之间的传输混乱。除了该种实施方式，还可以是在边缘网关102上存储有与自身对应的采集设备103的标识信息，在多个采集设备103发送数据时，边缘网关102只接收对应的标识信息的采集设备103发送的数据。当然，为了整个边缘系统100中数据的发送产生混乱，还可以是其他任意能够实现边缘网关102与多个采集设备103的对应关系的实施方式。

对于云端101，可以理解为边缘系统100中的云服务器，边缘系统100中的数据最终存储在云端101上，当然，云端101还可以设置有用于与用户进行交互的平台，如与云端101连接的客户端，用户通过客户端可以获取云端101上存储的数据，也可以通过客户端向云端101传输相关的指令或者需求。

对于边缘网关102，可以理解为具有边缘计算能力的平台或者设备。边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。边缘计算的应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。在本申请实施例中，边缘网关102相当于是各个采集设备103的顶端，用于在云端101与采集设备103之间进行数据转发，以减少云端101计算、处理数据的压力，提高数据传输的稳定性。

对于采集设备103，可以理解为各类的采集设备，采集设备用于采集数据，例如各类传感器，水位传感器、温度传感器等，采集设备103布局在需要进行数据采集的点。举例来说，假设采集设备103为水位传感器，用于某水库的实时水位采集，那么各个采集设备103可以设置在该水库中需要进行实时水位采集的各个位置。采集设备103采集的数据实时发送给边缘网关102，由边缘网关102将数据发送给云端。

本申请实施例提供的数据处理方法应用于边缘系统100，接下来结合边缘系统100对本申请实施例的数据处理方法进行介绍。

请参照图2，为本申请实施例提供的应用于边缘网关102的数据处理方法流程图，如图2所示，该数据处理方法包括：

步骤201：边缘网关102接收采集设备103发送的数据。其中，采集设备103发送的数据为待发送至云端101的数据。

步骤202：边缘网关102确定当前与云端101的网络状态。

步骤203：边缘网关102在确定网络状态为异常状态时，获取采集设备103对应的缓存空间的当前缓存信息。

步骤204：边缘网关102根据当前缓存信息将数据缓存到缓存空间中。

在本申请实施例中，边缘网关102在接收到采集设备103发送的数据后，先确定当前与云端101的网络状态，在确定网络状态为异常状态时，不将数据直接传输给云端101，而是根据当前的缓存信息将数据先缓存到缓存空间中。与现有技术相比，边缘网关102与云端101的网络状态出现异常，数据会流向本地处理(即缓存到边缘网关102的缓存空间中)，能避免在网络异常时上传数据，进而避免由于网络原因导致的数据丢失，保证数据完整性。

需要注意的是，在步骤201-步骤204中，并未对采集设备103的数量作限定，在本申请实施例的数据处理方法的实施过程中，在步骤201时，在同一时刻接收到的数据可能不止为一个采集设备103发送的数据，但是对每一个采集设备103发送的数据来说，边缘网关102都采用步骤201-步骤204的方式进行处理，因此，步骤201-步骤204适用于边缘网关102对每个采集设备103发送的数据进行处理，且各个采集设备103之间的数据处理过程不会相互影响。接下来对步骤201-步骤204中的每个步骤的实施方式作介绍。

在步骤201中，采集设备103发送的数据可以是实时的数据，也可以是非实时的数据。若为实时的数据，那么采集设备103在每采集到一个数据后就发送给边缘网关102，如某一时刻的水位数据。若为非实时的数据，那么采集设备103可以周期性的发送采集到的数据，如每间隔5分钟发送一次数据，每次发送的数据为在这个间隔周期内采集的数据。若为周期性发送数据的方式，发送数据的周期可以根据采集设备103所采集的数据的变化频率进行设置。例如，像水位数据变化的频率比较低，可以设置为至少一个小时，像温度数据变化的频率比较高，可以设置为至少10分钟等。此外，在这种实施方式中，发送了多个数据，其中每个数据对应的采集时刻是不同的，在采集设备103发送批量的数据时，可以将数据与其对应的采集时刻一并发送。

