用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法及系统与流程

1.本发明属于数据处理查询技术领域，具体涉及一种用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.输电可视化业务数据来源终端监拍、监测设备等物联网数据，来源用户侧产生的用户使用数据，来自算法产生的算法结果数据等，数据种类多，增量大。海量数据下，软件应用的底层数据稳定是尤为重要的，目前多采用的手段是数据定期备份或者服务器磁盘定向镜像备份，存储到异地机房存储。该方式对数据保护起到了一定的作用。
4.且随着应用使用累计数据量达到亿级是常态，一般针对这种大表数据多内置表内索引，提高查询效率。
5.上述定期备份数据或者备份服务器镜像方式，当发生服务器宕机时有可能会丢失自宕机到上次备份时的数据。且异地机房只起到了数据备份或者镜像备份的作用，并没有充分利用到异地机房的全部功效，定时备份在数据同步上存在延时性。如果宕机转移数据不及时，数据完整度低，影响软件正常应用。
6.亿级数据量的索引，即使一定程度的提高查询效率，但是效果并不明显，且当数据表出现表更新或者属性增加时索引更新时间较长，不利于数据维护。


技术实现要素：

7.为了解决上述问题，本发明提出了一种用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法及系统，本发明本发明针对上述问题以及海量数据查询低效问题同时做出了解决，数据备份不再定时备份，且充分利用异地机房数据为高效查询提供基于用户查询习惯的多维度索引预生成并反向同步至用户侧服务器数据库存储，软件应用使用生成的业务常用的多维度索引建立在在数据底层索引上，多层次索引降低大表查询范围，便于用户查询快速响应。
8.根据一些实施例，本发明的第一方案提供了一种用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法，采用如下技术方案：
9.用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法，包括：
10.对本地机房和异地机房进行统一的基础环境搭建，构建数据同步队列和用户业务查询习惯队列；
11.实时采集电力可视化数据，并同时存入本地机房和异地机房，并根据数据类型存储到对应的数据库中；
12.所述异地机房定时根据历史用户查询日志进行数据查询，确定用户查询热词和对应数据的时序纳秒id的关系，形成查询热词-纳秒索引id并发送给本地机房进行索引同步；
13.获取用户查询指令，根据用户查询指令确定查询热词；基于确定的查询热词和查询热词-纳秒索引id，获取对应的数据库底层纳秒id，根据数据库底层纳秒id确定查询数据。
14.进一步地，所述对本地机房和异地机房进行统一的基础环境搭建，构建数据同步队列和用户业务查询习惯队列，包括：
15.对本地机房和异地机房搭建同版本数据库、备份数据传输队列以及备份数据消费策略；
16.建立对应的数据同步队列及其约定数据格式；
17.建立对应的用户业务查询习惯队列及其约定数据格式。
18.进一步地，所述数据同步队列的关键字为databasetype(数据库类型)，datatype(数据类型)，data(具体数据)；
19.所述用户业务查询习惯队列的关键字为businesstype(业务功能模块)，querykeywords(查询关键词)，datasheet(数据表)。
20.进一步地，实时采集电力可视化数据，并同时存入本地机房和异地机房，并根据数据类型存储到对应的数据库中，包括：
21.建立业务功能模块字典，所述业务功能模块字典包括应用内所有电力可视化数据的功能类型；
22.所述本地机房根据电力可视化数据的数据类型存储到对应的数据库中，当发生数据入库失败时，所述本地机房剔除入库失败的数据，并将剩余数据发送至异地机房mq数据同步队列；
23.所述异地机房同时也根据异地机房mq数据同步队列中电力可视化数据的数据类型存储到对应的数据库中。
24.进一步地，所述本地机房根据电力可视化数据的数据类型存储到对应的数据库中，当发生数据入库失败时，所述本地机房剔除入库失败的数据，并将剩余数据发送至异地机房mq数据同步队列，包括：
25.对于关系型数据变动，所述本地机房采用关系型数据库对应的持久层框架mybatis拦截关系型变动数据，并提取关系型变动数据的关系型sql语句，对应业务功能模块字典形成json格式的关系型变动数据，存储至本地机房mq暂存队列；
26.对于非关系型数据变动，利用spring-aop封装专用注解收集非关系型变动数据，整合规范成json格式的非关系型变动数据，存储至本地机房mq暂存队列；
27.如果发生数据入库失败情况，则组合同样数据发送至本地机房mq暂存队列并标识-1；
