批量作业依赖关系中的风险问题识别方法及装置与流程

1.本发明涉及批量作业技术领域，具体而言，涉及一种批量作业依赖关系中的风险问题识别方法及装置。


背景技术：

2.目前，批量程序以作业为单元，各作业之间通过配置排程方式确定依赖调度关系，因此作业间的依赖调度关系的准确性对作业流程的正确处理起到十分关键的作用，但由于作业依赖关系往往通过人工编写sql语句方式进行配置，不仅编写复杂，并且作业依赖关系中的风险问题也且难以发现。
3.因此，现有技术急需一种能够有效的识别出批量作业依赖关系中的风险问题的方案，及时发现依赖关系中包含的错误或风险之处并反馈给开发人员。


技术实现要素：

4.本发明为了解决现有技术难以发现批量作业依赖关系中的风险问题的技术问题，提出了一种批量作业依赖关系中的风险问题识别方法及装置。
5.为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种批量作业依赖关系中的风险问题识别方法，该方法包括：
6.获取预设的有向图结构，其中，所述有向图结构包含：图节点以及连接图节点的有向边，所述图节点与作业一一对应，所述有向边用于表示作业依赖关系；
7.从所述有向图结构中查找未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点，将查找到的图节点标记为已遍历并入栈；
8.执行多次查找步骤，直至栈为空，在每次执行查找步骤时，从栈中选择一个图节点作为当前节点，在所述有向图结构中查找当前节点对应的目标节点，若查找到目标节点，将目标节点更新为当前节点继续进行目标节点查找，直至无法查找到当前节点的目标节点时结束本次查找步骤，目标节点为当前节点的有向边指向中的未标记为已遍历的图节点，每次查找到目标节点时将目标节点标记为已遍历以及若目标节点不在栈中将目标节点入栈，每次将目标节点更新为当前节点时将更新前的当前节点出栈，在无法查找到当前节点的目标节点时将当前节点出栈；在每次查找到目标节点时，若目标节点对应的作业类型不为依赖，则生成第一风险问题信息，若目标节点已在栈中，则生成第二风险问题信息。
9.可选的，该批量作业依赖关系中的风险问题识别方法，还包括：
10.若栈为空，并且所述有向图结构中不存在未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点，则判断所述有向图结构中是否存在未标记为已遍历的图节点；
11.若存在，则生成第三风险问题信息。
12.可选的，该批量作业依赖关系中的风险问题识别方法，还包括：
13.获取全量作业定义规则sql语句以及全量作业依赖关系规则sql语句；
14.对全量作业定义规则sql语句进行解析得到全量作业定义信息，其中，每个作业定
义信息包含：作业id以及作业类型；
15.对全量作业依赖关系规则sql语句进行解析得到作业依赖关系信息，其中，每个作业依赖关系信息包含：前项作业id和后项作业id；
16.若解析得到的作业依赖关系信息中的前项作业id和后项作业id均存在对应的作业定义信息，则记录该解析得到的作业依赖关系信息。
17.可选的，该批量作业依赖关系中的风险问题识别方法，还包括：
18.根据全量作业定义信息和记录的作业依赖关系信息建立有向图结构，在建立有向图结构时，将每个作业id作为一个图节点，将作业类型作为图节点的属性，根据作业依赖关系建立连接图节点的有向边。
19.可选的，该批量作业依赖关系中的风险问题识别方法，还包括：
20.若解析得到的作业依赖关系信息中的前项作业id和/或后项作业id不存在对应的作业定义信息，则生成第四风险问题信息。
21.可选的，所述从栈中选择一个图节点作为当前节点，具体包括：
22.将栈顶的图节点作为当前节点。
23.为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种批量作业依赖关系中的风险问题识别装置，该装置包括：
24.有向图结构获取单元，用于获取预设的有向图结构，其中，所述有向图结构包含：图节点以及连接图节点的有向边，所述图节点与作业一一对应，所述有向边用于表示作业依赖关系；
25.节点入栈单元，用于从所述有向图结构中查找未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点，将查找到的图节点标记为已遍历并入栈；