在执行完步骤201后，边缘网关102执行步骤202，对于步骤202，本申请实施例提供一种可选的实施方式，步骤202包括：边缘网关102检测当前是否能够正常访问网络；在当前能够正常访问网络时，边缘网关102按照预设周期发送心跳报文给云端101；在接收到云端101发送的与心跳报文对应的心跳响应报文时，确定网络状态为正常状态；在未接收到所述云端发送的心跳响应报文时，确定网络状态为异常状态。

在这种实施方式中，检测当前是否能够正常访问网络的目的是确定当前边缘网关102自身是可以连接网络的，若自身不能连接网络，也不能实现检测与网关的网络状态是否正常，同时也避免由于自身不能连接网络的原因导致网络状态的判断错误。边缘网关102可以通过运行相关的程序检测边缘网关102的wifi，局域网(lan，localareanetwork)等网卡的状态，来确定是否可以正常访问网络。在确认可以正常访问网络时，边缘网关102与云端101建立用户数据报协议(udp，userdatagramprotocol)或者websocket连接，可以通过定期发送的心跳包到云端101的方式检测边缘网关102到云端101的链路通畅。其中，预设周期可以根据实际的需求进行设置，例如几分钟或者几秒钟。云端101作为服务器来说，边缘网关102在发送心跳报文后，相当于告诉云端101边缘网关102正在运行中，此时，云端101可以反馈与心跳报文对应的心跳响应报文，以告知边缘网关102已经收到该心跳报文。进而，边缘网关102可以根据是否接收到心跳响应报文判断网络状态是否正常。可以理解，若边缘网关102与云端101之间的网络状态是异常的话，可能云端101收不到心跳报文，也可能边缘网关102收不到心跳响应报文，因此，通过这种方式，能够较为准确的判断与云端101之间的网络状态。

除了通过心跳报文检测的方式，步骤202还可以通过其他实施方式实现，如：边缘网关102在检测网卡可以访问网络后，也可以通过消息队列遥测传输(mqtt，messagequeuingtelemetrytransport)协议与云端101建立连接，mqtt协议是针对物联网而形成的一种低开销，低带宽占用的即时通讯协议，可以用极少的代码和带宽的为连接远程设备提供实时可靠的消息服务。mqtt协议实现框架中包含了云端101网络状态检测能力，可以实时的检测与云端的网络连接状态。通过mqtt断连的回调也可以完成与云端101的网络状态的检测。

不管是采用何种实施方式，边缘网关102都可以自行的完成网络状态的确定，不需要用户或者其他手动的方式进行确定。

在执行完步骤202后，即确定与云端101的网络状态后，若网络状态为正常状态，那么边缘网关102直接将数据发送给云端101。若网络状态为异常状态时，执行步骤203，即获取采集设备103对应的缓存空间的当前缓存信息。其中，缓存信息可以包括缓存数据量和缓存阈值。缓存数据量代表已经缓存有的数据量的大小，缓存阈值代表缓存空间所能接受的最大数据缓存量。

在获取到当前缓存信息后，执行步骤204，对于步骤204来说，一种可选的实施方式：判断当前采集设备103的缓存数据量是否超过缓存阈值，在缓存数据量超过缓存阈值时，删除符合预设删除条件的采集设备的缓存数据；将数据缓存到采集设备103对应的缓存空间中。

在本申请实施例中，在缓存数据之前，考虑到边缘网关102存储空间的问题，不能无节制的对磁盘进行缓存操作，通过先判断采集设备103对应的缓存量是否超过缓存阈值，若超过的话，就删除一部分数据再缓存当前的数据，能够防止网关存储缓存压力过大而出现故障等情况，进而保证网关缓存数据的稳定性。

其中，对于预设的删除条件，可以是在采集设备103的缓存空间中缓存的时间大于预设值的在先缓存数据。因此，在删除缓存数据时，可以包括：确定在采集设备103的缓存空间中缓存的时间大于预设值的在先缓存数据；删除在先缓存数据。对于预设值，可以是例如缓存时间最久的在先缓存数据；又或者数据的一个失效期限，例如，对于水位数据来说，假设以小时为变化周期，那么在一个小时以前的数据基本参考价值不大，可以删除缓存时间已大于一个小时的缓存数据。