28.应用侧统一数据处理程序消费本地机房mq暂存队列，如果有数据重合且标识-1的数据则入库失败，并将剩余本地机房mq暂存队列的数据发送至异地机房mq数据同步队列。
29.进一步地，所述异地机房定时根据历史用户查询日志进行数据查询，确定用户查询热词和对应数据的时序纳秒id的关系，形成查询热词-纳秒索引id并发送给本地机房进行索引同步，包括：
30.所述本地机房定时收集用户查询日志存储在本地mq缓存队列中，所述本地机房将存储在本地mq缓存队列中用户查询日志发送至异地机房中的mq用户业务查询习惯队列中；
31.所述异地机房消费mq用户业务查询习惯队列，汇总用户查询数据，存储至异地机房数据库；
32.所述异地机房在每日数据库活跃度降低时统计用户查询数据，根据业务功能模块、细分功能以及对应的字典项，统计功能模块的查询次数，统计该功能模块下出现的查询条件，如果是多条件查询则把组合条件作为一项，统计功能模块的查询次数；
33.根据功能模块的查询次数倒排查询，并根据优先级以及时间范围，利用数据库内置的底层索引查询对应数据库的数据，同时确定数据对应的时序纳秒id；
34.根据功能模块的查询次数和对应数据的时序纳秒id，形成查询热词-纳秒索引id；
35.所述异地机房根据查询热词-纳秒索引id，同时结合历史汇总结果重排序，最终按照排序结果，把数据转发至本地机房应用侧mq暂存队列中进行索引同步。
36.进一步地，该方法还包括：
37.应用正常运行时，本地机房和异地机房同步操作数据，双方机房数据一致；当本地机房宕机，监控中心立即切换上层网关，转发用户请求至异地机房；运维人员恢复本地机房服务器；
38.本地机房服务器恢复期间，所述异地机房产生的数据暂存到异地机房本地mq缓存队列；当本地机房服务器恢复后，缓存数据持续分发，同时所述异地机房会将异地机房本地mq缓存队列的数据同步至本地机房。
39.根据一些实施例，本发明的第二方案提供了一种用于电力可视化监控的海量数据处理查询系统，采用如下技术方案：
40.用于电力可视化监控的海量数据处理查询系统，包括：
41.基础环境搭建模块，被配置为对本地机房和异地机房进行统一的基础环境搭建，构建数据同步队列和用户业务查询习惯队列；
42.数据变动汇总模块，被配置为实时采集电力可视化数据，并同时存入本地机房和异地机房，并根据数据类型存储到对应的数据库中；
43.索引构建模块，被配置为所述异地机房定时根据历史用户查询日志进行数据查询，确定用户查询热词和对应数据的时序纳秒id的关系，形成查询热词-纳秒索引id并发送给本地机房进行索引同步；
44.数据查询模块，被配置为获取用户查询指令，根据用户查询指令确定查询热词；基于确定的查询热词和查询热词-纳秒索引id，获取对应的数据库底层纳秒id，根据数据库底层纳秒id确定查询数据。
45.根据一些实施例，本发明的第三方案提供了一种计算机可读存储介质。
46.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法中的步骤。
47.根据一些实施例，本发明的第四方案提供了一种计算机设备。
48.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法中的步骤。
49.与现有技术相比，本发明的有益效果为：
50.本发明针对上述问题以及海量数据查询低效问题同时做出了解决，数据备份不再
定时备份，且充分利用异地机房数据为高效查询提供，基于用户查询习惯的多维度索引预生成并反向同步至用户侧服务器数据库存储，软件应用使用生成的业务常用的多维度索引建立在在数据底层索引上，多层次索引降低大表查询范围，便于用户查询快速响应。
51.本发明异地互备在服务应用方面提供了容灾能力的提升，用户体验上更优。在数据保护方面，异地互备保证了数据多地存储，降低数据丢失风险。数据高效查询的设计，对海量数据的接收、存储、使用各个环节做了多层次的结构设计，根据业务功能分类聚合多key索引的生成，为复杂业务的实行提供了高效查询方法，在用户使用，研发维护等多方面提供底层支持，从长远利益上该设计增益巨大。
附图说明
52.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
53.图1是本发明实施例中一种用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法流程图。
具体实施方式
54.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
55.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
56.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
57.在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
