流媒体文件的智能调度方法、设备和计算机程序产品与流程

1.本技术涉及互联网技术领域，特别是涉及一种流媒体文件的智能调度方法、计算机设备和计算机程序产品。


背景技术：

2.cdn技术在目前的互联网领域已得到广泛应用。cdn(content delivery network，内容分发网络)是建立并覆盖在承载网之上，由分布在不同区域的边缘节点服务器群组成的分布式网络。面对当前互联网用户的访问需求大量且频繁的情况，cdn网络能够利用全局负载均衡技术将用户的访问请求重定向至离用户最近的工作正常的边缘节点服务器上，由边缘节点服务器直接响应用户的请求，实现资源的就近访问。当上述离用户最近的边缘节点服务器(即cdn节点)上不存在用户想要访问的内容时，该cdn节点才会根据用户输入的域名地址去源站拉取用户欲访问的目标内容，这一过程称为回源。cdn技术能够节约源站的带宽成本，有效缓解源站的访问压力，避免源站被大量访问导致崩溃的情况出现，同时就近访问能够降低用户获取资源的时延，提高用户访问速度。
3.目前的流媒体软件运营商利用cdn技术为用户提供服务，用户通过cdn技术实现对流媒体文件例如音视频文件的快速下载或上传(例如录歌)，而实际应用中，一些音视频播放软件由于用户规模庞大，需要与多家cdn服务商合作，而这些cdn节点在提供服务时普遍采用随机调度的方式，没有根据各个cdn服务商的特点、容量、缓存命中率等核心指标做全局协同调度，导致有的cdn节点利用率高而有的cdn节点利用率低，这种局面对于软件运营者来说不能实现网络带宽资源的充分有效利用，浪费了大量带宽资源，提高了软件运营成本，对于用户来说，许多时候仍然需要回源拉取目标资源，提高了用户时延，导致用户不能以最快的速度进行流式下载播放，降低了播放质量。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种流媒体文件的智能调度方法、计算机设备和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种流媒体文件的智能调度方法。所述方法包括：
6.获取流媒体文件在预设时间段内的累计播放次数，基于所述累计播放次数确定所述流媒体文件的热度等级；
7.根据所述热度等级，确定文件调度模式；
8.依据所述文件调度模式选取所述流媒体文件的目标节点，并通过所述目标节点获取所述流媒体文件。
9.第二方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述流媒体文件的智能调度方法实施例中的各步骤。
10.第三方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算
机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述流媒体文件的智能调度方法实施例中的各步骤。
11.上述流媒体文件的智能调度方法、计算机设备和计算机程序产品，通过获取流媒体文件在预设时间段内的累计播放次数，基于上述累计播放次数确定该流媒体文件的热度等级；根据该热度等级，确定文件调度模式；依据上述文件调度模式选取该流媒体文件的目标节点，并通过该目标节点获取上述流媒体文件。本技术通过预设的文件冷热度等级判断规则确定流媒体文件的热度等级，根据热度等级为当前文件采取冷热温分级调度策略，与传统的cdn(content delivery network,内容分发网络)节点随机调度方式相比，能够利用不同cdn服务提供商(或不同cdn节点)的特性，协同多家cdn服务提供商进行全局调度，提升不同公司各自的cdn节点的下载命中率，降低回源拉取的概率，对于软件运营者来说，进一步充分利用了网络带宽资源，节省了软件运营成本，对于用户来说，降低了文件回源拉取的概率，降低了用户下载时延，提升了文件下载速率，从而进一步提升了流媒体文件播放质量。
附图说明
12.图1为一个实施例中流媒体文件的智能调度方法的应用环境图；
13.图2为一个实施例中流媒体文件的智能调度方法的流程示意图；
14.图3为一个实施例中智能调度策略的流程示意图；
15.图4为另一个实施例中文件冷热度判断模型的流程示意图；
16.图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
17.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
