本发明实施方式涉及互联网技术领域，特别涉及计算能力共享方法及智能设备。
背景技术：
随着科学技术和通信技术的不断发展，越来越多的智能设备步入人们的日常生活中。为了满足人们日益增加的应用需求，这些智能设备的功能越来越多，对计算能力的需求也越来越大。
但是，本专利申请人发现现有技术至少存在如下缺陷：
现有技术中的智能设备其计算能力是由自身的硬件资源所决定的，计算能力较为有限。在实际应用时，为避免智能设备在处理某些需要大规模计算的任务事件时，出现硬件资源长期被占用，无法响应用户其他应用需求的情况，技术人员通常会将这些需要大规模计算的任务事件发送至后台服务器，借助后台服务器进行计算获取计算结果，并由后台服务器将计算结果发送至智能设备，从而能够避免智能设备的硬件资源长期被占用，但是这样会产生一定的费用，增加计算成本。并且，后台服务器本身的各项配置也会影响计算的响应速度和计算结果。
技术实现要素：
本发明实施方式的目的在于提供一种计算能力共享方法及智能设备，能够解决处理大规模计算的任务事件时对后台服务器的依赖，减少了计算成本。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种计算能力共享方法，应用于智能设备，智能设备为分布式数据库中的一智能节点，分布式数据库包括m个智能节点，且各智能节点为区块链节点；m为大于1的正整数；
该方法包括：
接收到任务事件时，预估完成任务事件需要的处理时间；
如果处理时间大于预设时长，则获取符合预设条件的n个智能节点；其中，预设条件至少包括：智能节点处于闲置状态；n小于小于或等于m，且n为大于0的正整数；
将任务事件拆解成n个子任务事件，并将子任务事件分发至智能节点；其中，n个子任务事件与n个智能节点一一对应。
本发明的实施方式还提供了一种智能设备，包括：至少一个处理器；以及，
与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的计算能力共享方法。
本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的计算能力共享方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，将多个智能设备作为区块链节点，组成分布式数据库。在某一智能设备接收到的任务事件时，若处理该任务事件所预估的处理时间大于预设时长，则说明这一任务事件对于该智能设备而言，为大规模计算的任务事件。此时，接收到任务事件的智能设备将任务事件进行拆解划分，分发给分布式数据库中处于闲置状态的其他智能节点，令这些智能节点所对应的智能设备进行处理。这样，在遇到大规模计算的任务事件时，能够调用其他闲置智能节点对任务事件进行计算处理，从而不需要设置后台服务器，解决了处理大规模计算的任务事件时对后台服务器的依赖，不仅降低了计算成本，而且提高了硬件资源的利用率。
另外，将任务事件拆解成n个子任务事件，并将子任务事件分发至智能节点，具体包括：获取n个智能节点中各智能节点的计算能力；根据智能节点的计算能力，在任务事件中拆解出一与计算能力对应的子任务事件；将子任务事件分发至智能节点。这样，各处于闲置状态的智能节点能够获取与自身计算能力相匹配的子任务事件，硬件资源的利用率较高。
另外，将任务事件拆解成n个子任务事件，具体包括：获取n个智能节点中各智能节点的计算能力；获取n个计算能力中的最低计算能力，并根据最低计算能力设置参考计算能力；其中，参考计算能力小于或等于最低计算能力；在任务事件中拆解出n个与参考计算能力对应的子任务事件。这样，能够给处于闲置状态的智能节点留有一定的计算能力余量，为其能够响应用户其他应用需求提供了基础。
另外，将任务事件拆解成n个子任务事件，并将子任务事件分发至智能节点后，还包括：统计m个智能节点中各智能节点完成的子任务事件数目；根据智能节点完成的子任务事件数目，为智能节点设置优先级；其中，数目越高的智能节点，优先级越高。这样，能够对分布式数据库中的各智能节点进行分级，为后续分发子任务事件提供了更多的参考信息。
附图说明
一个或多个实施方式通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施方式的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是根据第一实施方式的计算能力共享方法的具体流程图；
图2是根据第三实施方式的计算能力共享方法的具体流程图；
图3是根据第四实施方式智能设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
