1.本发明属于可靠性、形式化建模与验证领域，特别是一种面向软错误的寄存器可靠性建模与评估方法。
背景技术：
：：2.寄存器(register)，是中央处理器(cpu)内的其中组成部分，可以由cpu快速访问的一个存储单元。存储器通常由少量并且速度较快的存储组成，并且某些寄存器由于特殊的硬件功能其可能是只读或只写的。几乎所有架构的计算机都是将较大的内存中的数据加载到寄存器中，并由机器指令的控制下使用寄存器中的数据进行计算，计算完成后再在指令的控制下将数据写回主存，现代计算机体系架构中往往使用静态或者动态ram作为主存，然后通过一级或者多级高速缓存对其进行访问。寄存器通常位于这种多级的内存层次结构的顶部，提供最快的访问速度。寄存器通常都是以它们可以保存的比特数量来估量，并且多以寄存器数组的方式来实现，但是它们也可能使用单独的触发器、高速的核心存储器、薄膜存储器以及在数种机器上的其他方式来实现出来。一般根据指令集的定义，寄存器通常仅指直接编码为指令一部分的一组寄存器。但是，在现代高性能cpu通常具有这些“体系结构寄存器”的副本，以便通过寄存器重命名来提高性能，从而允许并行和推测执行。根据指令集的定义，该术语通常仅指直接编码为指令一部分的一组寄存器。但是，现代高性能cpu通常具有这些“体系结构寄存器”的副本，以便通过寄存器重命名来提高性能，从而允许并行和推测执行。3.在嵌入式寄存器建模方面，目前主要的建模方法是从元器件、电路层次结构、对数据静默错误的敏感性、系统寄存器与系统其他硬件之间的交互方面来描述寄存器的可靠性信息。对寄存器可靠性的评价主要是从架构脆弱性因子(avf)和寄存器脆弱因子(rvf)两个概念来描述，avf被定义为处理器结构中(包含寄存器)的错误将导致程序最终输出中出现可见错误的可能性，而rvf被定义为寄存器中软错误传播到其他组件中的概率。rvf概念的提出主要是为了弥补avf不能利用写入操作对寄存器中软错误的屏蔽效果。利用avf和rvf的概念可以结合软件技术，可以在硬件设计和软件编译期进行优化以提高软件系统的可靠性，但是两种概念均是静态概念，不能兼顾寄存器硬件可靠性的动态特征与时间的相关性。4.对寄存器可靠性研究的技术中除了avf和rvf的概念还有寄存器活跃区间、程序可靠性静态分析、时序逻辑等技术，并取得不少成果。但是随着嵌入式寄存器的日益复杂，寄存器加固技术得日新月异，传统方法愈来愈难以描述其动态特征，也难以反映嵌入式寄存器可靠性与时间的相关性。技术实现要素：5.本发明的目的在于提供一种面向软错误的寄存器可靠性建模与评估方法，该方法基于z语言构建建模与评估方法的基础元素，将对嵌入式寄存器的可靠性的描述转化为谓词约束的形式，以便于使用形式化的手段对建模结果进行验证，并且基于z语言构建的寄存器建模与评估方法拥有良好的拓展性。6.实现本发明目的的技术解决方案为：一种面向软错误的寄存器可靠性建模与评估方法，所述方法包括以下步骤：7.步骤1，计算嵌入式寄存器系统中单个寄存器的寄存器脆弱性因子rvf和寄存器损毁率rcr；8.步骤2，将寄存器按照功能分类，之后基于分级建模的方式，使用z语言建立从不同功能的寄存器到系统所有寄存器的可靠性模型zrrm；9.步骤3，将zrrm模型转化为连续时间马尔科夫链ctmc的形式，为不同功能寄存器建立ctmc模型；10.步骤4，根据寄存器的ctmc模型计算不同功能寄存器的瞬时脆弱度，对不同功能寄存器的可靠性进行评估；11.步骤5，基于单个寄存器的可靠性评估结果和状态之间的关系，利用连续时间马尔科夫链ctmc对嵌入式寄存器系统整体进行可靠性评估。12.