在本申请实施例中，在删除缓存数据时，删除缓存的时间大于预设值的在线缓存数据，能相当于把缓存时间很长的数据给删除，这部分数据由于缓存的时间较长，数据本身的使用价值不大，能够一定程度上避免删除了比较重要的数据。

在本申请实施例中，在缓存数据时，可以利用轻量级的sqlite数据进行存储，这种方式无需安装驱动，拥有极高的存储效率。

在本申请实施例中，为了使边缘网关102上各个采集设备103对应的缓存空间、缓存阈值等是合理的，在获取缓存信息之前(即执行步骤203之前)，还可以对缓存空间或者缓存阈值等进行配置。

作为一种可能的实施方式，缓存阈值的确定方式可以是：边缘网关102确定自身对应的多个采集设备103；根据多个采集设备103各自上传数据的时间间隔和上传数据的数据量确定各个采集设备103对应的缓存空间的所述缓存阈值。

其中，边缘网关102对应的多个采集设备103可以通过向云端101查询确定；也可以通过边缘网关102上存储的采集设备103的标识确定。向云端101查询，可以理解，云端101上存储有边缘网关102与采集设备103的对应关系，这些都可以预先进行配置和存储。对于采集设备103上传数据的时间间隔和上传数据的数据量，一种是通过向云端101获取各个采集设备103的信息；另一种是通过边缘网关102上存储的采集设备103的信息确定。相当于采集设备103的相关信息可以存储在云端101上，边缘网关102上，或者二者都进行存储。

在本申请实施例中，根据采集设备103上传数据的时间间隔和上传数据的数据量能比较合理的设置缓存阈值，降低网关的缓存压力。

作为一种可能的实施方式，缓存空间的确定方式可以是：边缘网关102接收云端101发送的与自身对应的多个采集设备103的缓存规则；缓存规则用于指示各个采集设备103的缓存空间分配方式；根据缓存规则分配各个采集设备103分别对应的缓存空间。

其中，缓存规则可以是与采集设备103的发送数据的间隔和数据量关联，例如，发送数据的间隔越短、数据量越大，对应的缓存空间越大；又例如，发送数据的间隔越长，数据量越小，对应的缓存空间越小。在确定缓存规则后，可以结合采集设备103的相关信息进行缓存空间的分配。此外，需要注意的是，缓存空间的配置也可以作为缓存阈值的确定的另一种实施方式中的一步，即先确定出缓存空间，缓存空间确定后，缓存空间对应的缓存数据量也同时确定，那么可以根据缓存空间确定出缓存阈值。

除了该种实施方式，还可以通过用户手动的从云端101分配边缘网关102的存储空间，然后由云端101发送给边缘网关102。

此外，除了配置缓存阈值和缓存空间，在边缘网关102上，还可以设置缓存时间，该缓存时间可以是最长缓存时间，也可以是最短缓存时间。可以理解，在将数据进行缓存后，网络状态何时恢复是未知的。因此，可以设置一个缓存时间，若为最长缓存时间，那么当某个数据的缓存时间超过了该最长缓存时间，将某个数据直接删除，以避免该数据对存储空间的占用影响到新缓存的数据。若为最短缓存时间，那么当某个数据的缓存时间超过了该最短缓存时间，无论当前的网络状态是否恢复，都将该数据发送给云端101，设置最短缓存时间的数据可能是非常重要的数据。

接下来请参照图3，为本申请实施例提供的对边缘网关102进行配置的实施流程图，如图3所示，在云端101上可以进行缓存规则、缓存时间等的配置，最终使边缘网关102根据预先的配置进行缓存，以保证数据的完整性。