本发明的第一实施方式涉及一种计算能力共享方法，具体流程如图1所示。本实施方式中的计算能力共享方法在智能设备上进行实施，智能设备可以是手机、电脑、平板电脑等移动终端，也可以为智能门铃、智能冰箱等智能家居设备。本实施方式中的智能设备与其他若干个智能设备组成了分布式数据库，本实施方式中的智能设备为分布式数据库中的一智能节点，且这一智能节点为区块链节点。
步骤101，接收到任务事件时，预估完成任务事件需要的处理时间。
具体地说，智能设备在接收到任务事件时，预估任务事件需要的计算量，以及根据自身当前处于闲置状态的硬件资源，获取计算速度。智能设备根据预估的计算量以及获取的计算速度，预估完成任务事件需要的处理时间。如，智能设备将预估的计算量与获取的计算速度的比值作为完成任务事件需要的处理时间。
步骤102，判断处理时间是否大于预设时长。若是，则执行步骤103，否则结束本流程。
具体地说，预设时长可以由技术人员预先设置并保存在智能设备中。更具体地说，智能设备在获取到预设时长后，可以将所保存的预设时长分发至分布式数据库中的每一节点，令分布式数据库中每一节点的智能设备都能够获取到预设时长，从而令用户不需要在每一智能设备中进行设置保存预设时长的操作，简化了用户操作，智能化程度较高。
步骤103，获取符合预设条件的n个智能节点。
本实施方式中，预设条件为：智能节点处于闲置状态。如，分布式数据库包括6个智能节点，分别为智能节点a、智能节点b、智能节点c、智能节点d、智能节点e、智能节点f.。若假设接收到任务事件的智能节点为：智能节点a，当前处于闲置状态的智能节点为：智能节点c、智能节点d、智能节点e。则步骤103获取到符合预设条件的3个智能节点：智能节点c、智能节点d、智能节点e。
步骤104，将任务事件拆解成n个子任务事件，并将子任务事件分发至智能节点。
具体地说，智能设备在将任务事件拆解成n个子任务事件时，可以获取n个智能节点中各智能节点的计算能力，以获取n个计算能力中的最低计算能力，根据最低计算能力设置参考计算能力，在任务事件中拆解出n个与参考计算能力对应的子任务事件。这样，各处于闲置状态的智能节点在处理子任务事件时，能够留有一定的计算能力余量，为其能够响应用户其他应用需求提供了基础。
更具体地说，参考计算能力小于或等于最低计算能力。智能设备在设置参考计算能力时，可以获取预设比例，将预设比例的最低计算能力作为参考计算能力。如，预设比例为80％，则参考计算能力可以为最低计算能力的80％。其中，预设比例可以由技术人员预先输入并保存在智能设备中。
以下对本实施方式中智能设备将任务事件拆解成n个子任务事件进行举例说明：
如，智能设备为智能节点a，步骤103获取到符合预设条件的3个智能节点为：智能节点c、智能节点d、智能节点e。其中，智能节点c的计算能力大于或等于智能节点d的处理能力；智能节点d的计算能力大于或等于智能节点e的计算能力。则智能设备获取智能节点c、智能节点d以及智能节点e这3个智能节点的计算能力，获取这三个智能节点中的最低计算能力：智能节点e的计算能力。智能设备可以将参考计算能力设置为智能节点e的计算能力的80％，从而在任务事件中拆解出3个与参考计算能力对应的子任务事件。
本发明的实施方式相对于现有技术而言，将多个智能设备作为区块链节点，组成分布式数据库。在某一智能设备接收到的任务事件时，若处理该任务事件所预估的处理时间大于预设时长时，则说明这一任务事件对于该智能设备而言为大规模计算的任务事件。此时，接收到任务事件的智能设备将任务事件进行拆解划分，分发给分布式数据库中处于闲置状态的其他智能节点，以便于闲置状态的其他智能节点所对应的智能设备进行处理。这样，在遇到大规模计算的任务事件时，能够调用其他闲置智能节点对任务事件进行计算处理，从而不需要设置后台服务器，解决了处理大规模计算的任务事件时对后台服务器的依赖，不仅降低了计算成本，而且提高了硬件资源的利用率。
本发明的第二实施方式涉及一种计算能力共享方法。第二实施方式与第一实施方式大致相同，主要区别之处在于：本发明第二实施方式提供了智能设备将任务事件拆解成n个子任务事件的另一种具体实现形式，增加了本发明实施方式的灵活性。
本实施方式中，智能设备在将任务事件拆解成n个子任务事件时，可以获取n个智能节点中各智能节点的计算能力，根据智能节点的计算能力，在任务事件中拆解出一与计算能力对应的子任务事件，将子任务事件分发至智能节点。