18.本技术实施例提供的流媒体文件的智能调度方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端101通过网络与服务器102进行通信。数据存储系统可以存储服务器102需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器102上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端101可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器102可以是多个服务器组成的服务器集群来实现。在实际应用过程中，服务器集群可以是多家cdn服务提供商所提供的服务器集群。
19.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种流媒体文件的智能调度方法，以该方法应用于图1中的终端101为例进行说明，包括以下步骤：
20.步骤s201，获取流媒体文件在预设时间段内的累计播放次数，基于累计播放次数确定流媒体文件的热度等级；
21.其中，流媒体文件是指用户想要获取的流媒体文件，例如用户在手机终端上通过某音乐播放软件下载自己想要的歌曲a，则歌曲a可视为用户想要获取的流媒体文件，相应
地，流媒体文件可不限于是歌曲、官方伴奏文件，可以是各种格式的多媒体数据，包括视频、音频、图像以及控制命令脚本等。热度等级是指根据该文件的热门程度，在本技术中，可以将热度等级分为三个级别，分别为第一等级(热作品)、第二等级(温作品)、第三等级(冷作品)。
22.具体地，终端响应于用户对流媒体文件的访问请求，获取该流媒体文件在预设时间段内的累计播放次数，例如，用户在手机终端上通过某音乐播放app下载一首歌曲或一个官方伴奏文件，用户点击该曲目名称后，终端接收该访问请求，并获取该曲目在过去一段时间内的累计播放次数。其中，预设时间段可以根据实际需要灵活选取，例如可以从当前点击行为开始往后倒推的一段时间天时间内。累计播放次数可以是该曲目在当前软件上的累计播放次数，还可以是全网累计播放次数，可根据实际情况灵活设置。接着，基于上述累计播放次数确定该流媒体文件的热度等级。
23.具体来说，通过设置播放次数区间(第一预设区间)，例如[m1，n1)，当该流媒体文件的累计播放次数位于该第一预设区间中时，可以判断其热度等级为第二等级(温作品)，当累计播放次数大于或等于第一预设区间上限n1时，可以判断其热度等级为第一等级(热作品)，当累计播放次数小于第一预设区间下限m1时，可以判断其热度等级为第三等级(冷作品)。
[0024]
另外，若该流媒体文件还没有被播放过，则可参照被播用户热度来确定当前流媒体文件的热度等级，被播用户是指该流媒体文件的原创发布者。
[0025]
步骤s202，根据上述热度等级，确定流媒体文件的文件调度模式。
[0026]
其中，文件调度模式是指为了提高资源利用率和下载时间而采用的下载方法。
[0027]
在实际应用中，如上述，热度等级可以为多个等级，可以包括热作品，温作品，冷作品等划分。热作品(即上述第一等级的流媒体文件)主要占用oc(outer center，边缘数据中心/边缘机房/边缘节点)带宽成本，其中oc节点，即边缘节点是指离用户最近的服务器节点，而经过统计发现，各家cdn厂商对于热作品的缓存命中率都高达x％以上，而温作品的缓存命中率都在y％以下，有的cdn厂商的温作品命中率甚至在z％以下，其原因主要是在社交类场景产生的大部分ugc(user generated content，用户原创内容)作品，实际上是无法得到大量访问的(很少能得到曝光)，导致产生很多长尾的访问请求(即调度响应时间明显高于均值的少量的访问请求)，主要是这些非热门ugc作品刚刚发布时，作者关系链内的短期访问造成了长尾访问请求。当这些长尾访问请求被随机调度到各个cdn厂商时，他们就非常难处理，一方面长尾访问请求也占用网络带宽资源，另一方面由于没有充足的备份资源导致无法下载播放成功，还会对热作品的命中造成影响，极大降低cdn整体的缓存命中率，增大dc(data center，主数据中心/核心机房)回源带宽成本。
[0028]
本技术根据流媒体文件的不同热度等级，为其分配相应的文件调度模式，主要包括：当流媒体文件为第三等级(冷作品)时，采用直接回源的调度模式；当流媒体文件为第一等级(热作品)时，采用按权重随机分配cdn厂商或cdn节点的调度模式；当流媒体文件为第二等级(温作品)时，采用按权重一致性调度模式。
[0029]
其中，按权重随机分配cdn节点的调度模式具体为：由于每个cdn节点的配置(包括存储空间、缓存算法、响应时间等)不同导致节点处理能力也不同，因此可根据节点的不同处理能力为每个节点分配不同的权重，使其能够接受与上述权重相应的文件调度请求。例