在本申请实施例中，在将数据暂时进行缓存后，若确定与云端101的网络状态恢复正常，将数据再上传给云端101，保证数据在完整的同时还能及时发送给云端。

在边缘网关102执行完步骤204后，即将数据暂时缓存到了对应的存储空间后，为了保证正常的数据传输，该数据处理方法还可以包括：在确定网络状态恢复为正常状态时，边缘网关102将数据按照预设规则发送给云端。

其中，确定网络状态是否恢复为正常状态与前述实施例中步骤202的实施方式相同，在此不再重复介绍。

将数据按照预设规则发送给云端可以包括：根据数据的数据量大小将数据分批次的发送给所述云端102。其中，每批次可以理解为分条数上报，例如总共有10条数据，可以分为两次发送，一次发送5条数据。

可以理解，网络状态恢复后，边缘网关102将采集设备103数据上报给云端101采用基于数据条数的上报方式，在网关长时间的离线工作情况下数据量比较大，如果一次性的上传将对服务带宽产生很大的压力，从而导致数据同步的失败，分条数上报的话可以避免一次性上传的数据太多而失败。

需要注意的是，当网络状态恢复时，若有多个采集设备103的数据均需要上传至云端101，此时可以根据总共需要上传的数据条数确定每个采集设备103每批次上传的数据条数。例如：总共需要上传5个采集设备103的50条数据，每个采集设备103均有10条数据，那么可以控制在同一时刻总共上传的数据为10条，那么对于每个采集设备103来说，每次上传的数据条数则为2条。

接下来请参照图4，为本申请实施例提供的数据处理方法的整体实施流程图，结合前述实施例，如图4所示，数据的流向包括从采集设备103到边缘网关102，以及边缘网关102的本地缓存处理，以及边缘网关102到云端101，并且还有云端101与边缘网关102之间的交互。

基于同一发明构思，接下来请参照图5，本申请实施例中还提供一种数据处理装置300，应用于边缘网关102，包括：接收模块301、处理模块302以及获取模块303。

接收模块301用于接收采集设备103发送的数据，所述数据为待发送至云端的数据。处理模块302用于确定当前与所述云端的网络状态。在确定所述网络状态为异常状态时，获取模块303用于获取采集设备103对应的缓存空间的当前缓存信息。处理模块302还用于根据所述当前缓存信息将所述数据缓存到所述缓存空间中。

可选的，处理模块302还用于：判断当前采集设备103的缓存数据量是否超过所述缓存阈值，在所述缓存数据量超过所述缓存阈值时，删除符合预设删除条件的采集设备103的缓存数据；将所述数据缓存到采集设备103对应的缓存空间中。

可选的，处理模块302还用于：确定自身对应的多个采集设备103；根据多个采集设备103各自上传数据的时间间隔和上传数据的数据量确定各个采集设备103对应的所述缓存空间的所述缓存阈值。

可选的，处理模块302还用于：确定在采集设备103的缓存空间中缓存的时间大于预设值的在先缓存数据；删除所述在先缓存数据。

可选的，接收模块301还用于接收云端101发送的与自身对应的多个采集设备103的缓存规则；所述缓存规则用于指示各个采集设备103的缓存空间分配方式；根据所述缓存规则分配所述各个采集设备103分别对应的缓存空间。

可选的，处理模块302还用于：检测当前是否能够正常访问网络；在当前能够正常访问网络时，按照预设周期发送心跳报文给云端101；在接收到云端101发送的与所述心跳报文对应的心跳响应报文时，确定所述网络状态为正常状态；在未接收到云端101发送的所述心跳响应报文时，确定所述网络状态为所述异常状态。

可选的，在确定所述网络状态恢复为正常状态时，处理模块302还用于将所述数据按照预设规则发送给云端101。

可选的，处理模块302还用于根据所述数据的数据量大小将所述数据分批次的发送给云端101。

图5所示的数据处理装置300中的各个模块用于实现本申请实施例所提供的数据处理方法中的各个步骤，因此，对于各个模块的实施方式与各个步骤的实施方式一一对应，为了说明书的简洁，在此不再重复介绍。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时执行本申请实施例所提供的数据处理方法中的任意步骤。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，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，所述单元的划分，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，多个单元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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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。

再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

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。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。