本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)从单个寄存器开始为基本单位，采用分级建模的形式，逐步建立嵌入式系统寄存器的可靠性模型，使用这种建模方式建立的模型易于理解，模型简洁清晰；2)因为zrrm模型的建立依托于z语言对基础元素进行描述，从而使得该模型拥有强大的数据约束能力和良好优秀的拓展性；3)该评估方法将使用z语言建立描述的zrrm模型中的元素转化映射为ctmc中的元素，因此可以对嵌入式寄存器模型中的单个功能寄存器瞬时基础元素的顺式可靠性和和系统所有寄存器处于各种状态的概率进行描述，并且可以灵活的对zrrm模型添加与可靠性相关的模型元素；4)使用rvf来评估寄存器的可靠性，使用该概念可以利用写操作的屏蔽效应来避免无效软错误对评估寄存器可靠性的影响，写操作的屏蔽效应是指：读写或写写操作间隔之间的软错误会被写操作所覆盖而不会传播到系统中其他组件。13.下面结合附图对本发明作进一步详细描述。附图说明14.图1为面向软错误的寄存器可靠性建模与评估方法的流程图。15.图2为两个功能寄存器rfm的嵌入式寄存器esr状态转移关系图。16.图3为某种功能寄存器模块rfm状态转移图，其中图(a)为rfm典型状态转移图，图(b)为化简图(a)中存在的瞬时状态后得到的状态转移图。具体实施方式17.为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请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申请，并不用于限定本申请。18.因为markov模型能够通过状态转移来反映其与时间的相关性，且硬件关于时间的状态转移符合markov链的性质，为此本发明引入markov理论来研究动态特征。19.z语言是一种使用最广泛的形式化描述语言，它应用于描述和建模计算系统的正式的规范语言；z语言可以用来产生结构化的数学描述，适用于系统或组件状态以及该状态下的事务的描述。z语言基于公理集理论，lambda微积分和一阶谓词逻辑中使用的标准数学符号。在z语言中有两种进行形式化描述的语言：数学语言和模式(schema)语言。数学语言用来描述对象以及对象之间的关系，可以用来描述系统的各项特征；而模式语言是一种半图形化的语言，可以对信息进行整理和封装以便对信息的重用。此外，z语言中的表达式都是类型化的，从而避免了一些集合论的悖论。因此，z语言被广泛的应用于软件形式化建模中。20.综上所述，为了准确地描述出寄存器可靠性所表现的动态特征、时间上的相关性，并且能够对寄存器的可靠性进行严格的评估，本发明将采用z语言采用分级的方式来对嵌入式寄存器的可靠性进行建模，以不同功能寄存器为可靠性评估的基本单位为其建立起寄存器可靠性的评估模型zrrm(z‑basedembeddedregisterreliabilitymodel)；然后利用ctmc(continuoustimemarkovchain)描述寄存器中状态与时间的连续性特征，将zrrm转化为ctmc，最后基于ctmc评估嵌入式寄存器可靠性。21.结合图1，本发明提供了一种面向软错误的寄存器可靠性建模与评估方法，所述方法包括以下步骤：22.步骤1，计算嵌入式寄存器系统中单个寄存器的寄存器脆弱性因子rvf和寄存器损毁率rcr；23.寄存器脆弱性因子定义为寄存器中的软错误传播到其他系统组件(如内存、功能单元等)的概率，并且能够有效的衡量寄存器对软错误的敏感；寄存器的损坏率是某一时刻寄存器因单粒子效应发生不可修复损坏的概率。24.步骤2，在寄存器脆弱性因子作为嵌入式寄存器可靠性信息的基础上，将寄存器按照功能分类，之后基于分级建模的方式，使用z语言建立从不同功能的寄存器到系统所有寄存器的可靠性模型zrrm；25.步骤3，将zrrm模型转化为连续时间马尔科夫链ctmc的形式，为不同功能寄存器建立ctmc模型；26.步骤4，根据寄存器的ctmc模型计算不同功能寄存器的瞬时脆弱度，对不同功能寄存器的可靠性进行评估；27.步骤5，基于单个寄存器的可靠性评估结果和状态之间的关系，利用连续时间马尔科夫链ctmc对嵌入式寄存器系统整体进行可靠性评估。28.进一步地，在其中一个实施例中，步骤2中所述可靠性模型zrrm表示为三元组：29.zrrmrfm＝(vraterfm，staterfm，strrfm)30.式中，vraterfm表示不同功能寄存器rfm的脆弱性；staterfm表示rfm的状态空间，包含了寄存器所有可能的状态；strrfm表示寄存器所有可能的状态之间的转移关系；31.