如，假设共有3个cdn节点(a，b，c)，则首先根据每个节点的处理能力为其分配权重a(1)、b(2)、c(4)，意思是每收到7个相同流媒体文件的文件调度请求，则将其中1个分配给节点a，将其中2个分配给节点b，将其中4个分配给节点c，注意这7个文件调度请求是随机分配的，即分配顺序可能是(c，c，b，a，c，b，c)，当第8个相同流媒体文件的文件调度请求来临时，则按照上述比重再次随机分配给cdn节点获取流媒体文件。
[0030]
一致性调度模式，也称一致性hash调度模式，是指在分布式存储系统中，根据各个节点的某个固定属性计算hash值，固定属性可以是指该cdn节点(机房)的存储空间大小等物理属性，然后把所有节点计算出来的hash值组成一个hash圆环。请求过来的时候根据请求的特征计算该特征的hash值，然后顺时针查找hash环上的hash值，第一个比请求特征的hash值大的hash值所对应的节点即为被选中的节点。
[0031]
步骤s203，依据上述文件调度模式选取该流媒体文件的目标节点，并通过上述目标节点获取流媒体文件。
[0032]
具体地，当确定流媒体文件的热度等级和相应的文件调度模式后，则根据文件调度模式从多家cdn厂商提供的cdn节点中找到对应的目标节点，从目标节点上拉取上述流媒体文件。
[0033]
上述实施例，通过预设规则确定流媒体文件的热度等级，根据热度等级，为当前流媒体文件采取冷热温分级调度策略，与传统的cdn(content delivery network,内容分发网络)节点随机调度方式相比，能够利用不同cdn服务提供商(或不同cdn节点)的特性，协同多家cdn服务提供商进行全局调度，提升不同公司各自的cdn节点的下载命中率，降低回源拉取的概率，对于软件运营者来说，进一步充分利用了网络带宽资源，节省了软件运营成本，对于用户来说，降低了文件回源拉取的概率，降低了用户下载时延，提升了文件下载速率，从而进一步提升了流媒体文件播放质量。
[0034]
在一实施例中，上述热度等级为第一等级(热作品)，上述步骤s203包括：从多个内容分发网络节点中随机选取得到目标节点，并通过目标节点获取流媒体文件。
[0035]
该模式也可称为权重随机选择模式，权重随机选择模式是指按照权重随机选择cdn厂商或cdn节点。
[0036]
具体地，如图3所示，当判断流媒体文件的热度等级为第一等级(热作品)时，可按照权重随机选择模式为其分配目标节点，从目标节点下载文件，若当前目标节点出现缓存未命中，则按照cdn节点的权重相应地随机选择下一个cdn节点，直到缓存命中并获取该文件。因为热作品量少，且命中率极高，所以应该尽可能的调度到所有cdn厂商，在个别cdn厂商出问题的情况下，确保热作品能快速被访问，起到容灾的效果。
[0037]
上述实施例，通过为热作品按照权重随机选择cdn厂商或cdn节点，有效减低了热作品回源拉取的概率，充分利用了oc边缘带宽，让客户端可以以最快的速度进行流式下载播放，提升播放质量。
[0038]
在一实施例中，上述热度等级为第三等级(冷作品)，上述步骤s203包括：将流媒体文件的源站节点确定为目标节点，并通过源站节点获取流媒体文件。
[0039]
其中，源站节点是指该流媒体文件的发布节点。
[0040]
具体地，如图3所示，当流媒体文件的热度等级为第三等级(冷作品)时，采用直接调度回源站的文件调度模式，直接回源站拉取资源。
[0041]
上述实施例，通过对冷作品采取直接回源拉取的策略，可以有效节约oc边缘带宽，提高带宽资源利用效率。
[0042]
在一实施例中，上述热度等级为第二等级(温作品)，上述步骤s203包括：基于各个内容分发网络节点的节点权重，采用一致性调度模式从多个内容分发网络节点中确定目标节点，并通过目标节点获取流媒体文件。
[0043]
其中，一致性调度模式是指在分布式存储系统中，根据各个节点的某个固定属性计算hash值，固定属性可以是指该cdn节点(机房)的存储空间大小等物理属性，然后把所有节点计算出来的hash值组成一个hash圆环。请求过来的时候根据请求的特征计算该特征的hash值，然后顺时针查找hash环上的hash值，第一个比请求特征的hash值大的hash值所对应的节点即为被选中的节点。
[0044]