26.第一风险问题识别单元，用于执行多次查找步骤，直至栈为空，在每次执行查找步骤时，从栈中选择一个图节点作为当前节点，在所述有向图结构中查找当前节点对应的目标节点，若查找到目标节点，将目标节点更新为当前节点继续进行目标节点查找，直至无法查找到当前节点的目标节点时结束本次查找步骤，目标节点为当前节点的有向边指向中的未标记为已遍历的图节点，每次查找到目标节点时将目标节点标记为已遍历以及若目标节点不在栈中将目标节点入栈，每次将目标节点更新为当前节点时将更新前的当前节点出栈，在无法查找到当前节点的目标节点时将当前节点出栈；在每次查找到目标节点时，若目标节点对应的作业类型不为依赖，则生成第一风险问题信息，若目标节点已在栈中，则生成第二风险问题信息。
27.可选的，该批量作业依赖关系中的风险问题识别装置，还包括：
28.第二风险问题识别单元，用于在栈为空并且所述有向图结构中不存在未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点时，判断所述有向图结构中是否存在未标记为已遍历的图节点，并在存在未标记为已遍历的图节点时生成第三风险问题信息。
29.可选的，该批量作业依赖关系中的风险问题识别装置，还包括：
30.规则sql语句获取单元，用于获取全量作业定义规则sql语句以及全量作业依赖关系规则sql语句；
31.第一解析单元，用于对全量作业定义规则sql语句进行解析得到全量作业定义信息，其中，每个作业定义信息包含：作业id以及作业类型；
32.第二解析单元，用于对全量作业依赖关系规则sql语句进行解析得到作业依赖关系信息，其中，每个作业依赖关系信息包含：前项作业id和后项作业id；
33.作业依赖关系信息记录单元，用于在解析得到的作业依赖关系信息中的前项作业id和后项作业id均存在对应的作业定义信息时记录该解析得到的作业依赖关系信息。
34.可选的，该批量作业依赖关系中的风险问题识别装置，还包括：
35.有向图结构建立单元，用于根据全量作业定义信息和记录的作业依赖关系信息建立有向图结构，在建立有向图结构时，将每个作业id作为一个图节点，将作业类型作为图节点的属性，根据作业依赖关系建立连接图节点的有向边。
36.可选的，该批量作业依赖关系中的风险问题识别装置，还包括：
37.第三风险问题识别单元，用于若解析得到的作业依赖关系信息中的前项作业id和/或后项作业id不存在对应的作业定义信息，则生成第四风险问题信息。
38.为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还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计算机程序时实现上述批量作业依赖关系中的风险问题识别方法中的步骤。
39.为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在计算机处理器中执行时实现上述批量作业依赖关系中的风险问题识别方法中的步骤。
40.本发明的有益效果为：
41.本发明通过将批量作业的依赖关系用有向图结构来进行表示，进而在有向图结构上进行风险问题识别，实现了有效的识别出批量作业依赖关系中的风险问题的有益效果，有助于及时发现依赖关系中包含的错误或风险之处并反馈给开发人员。
附图说明
42.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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的附图。在附图中：
43.图1是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别方法的第一流程图；
44.图2是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别方法的第二流程图；
45.图3是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别方法的第三流程图；
46.图4是本发明实施例规则sql语句解析流程图；
47.图5是本发明实施例遍历有向图结构搜索过程示意图；
48.图6是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别装置的第一结构框图；
49.图7是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别装置的第二结构框图；
50.图8是本发明实施例计算机设备示意图。
具体实施方式
51.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是
本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