其中，rfm的脆弱性为：32.λrfm＝λrvf+λrcr33.式中，λrfm表示rfm的脆弱性，λrvf表示寄存器脆弱因子，λrcr表示寄存器损毁率。34.进一步地，在其中一个实施例中，所述寄存器脆弱因子λrvf为：[0035][0036]式中，susceptibletime(r)表示寄存器r处于敏感间隔模式的时间，lifetime(r)表示寄存器r的使用寿命；[0037]所述寄存器损毁率λrcr为：[0038]λrcr＝eξt[0039]式中，ξ为常数。[0040]进一步地，在其中一个实施例中，步骤3中ctmc为一个五元组：[0041]ctmc＝(sm，sin，a，tm，t)[0042]其中，[0043](1)sm表示ctmc的状态空间，为寄存器所有可能的状态集合；[0044](2)sin∈sm表示ctmc的初始状态，为寄存器未使用前所处的状态；[0045](3)a＝[aij]是一个n*n的矩阵，表示ctmc的状态转移概率矩阵，其中aij表示寄存器从状态si∈sm转移到状态sj∈sm的概率；[0046](4)是ctmc的状态转移关系集合，(si，sj)∈tm表示存在一个转移使得寄存器从状态si变为状态sj；[0047](5)t表示时刻。[0048]进一步地，在其中一个实施例中，步骤3中将zrrm模型转化为连续时间马尔科夫链ctmc的形式，具体通过zrrm和ctmc之间的元素映射规则进行转换，该映射规则如下表1所示：[0049]表1zrrm与ctmc之间的元素映射规则[0050][0051][0052]进一步地，在其中一个实施例中，步骤4所述根据寄存器的ctmc模型计算不同功能寄存器的瞬时脆弱度，对不同功能寄存器的可靠性进行评估，具体包括：[0053]步骤4‑1，定义rfm的损毁率与时间的关系：[0054]λrcr(t)＝eξt[0055]步骤4‑2，寄存器的典型状态转移矩阵a′为：[0056][0057]由此得到不同功能寄存器的状态概率方程：[0058][0059]式中，pv(t)表示rfm在t时刻处于脆弱状态的概率，pc(t)表示rfm在t时刻处于损毁状态的概率，pn‑v(t)表示rfm在t时刻处于非脆弱状态的概率，λsrrengthen表示rfm从脆弱状态转为非脆弱状态，λweaken表示rfm从非脆弱状态转为脆弱状态；[0060]步骤4‑3，求解步骤4‑2中的公式可得rfm在t时刻的状态概率分布，则t时刻rfm的可靠度rrfm(t)为：[0061]rrfm(t)＝1‑pv(t)‑pc(t)。[0062]进一步地，在其中一个实施例中，步骤5所述基于单个寄存器的可靠性评估结果和状态之间的关系，利用连续时间马尔科夫链ctmc对嵌入式寄存器系统整体进行可靠性评估，具体包括：[0063]步骤5‑1，对嵌入式寄存器系统所有寄存器的状态空间进行描述：[0064]所有寄存器的状态构成寄存器整体系统即嵌入式寄存器系统的状态空间，即一个所有不同功能寄存器的状态序列in‑1in‑2…i１i0为寄存器整体系统状态空间中的一个状态，寄存器整体系统空间由这些状态序列构成，n为寄存器的数量；在状态序列中，ij＝1表示寄存器j的状态ij处于非脆弱状态，ij＝0表示寄存器j的状态处于脆弱状态或者损毁状态；[0065]步骤5‑2，基于单个寄存器的可靠性评估结果和状态之间的关系计算整体嵌入式寄存器系统的状态转移概率矩阵a；[0066]步骤5‑3，由马尔可夫链的平稳分布性质可得下式方程，利用该方程对嵌入式寄存器系统整体进行可靠性评估：[0067][0068]式中，pstable为嵌入式寄存器系统esr对应的马尔可夫链处于平稳状态时的概率分布，pstable包含了esr处于每个状态的概率，pesr(t)为esr对应的马尔可夫链的初始分布，m表示转移次数，t表示每个bfm的可靠性对应的时刻。[0069]进一步地，在其中一个实施例中，对于包括通用寄存器gr和堆栈寄存器sr两个bfm的嵌入式寄存器系统，所述状态转移概率矩阵a为：[0070][0071]式中，λgr、λsr分别表示gr和sr的脆弱性状态，μgr、μsr分别表示gr和sr的非脆弱概率。