具体地说，假设智能设备为智能节点a，获取到的符合预设条件的3个智能节点为：智能节点c、智能节点d、智能节点e。其中，智能节点c的计算能力记为c；智能节点d的计算能力记为d；智能节点e的计算能力记为e。则智能设备根据智能节点c的计算能力c，在任务事件中拆解出一与计算能力c对应的子任务事件1，将子任务事件1分发至智能节点c；智能设备根据智能节点d的计算能力d，在任务事件中拆解出一与计算能力d对应的子任务事件2，将子任务事件1分发至智能节点d；智能设备根据智能节点e的计算能力e，在任务事件中拆解出一与计算能力e对应的子任务事件3，将子任务事件3分发至智能节点e。这样，各处于闲置状态的智能节点能够获取与自身计算能力相匹配的子任务事件，令各处于闲置状态的智能节点的硬件资源得到了充分的利用。
本发明第三实施方式涉及一种计算能力共享方法，具体流程如图2所示。本发明第三实施方式在第一实施方式或第二实施方式的基础上加以改进，主要改进之处在于：在本发明第三实施方式中，还对分布式数据库中的各智能节点进行分级，为后续分发子任务事件提供了更多的参考信息。以下进行具体说明：
本实施方式中的步骤201至步骤204与第一实施方式中的步骤101至步骤104大致相同，为减小重复，在此不再赘述，以下仅对不同部分进行说明：
步骤205，统计m个智能节点中各智能节点完成的子任务事件数目。
具体地说，智能节点完成的子任务事件数目为该智能节点加入分布式数据库后，历史完成所有的子任务事件的数目。
步骤206，根据智能节点完成的子任务事件数目，为智能节点设置优先级。
具体地说，智能设备中预设有数目区间与优先级的对应关系，智能设备根据智能节点完成的子任务事件数目所处的数目区间，为智能节点设置与该数目区间对应的优先级。如，数目区间与优先级的对应关系可以如下表一：
表一：
若，智能节点完成的子任务事件数目为1，则该智能节点的优先级为优先级ⅰ。若，智能节点完成的子任务事件数目为150，则该智能节点的优先级为优先级ⅱ。若，智能节点完成的子任务事件数目为1000，则该智能节点的优先级为优先级ⅲ。需要说明的是，上述表一举例仅作为数目区间与优先级的对应关系的示例性说明，本实施方式中并不对数目区间与优先级的对应关系做任何限定。
本实施方式中，数目越高的智能节点，优先级越高，预设条件还可以包括优先级低于或等于智能设备所在智能节点的优先级。这样，在分布式数据库中参与度与活跃度越高的智能节点的任务事件能够得到优先处理，从而能够提高分布式数据库中各智能节点的参与积极性。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本发明的第四实施方式涉及一种智能设备，如图3所示，包括：至少一个处理器301；以及，与所述至少一个处理器301通信连接的存储器302；其中，所述存储器302存储有可被所述至少一个处理器301执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器301执行，以使所述至少一个处理器301能够执行上述方法实施方式中的计算能力共享方法。
其中，存储器302和处理器301采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器301和存储器302的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器301处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器301。
处理器301负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器302可以被用于存储处理器301在执行操作时所使用的数据。
本发明的实施方式相对于现有技术而言，在遇到大规模计算的任务事件时，能够调用其他闲置智能节点对任务事件进行计算处理，从而不需要设置后台服务器，解决了处理大规模计算的任务事件时对后台服务器的依赖，不仅降低了计算成本，而且提高了硬件资源的利用率。
本发明第五实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施方式。
本发明的实施方式相对于现有技术而言，在遇到大规模计算的任务事件时，能够调用其他闲置智能节点对任务事件进行计算处理，从而不需要设置后台服务器，解决了处理大规模计算的任务事件时对后台服务器的依赖，不仅降低了计算成本，而且提高了硬件资源的利用率。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施方式方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施方式，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。