具体地，当流媒体文件的热度等级为第二等级(温作品)时，可使用分布式集群中的负载均衡算法——一致性调度算法来调度，即根据各个cdn节点的权重采用一致性hash环来选择目标节点。具体来说，一个分布式集群是由多个物理机器节点组成，如果类比到本技术中的场景，那么实际上不同的cnd厂商组成的网络就是一个大的分布式集群，每个cdn厂商就相当于集群中的物理机器节点，那么基于一致性调度算法的优势，对于被大量用户使用的流媒体应用软件来说，能够使得同一个作品能尽可能的调度到同一家cdn厂商，同一个文件只调度到一家cdn厂商，能够使得文件之间的调度互斥，降低了不同cdn厂商回源的次数，最大可能的提升了长尾作品在各个cdn厂商的缓存命中率；因为某些质量问题需要下线cdn厂商或者因为业务扩张需要增加cdn厂商(相当于分布式集群里的物理节点裁撤或扩容)时，该算法都比较好的保证了数据存储改变最少，大大节省了数据移动的开销。
[0045]
上述实施例，针对传统方法中温作品可能被调度到不同cdn节点的情况，本技术能够根据作品hash值和cdn厂商hash值为温作品快速分配尽量统一的cdn节点，降低了cdn节点未命中后导致的回源次数，进一步提升了cdn带宽利用率。
[0046]
在一实施例中，上述方法还包括：获取各个内容分发网络节点的节点参数；根据节点参数设置各个内容分发网络节点的节点权重。
[0047]
具体地，如图4所示，本技术还采用动态条件权重的机制，具体来说，各个cdn厂商节点实时上报节点参数，节点参数包括：集群硬件配置、存储空间冗余情况、缓存命中率、缓存算法等。根据这些节点参数实时更新各个cdn厂商或cdn节点的节点权重。
[0048]
上述实施例，通过实时更新cdn节点的权重，有利于后续实现cdn节点的有效调度。
[0049]
在一实施例中，上述步骤s201包括：若流媒体文件的累计播放次数表征流媒体文件未被播放过，则根据流媒体文件对应的被播用户热度确定流媒体文件的热度等级。
[0050]
其中，被播用户热度是指上述流媒体文件的发布者的热度。当流媒体文件的累计播放次数表征流媒体文件未被播放过时，例如当流媒体文件的累计播放次数为零时，使用被播用户热度作为参照来确定当前流媒体文件的热度等级。例如，取被播用户的作品中某一作品作为参照作品，利用参照作品的热度来判断当前流媒体文件的热度等级。
[0051]
上述实施例中，在流媒体文件的累计播放次数为零时，使用被播用户热度作为参照来确定当前流媒体文件的热度等级，提高了当前流媒体文件的热度判断准确性。
[0052]
在一实施例中，上述被播用户热度由被播用户的历史播放记录确定；上述根据流媒体文件对应的被播用户热度确定流媒体文件的热度等级，包括：根据历史播放记录，获取
被播用户的播放次数最高的参考作品；根据上述参考作品在预设时间段内的播放次数，确定流媒体文件的热度等级。
[0053]
具体地，获取被播用户在预设时间段内的历史播放记录；其中，被播用户为流媒体文件的发布者；历史播放记录是该被播用户的全部发布作品在上述预设时间段内的播放次数统计结果；从历史播放记录中查找得到其中播放次数最高的参考作品；根据参考作品在预设时间段内的播放次数，确定被播用户热度，从而依次为参照确定流媒体文件的热度等级。
[0054]
另外，若流媒体文件的累计播放次数小于第三预设值(第三预设值例如2)，也即该流媒体文件在预设时间段内的播放次数很低，且被播用户的历史播放记录为空，则确定上述流媒体文件的热度等级为第三等级(冷作品)。
[0055]
举例来说，如图4所示，本实施例主要基于两个数据确定流媒体文件的热度等级，上述两个数据分别为该流媒体文件的累计播放次数和被播用户的历史播放记录。其中，被播用户为流媒体文件的发布者或原创作者，被播用户的历史播放记录是指作品发布者在预设时间段内的全部作品播放记录。
[0056]
具体地，在获取当前流媒体文件在预设时间段内的累计播放次数，例如过去一段时间内的累计播放次数后，还需要获取被播用户在上述预设时间段内的历史播放记录，例如作品发布者所发布的全部作品在过去一段时间内的历史播放记录。若流媒体文件的累计播放次数小于第三预设值(例如2)，且被播用户的历史播放记录为空，则确定上述待请求的流媒体文件的热度等级为第三等级(冷作品)。
[0057]
上述实施例，在当前待请求作品的累计播放次数小于第三预设值(或为零)的情况下，采取基于用户热度的模式来决定当前流媒体文件的热度等级，以作品发布者的热度作为参考，能够为后续作品调度提供数据基础。
[0058]
在一实施例中，上述根据参考作品在预设时间段内的播放次数，确定流媒体文件的热度等级，包括：
[0059]
当参考作品在预设时间内的播放次数在第二预设区间内时，则确定流媒体文件的热度等级为第二等级；
[0060]
当参考作品在预设时间内的播放次数小于第二预设区间的区间下限时，则确定流媒体文件的热度等级为第三等级；
[0061]
当参考作品在预设时间内的播放次数大于第二预设区间的区间上限时，则确定流媒体文件的热度等级为第一等级。
[0062]