[0072]下面对本发明进行详细的分析。[0073]本发明所提出的嵌入式寄存器可靠性评估模型zrrm是依托于z语言进行建模，然后转化为连续时间马尔科夫链ctmc的形式进行评估，这套建模与评估方法主要分为不同功能的寄存器模型和系统所有寄存器可靠性模型，其中系统所有寄存器可靠性的评估模型是建立在对各个寄存器可靠性评估的基础上完成的。下面给出zrrm模型的z语言模板形式的定义。[0074]1、不同功能的寄存器模块rfm可靠性模型[0075]在定义1中对zrrm模型中关于rfm子模型进行了定义，在该定义中对构成rfm可靠性模型的建模要素进行详细描述，其具体定义如下：[0076]定义1.zrrm的rfm子模型zrrmrfm可以定义为如下式所示的三元组的形式，其中，vraterfm(vulnerabilityrate)表示rfm的脆弱性，staterfm表示rfm的状态空间，strrfm(statetransferrelationship)表示状态转移关系。[0077]zrrmrfm＝(vraterfm，staterfm，strrfm)[0078]下面分别介绍zrrmrfm中的三个元素的具体含义以及该元素的z模式定义方法。[0079](1)脆弱性vraterfm[0080]rfm的可靠性是通过寄存器脆弱性因子rvf和寄存器损毁率rcr进行定义的，当寄存器处于wr和rr间隔时可以视作当前寄存器处于脆弱(vulnerability)状态，当寄存器发生不可恢复的永久性损毁时可以视作寄存器处于损毁状态(corruption)，因此可以对于rfm的脆弱率给出如下定义2。[0081]定义2.rfm的脆弱性rfm定义为下式：[0082][0083]采用z模式描述的rfm脆弱率vrate如下：[0084][0085]其中，s_time、l_time分别表示susceptibletime(r)和lifetime(r)，rfm_vrate则表示rfm的脆弱性，corruption_rate表示rfm的损毁率为eξt，并且esr存在多个rfm，为了区别这些不同的寄存器需要在名称中加入<rfmname>。[0086](2)状态空间staterfm[0087]rfm的状态空间包含正常状态(normalstate，ns)、脆弱状态(vulnerabilitystate，vs)、非脆弱状态(non‑vulnerabilitystate，nvs)、强化状态(strengthenstate，ss)、减弱状态(weakenstate，ws)和损毁状态(corruptionstate，cs)，其中normalstate是初始状态；vulnerabilitystate是一种寄存器处于脆弱间隔即wr或rr间隔的状态，strengthenstate是一种瞬时状态，从脆弱状态转向非脆弱的状态一种中间状态，此时寄存器从wr或rr间隔转向rw或ww间隔；weakenstate也是一种瞬时状态，它的状态转换过程与强化转换相反；corruptionstate是一种终结状态，表示寄存器发生了永久性的损伤。基于以上的状态关系可以得出如图3(a)所示的rfm典型状态转移图，图中的椭圆表示状态，带参数的连接线表示状态转移关系及其对应的转移概率，图中各参数定义如表2所示，如果化简图3(a)中存在的瞬时状态，则可以得到图3(b)所示状态转移图。[0088]表2典型rfm状态转移参数[0089][0090]通过以上的步骤可以明确rfm的状态空间，该状态空间的z模式定义如下：[0091][0092]其中，isinitial和isarrive分别表示rfm是否处于初始状态和是否处于当前状态。[0093](3)状态转移关系strrfm[0094]图3不仅展示rfm的状态空间，还对rfm的状态空间中的所有状态之间的转移关系进行了描述。