52.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，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、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、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
53.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
54.需要说明的是，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。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
55.需要说明的是，本发明以下实施例中的批量作业依赖关系中的风险问题识别方法和装置可以应用于金融领域，也可以应用于其他技术领域。
56.本发明提供了一种批量作业的依赖关系实时监控方法，本发明通过对规则sql语句进行解析，加载到内存中，得到作业定义和作业依赖关系，并转化为有向图结构，通过对有向图进行遍历搜索，可得到图的状态，如含有孤立节点，循环依赖等，最后输出对应的风险信息。
57.图1是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别方法的第一流程图，如图1所示，在本发明一个实施例中，本发明的批量作业依赖关系中的风险问题识别方法包括步骤s101至步骤s103。
58.步骤s101，获取预设的有向图结构，其中，所述有向图结构包含：图节点以及连接图节点的有向边，所述图节点与作业一一对应，所述有向边用于表示作业依赖关系。
59.在本发明实施例中，本发明基于批量作业的依赖关系建立了批量作业的有向图结构。该有向图结构包含多个图节点，每个图节点对应一个作业，有向图结构还包含有向边，有向边从一个图节点指向另一个图节点，用于表示作业之间的依赖关系。
60.步骤s102，从所述有向图结构中查找未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点，将查找到的图节点标记为已遍历并入栈。
61.在本发明实施例中，每个作业都有各自对应的作业类型，在本发明中，作业类型包括自动以及依赖两种类型。
62.在本发明实施例中，本发明不断地从有向图结构中查找未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点，每查找到一个图节点，将该查找到的图节点标记为已遍历并入栈，直至有向图结构中不存在未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点。
63.步骤s103，执行多次查找步骤，直至栈为空，在每次执行查找步骤时，从栈中选择一个图节点作为当前节点，在所述有向图结构中查找当前节点对应的目标节点，若查找到目标节点，将目标节点更新为当前节点继续进行目标节点查找，直至无法查找到当前节点的目标节点时结束本次查找步骤，目标节点为当前节点的有向边指向中的未标记为已遍历
的图节点，每次查找到目标节点时将目标节点标记为已遍历以及若目标节点不在栈中将目标节点入栈，每次将目标节点更新为当前节点时将更新前的当前节点出栈，在无法查找到当前节点的目标节点时将当前节点出栈；在每次查找到目标节点时，若目标节点对应的作业类型不为依赖，则生成第一风险问题信息，若目标节点已在栈中，则生成第二风险问题信息。
64.在本发明实施例中，第一风险问题信息用于表示节点类型错误。在本发明一个实施例中，在每次查找到目标节点时，若目标节点对应的作业类型不为依赖，则根据该目标节点的节点id生成第一风险问题信息。
65.在本发明实施例中，第二风险问题信息用于表示作业依赖关系存在循环依赖。在本发明一个实施例中，在每次查找到目标节点时，若目标节点已在栈中，则根据该目标节点的节点id生成第二风险问题信息。
66.在本发明一个实施例中，所述从栈中选择一个图节点作为当前节点，具体包括：将栈顶的图节点作为当前节点。
67.由此可见，本发明通过将批量作业的依赖关系用有向图结构来进行表示，进而在有向图结构上进行风险问题识别，实现了有效的识别出批量作业依赖关系中的风险问题的有益效果，有助于及时发现依赖关系中包含的错误或风险之处并反馈给开发人员。
68.图2是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别方法的第二流程图，如图2所示，在本发明一个实施例中，本发明的批量作业依赖关系中的风险问题识别方法还包括步骤s201至步骤s202。
69.步骤s201，若栈为空，并且所述有向图结构中不存在未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点，则判断所述有向图结构中是否存在未标记为已遍历的图节点。