58.实施例一
59.如图1所示，本实施例提供了一种用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法。本实施例中，该方法包括以下步骤：
60.用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法，包括：
61.对本地机房和异地机房进行统一的基础环境搭建，构建数据同步队列和用户业务查询习惯队列；
62.实时采集电力可视化数据，并存入本地机房和异地机房，并根据数据类型存储到对应的数据库中；
63.所述异地机房定时根据历史用户查询日志进行数据查询，确定用户查询热词和对应数据的时序纳秒id的关系，形成查询热词-纳秒索引id并发送给本地机房进行索引同步；
64.获取用户查询指令，根据用户查询指令确定查询热词；基于确定的查询热词和查询热词-纳秒索引id，获取对应的数据库底层纳秒id，根据数据库底层纳秒id确定查询数据。
65.进一步地，所述对本地机房和异地机房进行统一的基础环境搭建，构建数据同步
队列和用户业务查询习惯队列，包括：
66.对本地机房和异地机房搭建同版本数据库、备份数据传输队列以及备份数据消费策略；
67.建立对应的数据同步队列及其约定数据格式；
68.建立对应的用户业务查询习惯队列及其约定数据格式。
69.进一步地，所述数据同步队列的关键字为databasetype(数据库类型)，datatype(数据类型)，data(具体数据)；
70.所述用户业务查询习惯队列的关键字为businesstype(业务功能模块)，querykeywords(查询关键词)，datasheet(数据表)。
71.进一步地，实时采集电力可视化数据，并同时存入本地机房和异地机房，并根据数据类型存储到对应的数据库中，包括：
72.建立业务功能模块字典，所述业务功能模块字典包括应用内所有数据变动的功能类型；
73.所述本地机房根据电力可视化数据的数据类型存储到对应的数据库中，当发生数据入库失败时，所述本地机房剔除入库失败的数据，并将剩余数据发送至异地机房mq数据同步队列；
74.所述异地机房同时也根据异地机房mq数据同步队列中电力可视化数据的数据类型存储到对应的数据库中。
75.进一步地，所述本地机房根据电力可视化数据的数据类型存储到对应的数据库中，当发生数据入库失败时，所述本地机房剔除入库失败的数据，并将剩余数据发送至异地机房mq数据同步队列，包括：
76.对于关系型数据变动，所述本地机房采用关系型数据库对应的持久层框架mybatis拦截关系型变动数据，并提取关系型变动数据的关系型sql语句，对应业务功能模块字典形成json格式的关系型变动数据，存储至本地机房mq暂存队列；
77.对于非关系型数据变动，利用spring-aop封装专用注解收集非关系型变动数据，整合规范成json格式的非关系型变动数据，存储至本地机房mq暂存队列；
78.如果发生数据事务回滚情况，则组合同样数据发送至本地机房mq暂存队列并标识-1；
79.应用侧统一数据处理程序消费本地机房mq暂存队列，如果有数据重合且标识-1的数据则入库失败，并将剩余本地机房mq暂存队列的数据发送至异地机房mq数据同步队列。
80.进一步地，所述异地机房定时根据历史用户查询日志进行数据查询，确定用户查询热词和对应数据的时序纳秒id的关系，形成查询热词-纳秒索引id并发送给本地机房进行索引同步，包括：
81.所述本地机房定时收集用户查询日志存储在本地mq缓存队列中，所述本地机房将存储在本地mq缓存队列中用户查询日志发送至异地机房中的mq用户业务查询习惯队列中；
82.所述异地机房消费mq用户业务查询习惯队列，汇总用户查询数据，存储至异地机房数据库；
83.所述异地机房在每日数据库活跃度降低时统计用户查询数据，根据业务功能模块、细分功能以及对应的字典项，统计功能模块的查询次数，统计该功能模块下出现的查询
条件，如果是多条件查询则把组合条件作为一项，把组合条件分离每一个单独的条件作为一项，统计功能模块的查询次数；
84.根据功能模块的查询次数倒排查询，并根据优先级以及时间范围，利用数据库内置的底层索引查询对应数据库的数据，同时确定数据对应的时序纳秒id；
85.根据功能模块的查询次数和对应数据的时序纳秒id，形成查询热词-纳秒索引id；
86.所述异地机房根据查询热词-纳秒索引id，同时结合历史汇总结果重排序，最终按照排序结果，把数据转发至本地机房应用侧mq暂存队列中进行索引同步。
87.进一步地，该方法还包括：
88.应用正常运行时，本地机房和异地机房同步操作数据，双方机房数据一致；当本地机房宕机，监控中心立即切换上层网关，转发用户请求至异地机房；运维人员恢复本地机房服务器；
89.本地机房服务器恢复期间，所述异地机房产生的数据暂存到异地机房本地mq缓存队列；当本地机房服务器恢复后，缓存数据持续分发，同时所述异地机房会将异地机房本地mq缓存队列的数据同步至本地机房。