任意一次的状态转移必须包含三个要素，分别为：转移的起点——源状态sstate，转移的终点－－目标状态tstate和转移发生的概率－—转移概率参数trate，其中转移的起点sstate和终点tstate必须是rfm状态空间中含有的状态，而trate则是表2中所列举的转移参数。它们的z模式的定义如下所示：[0095][0096]完成对rfm的各个可靠性要素属性的z模式建模后，为了防止建立复杂的esr，还需要整合同一个rfm的可靠性约束，当rfm的数量膨胀之后需要使用分级的方式对所有的可靠性属性进行管理。此外寄存器中的软错误可以通过重新写入来屏蔽，所以可以通过代码重排、超块等技术降低寄存器处于脆弱间隔的时间来提高寄存器的可靠性，所以可以将寄存器的脆弱性因子与寄存器的可靠性相关，寄存器的可靠性可以通过下式计算获得，其中μ代表rfm的可靠性，susceptibletime(r)表示寄存器r处于敏感间隔模式的时间，lifetime(r)表示寄存器r的使用寿命。[0097][0098]因此可以使用一个z模式管理同一个的rfm的可靠性约束，在该z语言模式中使用rfmrrate表示rfm的可靠性，其具体的定义方法如下：[0099][0100]上述的z模式<rfmname>rfm使用z语言中模式包含的定义方式。[0101]2、嵌入式寄存器可靠性模型[0102]为了准确地对系统寄存器硬件(registersystemhardware，rsh)的可靠性进行建模，需要先明确rsh的硬件结构的模型。rsh系统中的硬件可以根据功能不同划分为不同的寄存器功能模块(registerfunctionmodule，rfm，)，而rfm是仅处于脆弱状态即wr和rr间隔中，对软错误敏感。因此，从rfm的脆弱性因子出发，能够从本质上对rsh的可靠性进行建模和分析。rfm是esr的基本单位，因此rfm是否处于脆弱状态直接反映了esr的状态。寄存器按照功能可分为：通用寄存器、堆栈寄存器、链接寄存器、程序计数器和程序状态寄存器。图2描述了一个具有两个rfm的esr的状态转移关系。如图2所示，esr具有两个rfm，分别是通用寄存器gr和堆栈寄存器sr，图中的圆圈表示rsh的一个状态，如状态“grsr”表示该状态下gr和sr均未处于脆弱状态；“gr”表示gr处于无非脆弱状态，sr处于脆弱状态；“sr”表示gr处于脆弱状态，sr处于非脆弱状态。λgr、λsr分别表示gr和sr的脆弱性状态，使用μgr、μsr分别表示两者的非脆弱概率。[0103]如图2所示，具有两个rfm的esr拥有4个状态，esr包含的rfm数目直接影响着esr的状态空间大小，具体关系为，假设esr含有n个rfm，那么esr的状态空间中含有n个状态。因此，必须明确声明esr所包含的rfm及其数目。比如在通用的arm中的寄存器按照功能可分为：通用寄存器、堆栈寄存器、链接寄存器、程序计数器和程序状态寄存器五种类型，除通用寄存器为13个之外其他寄存器均仅有1个，所以在通用arm架构上的系统寄存器的模型中n取17。esr的z模式声明方式如下：[0104][0105]在上述的z模式定义中，rfm_num表示esr所含有的rfm数目，将属于该esr的所有rfm以模式声明的方式包含于其中。[0106]下面详细的描述基于zrrm模型的可靠性评估方法。[0107]在zrrm模型中状态空间的变化与时间相关，但是下一个时刻的状态只与当前的状态有关，因此可以使用ctmc描述zrrm模型。下面使用ctmc对zrrm模型进行定义：[0108]定义3.ctmc是一个五元组，其定义如下式所示：[0109]ctmc＝(sm，sin，a，tm，t)[0110]其中，[0111](1)sm表示ctmc的状态空间，是寄存器所有可能的状态集合；[0112](2)sin∈sm表示ctmc的初始状态，是寄存器未使用前所处的状态；[0113](3)a＝[aij]表示状态转移概率矩阵，其中aij表示寄存器从状态si∈sm转移到状态sj∈sm的概率；[0114](4)是状态转移关系集合，(si，sj)∈tm表示存在一个转移使得寄存器从状态si变为状态sj；[0115](5)t表示时刻。