具体地，如图4所示，在流媒体文件的累计播放次数小于第三预设值的情况下(例如，第三预设值为2或1等)，则以被播用户热度作为参照，若此时获取的被播用户在预设时间段内的历史播放记录不为空，则从中找到被播次数最高的参考作品，根据该参考作品的热度等级确定当前待请求的流媒体文件的热度等级。
[0063]
当参考作品在预设时间内的播放次数在第二预设区间内时，例如参考作品的播放次数在第二预设区间[m2,n2)内时，则确定流媒体文件的热度等级为第二等级(温作品)；当参考作品在预设时间内的播放次数小于第二预设区间的区间下限m2时，则确定流媒体文件的热度等级为第三等级(冷作品)；当参考作品在预设时间内的播放次数大于或等于第二预设区间的区间上限n2时，则确定流媒体文件的热度等级为第一等级(热作品)。
[0064]
上述实施例，通过在当前待请求作品的累计播放次数过低(小于第三预设值)的情况下，以作品发布者的热度作为参考，能够为后续作品调度提供数据基础。
[0065]
在一实施例中，上述被播用户热度由被播用户的历史播放记录表征；根据流媒体文件对应的被播用户热度确定流媒体文件的热度等级，包括：
[0066]
若被播用户的历史播放记录不存在，则确定流媒体文件的热度等级为第三等级(冷作品)。
[0067]
上述实施例，在基于被播用户热度确定当前流媒体文件的热度等级的境况中，若被播用户的历史播放记录不存在，例如被播用户的历史播放记录为空时，由于当前流媒体文件的累计播放次数也很低，因此可直接将当前流媒体文件的热度等级确定为第三等级(冷作品)。
[0068]
在一实施例中，上述基于累计播放次数确定流媒体文件的热度等级，包括：流媒体文件的累计播放次数表征流媒体文件被播放过的情况下，当流媒体文件的累计播放次数位于第一预设区间中时，确定流媒体文件的热度等级为第二等级；当流媒体文件的累计播放次数大于或等于第一预设区间的区间上限时，则确定流媒体文件的热度等级为第一等级；当流媒体文件的累计播放次数小于第一预设区间的区间下限时，则确定流媒体文件的热度等级为第三等级。
[0069]
具体地，如图4所示，在当前待请求的流媒体文件的累计播放次数不为零的情况下，可直接根据当前待请求作品的累计播放次数来确定该流媒体文件的热度等级。例如，当流媒体文件的累计播放次数位于第一预设区间[m1，n1)时，则确定流媒体文件的热度等级为第二等级(温作品)；当流媒体文件的累计播放次数大于或等于第一预设区间的区间上限n1时，则确定流媒体文件的热度等级为第一等级(热作品)，当流媒体文件的累计播放次数小于第一预设区间的区间下限m1时，则确定上述流媒体文件的热度等级为第三等级(冷作品)。
[0070]
可选地，上述实施例中的阈值或区间是基于经验值和大量的数据分析确定的，也考虑过使用xgboost等机器学习的模型来确定，比如增加更多维度的数据，用户画像(比如明星或者素人)、作品互动数据(比如点赞量或评论量)、用户活跃度以及用户互动数据等等，基于更多的数据来判断和预测用户的作品热度。
[0071]
上述实施例，通过在当前待请求作品的累计播放次数不为零的情况下，直接以累计播放次数作为判断依据，从而确定当前待请求作品的热度等级，能够为后续作品调度提供数据基础
[0072]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0073]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示
屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种流媒体文件的智能调度方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0074]
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0075]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现流媒体文件的智能调度方法实施例中的各步骤。
[0076]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0077]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0078]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0079]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。