90.具体地，本实施例所述的方法，具体包括：
91.步骤一，基础环境建设：
92.本地机房与异地机房同版本软件应用部署，同版本数据库部署，包括关系型与非关系型数据库。备份数据传输专用mq部署，备份数据消费程序部署。
93.建立对应的数据同步队列syncdata。约定数据格式为json。json内关键字为databasetype(数据库类型)，datatype(数据类型-sql语句、文件流、序列化json等)，data(具体数据)。
94.建立对应的用户业务查询习惯队列user-query-data。约定数据格式为json。json内关键字为：businesstypee(业务功能模块)，querykeywords(查询关键词)，datasheete(数据表)。
95.步骤二 数据变动汇总与处理：
96.1：建立业务功能模块字典。汇总应用内所有涉及数据变动的功能，划分类型。
97.2：数据转发器内置。
98.1)关系型数据库数据变动：采用关系型数据库对应的持久层框架-mybatis，构建sql拦截器。该拦截器在sql发送至数据库前发生作用，起到拦截作用，此时嵌入数据汇总功能提取关系型sql语句，对应功能字典形成json，转发至本地机房mq暂存队列。
99.2)非关系型数据变动：利用spring-aop封装专用注解，在代码生效方法注解，收集非关系型变动数据，整合规范json，转发本地机房mq暂存队列。
100.3)如果发生数据入库失败情况，则组合同样数据发送至本地机房mq暂存队列并标识-1。
101.需要说明的是，进入本地机房的数据是异步进行的，一个过程是直接存入到本地机房mq暂存队列进行入库，另一个并行的过程是先进入拦截器进行数据组合判断，如果发生入库失败，则拦截器会组合该入库失败的数据并增加状态标识-1，转发至本地机房mq暂存队列，使得最终本地机房mq暂存队列中会有两条重复的数据，但标识有-1，代表入库失败。
102.比如：一行数据为2-2-2，存储数据库失败，那么回滚，此时程序可以获取到错误的数据为2-2-2，那么在组合一条同样的2-2-2，加一个状态标识-1，代表入库失败的。如果发发生数据事务回滚，则该数据再次发送一次到暂存队列，且此时该数据标识为-1。
103.3：应用侧统一数据处理程序消费本地机房mq暂存队列，将本地机房mq暂存队列中的数据发送至异地机房mq数据同步队列：syncdata。
104.应用数据入库基本都是秒级入库，入库数据量小但是频率高。故该处理程序内存中缓存x秒数据，如果发现有数据重合且标识-1的数据则提出，该部分数据为入库失败数据。也就是说，如果发现有数据重合且标识-1的数据，就将这两条数据剔除，剩余数据入库。
105.4：异地机房数据同步处理程序消费异地机房mq数据同步队列：syncdata数据。根据databasetyp(数据库类型)调起不同的入库程序(关系型数据库入库、非关系型、文件数据等)，获取data数据入库存储。
106.5：做到以上内容，需要应用程序数据结构设计避免数据库出现自增id情况，需要使用应用内生成的时序纳秒级id()，这样方能保证本地、异地数据统一。为后续构建业务层多维度索引提供基础条件。需要说明的是，此处的时序纳秒id是在应用内生成的，数据在缓存入本地机房和异地机房之前已经拥有了时序纳秒id。
107.步骤三：异地机房多维度索引构建与本地机房同步
108.1：本地应用内置用户查询日志收集程序，收集内容包括，用户id、业务功能模块、细分数据模块、查询条件(多个)。异步转发至本地机房mq缓存队列。本地缓存队列集中消费，转发至异地机房mq用户业务查询习惯队列；
109.需要说明的是，用户业务查询习惯队列(user-query-data)。
110.2：异地机房消费mq-user-query-data队列。汇总用户查询数据，存储至异地机房数据库。
111.3：异地机房在每日数据库活跃度降低时(一般为凌晨)统计用户查询数据，根据业务功能模块、细分功能以及对应的字典项(字典项记录了业务功能与数据库表的关系)，统计功能模块的查询次数，统计该功能模块下出现的查询条件，如果是多条件查询则把组合条件作为一项，把该功能模块下的所有出现过的查询条件的次数进行最终统计。例如，功能模块为用户信息查询模块，那么此处的多条件指的是用户名字，用户身份证，用户住址等。
112.根据功能模块下的所有出现过的查询条件的次数，倒排查询。根据优先级以及时间范围，查询对应数据库的数据，本次查询所使用的是数据库内置的底层索引，由于统一的设计原因，数据大表的索引key都是时序纳秒id，则本次查询讲会获取查询条件对应的纳秒id范围。该过程是消耗时间消耗数据库读写压力的。所以设计为，该步骤在异地机房低活跃度时处理。