[0116]在使用ctmc对zrrm模型进行可靠性评估时，需要将zrrm模型转化为等价的ctmc描述，因此为了使得整个转化过程等价，转化前转化后需要保持一致的可靠性描述，需要对两者(ctmc、zrrm模型)中包含的元素进行分析比较，从而建立起两者中相同元素的等价映射转换。下面给出两者元素之间的转换规则，两种模型之间的映射转化规则如下表3所示：[0117]表3zrrm建模与ctmc元素映射转换规则[0118][0119]使用上表的映射规则，zrrm中所有的可靠性约束都被映射到了ctmc中，整个可靠性约束的转换在转换过程中没有遗漏、增加和修改，因此可以认为整个转换过程时等价的，转换前后的元素也是等价的。[0120]1、单个rfm可靠性评估[0121]相比较于其他对寄存器脆弱率描述的模型，指数模型因对器脆弱率的真实曲线有着较高的拟合度，因此具有很好的优势。因此对rfm的脆弱率与时间的关系的定义如下：[0122]定义4.rfm的脆弱率与时间的关系如下式所示，λrfm(t)表示t时刻rfm的脆弱率，当t＝0表示初始时刻的脆弱率，也就是zrrmrfm模型中的vraterfm所声明的rfm_vrate。[0123][0124]设prfm(t)＝(pn(t)，pv(t)，pn‑v(t))表示rfm在t时刻的状态概率向量，其中pn(t)，pv(t)和pn‑v(t)分别表示rfm在t时刻处于normalstate，vulnerabilitystate和non‑vulnerabilitystate的概率。根据ctmc的状态转移方程可得到如下关于rfm的状态概率方程：[0125]prfm(t′)＝prfm(t)*a[0126]其中，prfm(t′)＝(pn(t′)，pv(t′)，pn‑v(t′))表示t′时刻rfm的状态概率向量，其中t′表示t时刻的下一时刻，a表示rfm的状态转移概率矩阵，可从图3(b)中得到，如下为a的转置矩阵。[0127][0128]由此得到不同功能寄存器的状态概率方程：[0129][0130]求解上式可得rfm在t时刻的状态概率分布，则t时刻rfm的可靠度为：[0131]rrfm(t)＝1‑pv(t)‑pc(t)[0132]2、整体系统寄存器可靠性评估[0133]将所有不同功能寄存器的脆弱率和zrrmrfm中<rfmname>rfm定义的rfmrrate填充到图3中。因为此时已经计算得到所有rfm可靠性与时间的函数关系，即图3中每一个状态转移在任意时刻的概率都是已经确定的，且图3中的状态转移关系满足马尔可夫链性质。[0134]对于嵌入式寄存器来说，只有多数的rfm均处于非脆弱状态时，整个系统寄存器的可靠性较高，因此嵌入式寄存器的正常状态要求一般以上的rfm处于非脆弱状态。因此，评估嵌入式寄存器可靠性的问题就转化为利用马尔可夫链计算嵌入式寄存器处于非状态的概率。[0135]对于图2所示的两个rfm系统来说，转移概率矩阵可表示为下式：[0136][0137]其中λgr和λsr已经计算得到，μgr和μsr在zrrmrfm中已经定义。[0138]因为马尔可夫链的状态概率分布与其初始分布无关，所以可设初始分布为pesr(t)，结合马尔可夫链的平稳分布性质，可得下式所示的方程：[0139][0140]其中，pstable为嵌入式寄存器系统esr对应的马尔可夫链处于平稳状态时的概率分布，pstable包含了esr处于每个状态的概率，pesr(t)为esr对应的马尔可夫链的初始分布，m表示转移次数。尤其注意的是上式中的t并不简单的表示时间，而是表示每个rfm的可靠性对应的时刻，转移矩阵的转移概率是基于rfm的可靠性的，而rfm的可靠性又与时间相关。[0141]综上，本发明建模过程分级处理，简洁清晰，不仅能够对不同功能的寄存器进行可靠性评估，并且可以使用模型检测的方法对zrrm模型的可靠性进行严格的分析与评估。[0142]以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。当前第1页1 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