113.4：上一步生成的查询热词-纳秒索引id范围结果，优先异地机房存储。存储时结合历史汇总结果重排序，最终按照排序结果，把数据转发至本地机房应用侧mq。需要说的是，具体的数据转发过程与前文中异地机房数据同步到本地机房的过程是一致的，都是先暂存到异地机房mq暂存队列，再转发至本地机房。
114.5：本地应用mq消费多维度索引生成的结果队列数据，存储关系型数据库。并将该结果打入服务器缓存如redis等中间件。
115.步骤四：用户高效查询过程
116.可视化应用运行时，用户多用查询类业务查看历史数据等。
117.此时应用优先分解该查询所属业务功能模块，分解查询条件，获取查询时间范围，根据功能、查询条件获取缓存内的数据。
118.如果可以查到，则获取对应的数据库底层纳秒id。使用该底层索引id，在底层数据获取详情数据。这一步免除了使用过多的底层索引，直接通过上层应用生成的多维度索引获取底层数据索引key，根据key值获取数据直接命中。
119.步骤五：异地互备容灾过程。
120.应用正常运行时，本地、异地机房几乎同步操作数据，双方机房数据一致。当本地机房宕机，监控中心立即切换上层网关，转发用户请求至异地机房。
121.运维人员恢复本地服务器。此时恢复服务器期间，异地机房产生的数据也需要同步到本地宕机的服务器，但是宕机则无法消费。为防止丢失，异地机房mq缓存队列，相当于暂存了需要同步的数据。当原服务器恢复后，缓存数据持续分发，数据快速同步。免除丢失风险。
122.异地极低延迟互备，之所以采用mq队列方式，是为了最大限度的降低数据同步的延迟时间，且本地各有mq也防止了宕机时数据空发丢失。且基于应用自主生成纳秒id的做法，保证双发数据的完全统一，给异地机房定时生成多维度索引创建了条件。即不影响原应用使用，又分担了运算压力。
123.实施例二
124.本实施例提供了一种用于电力可视化监控的海量数据处理查询系统，包括：
125.根据一些实施例，本发明的第二方案提供了一种用于电力可视化监控的海量数据处理查询系统，采用如下技术方案：
126.用于电力可视化监控的海量数据处理查询系统，包括：
127.基础环境搭建模块，被配置为对本地机房和异地机房进行统一的基础环境搭建，构建数据同步队列和用户业务查询习惯队列；
128.数据变动汇总模块，被配置为实时采集电力可视化数据，并存入本地机房和异地机房，并根据数据类型存储到对应的数据库中；
129.索引构建模块，被配置为所述异地机房定时根据历史用户查询日志进行数据查询，确定用户查询热词和对应数据的时序纳秒id的关系，形成查询热词-纳秒索引id并发送给本地机房进行索引同步；
130.数据查询模块，被配置为获取用户查询指令，根据用户查询指令确定查询热词；基于确定的查询热词和查询热词-纳秒索引id，获取对应的数据库底层纳秒id，根据数据库底层纳秒id确定查询数据。
131.上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
132.上述实施例中对各个实施例的描述各有侧重，某个实施例中没有详述的部分可以参见其他实施例的相关描述。
133.所提出的系统，可以通过其他的方式实现。例如以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如上述模块的划分，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，例如多个模块可以结合或者可以集成到另外一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
134.实施例三
135.本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法中的步骤。
136.实施例四
137.本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的用于电力可视化监控的海量数据处理查询方法中的步骤。
138.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
139.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
140.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
141.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
142.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，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random accessmemory，ram)等。
143.上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。