70.步骤s202，若存在，则生成第三风险问题信息。
71.在本发明实施例中，第三风险问题信息用于表示具有孤立作业。在本步骤中，若所述有向图结构中存在未标记为已遍历的图节点，则根据该未标记为已遍历的图节点的节点id生成第三风险问题信息。
72.图3是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别方法的第三流程图，如图3所示，在本发明一个实施例中，本发明的批量作业依赖关系中的风险问题识别方法还包括步骤s301至步骤s304。
73.步骤s301，获取全量作业定义规则sql语句以及全量作业依赖关系规则sql语句。
74.步骤s302，对全量作业定义规则sql语句进行解析得到全量作业定义信息，其中，每个作业定义信息包含：作业id以及作业类型。
75.步骤s303，对全量作业依赖关系规则sql语句进行解析得到作业依赖关系信息，其中，每个作业依赖关系信息包含：前项作业id和后项作业id。
76.在本发明实施例中，本发明对于作业定义和作业依赖关系的规则sql语句，可分别简化并抽象出作业定义信息和作业依赖关系信息。
77.步骤s304，若解析得到的作业依赖关系信息中的前项作业id和后项作业id均存在对应的作业定义信息，则记录该解析得到的作业依赖关系信息。
78.在本发明一个实施例中，本发明的批量作业依赖关系中的风险问题识别方法还包括：
79.若解析得到的作业依赖关系信息中的前项作业id和/或后项作业id不存在对应的作业定义信息，则生成第四风险问题信息。
80.如图4所示，在对作业定义和作业依赖关系的规则sql语句进行解析过程中,可发现以下风险问题：
81.sql语句不规范：sql语句未严格按照已定义的sql语句形式编写。
82.作业id未定义：在作业依赖关系中使用了该作业id，但作业定义sql语句中没有该作业id。
83.在本发明一个实施例中，第四风险问题信息用于表示作业定义不存在。在本发明一个实施例中，本步骤具体根据不存在对应的作业定义信息的作业id生成第四风险问题信息。
84.在本发明一个实施例中，本发明的批量作业依赖关系中的风险问题识别方法还包括：
85.根据全量作业定义信息和记录的作业依赖关系信息建立有向图结构，在建立有向图结构时，将每个作业id作为一个图节点，将作业类型作为图节点的属性，根据作业依赖关系建立连接图节点的有向边。
86.在本发明一个实施例中，本发明在新生成作业定义规则sql语句以及新生成作业依赖关系规则sql语句时，可以对该新生成的规则sql语句进行解析，得到作业定义信息和作业依赖关系信息，进而直接根据作业定义信息在有向图结构中添加新的节点，以及在作业依赖关系信息中的前项作业id和后项作业id均存在对应的作业定义信息时在有向图结构中添加新的有向边。
87.图5是本发明实施例遍历有向图结构搜索过程示意图，如图5所示，在本发明一个实施例中，本发明遍历有向图结构搜索过程具体如下：
88.(1)找到未遍历过的以作业类型为0
‑
自动的作业id作为起始节点，标记已遍历，并入栈，若无未遍历的起始节点，则继续(5)步骤。
89.(2)根据当前节点的有向边找到下一个未遍历节点，
90.若无下一未遍历节点，则出栈当前节点，若栈为空，则继续(1)步骤，否则以栈顶节点作为当前节点继续(2)步骤；
91.若有下一未遍历节点，则以下一节点作为当前节点，继续(3)步骤。
92.(3)检查当前节点对应的作业类型，
93.作业类型为0
‑
自动，则记录风险问题(生成第一风险问题信息)，该节点作业类型不匹配，继续(4)步骤；
94.作业类型为1
‑
依赖，则继续(4)步骤。
95.(4)检查当前节点是否在栈中，
96.在栈中，则记录风险问题(生成第二风险问题信息)，该节点作业依赖关系存在循环依赖，继续(2)步骤；
97.不在栈中，则标记已遍历并入栈，继续(2)步骤。
98.(5)逐个遍历所有节点，将未具有已遍历标记的节点进行记录风险问题(生成第三风险问题信息)，这些节点为孤立节点。
99.(6)输出风险问题信息，结束搜索过程。
100.由以上实施例可以看出，本发明通过简化抽象出批量作业依赖关系的规则sql语句，并解析该sql语句转为有向图结构，实现了一种用于实时检测批量作业依赖关系的可行方法，能够及时发现作业依赖关系中包含的风险问题，为批量作业的正确调度提供了保障。
101.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
102.基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种批量作业依赖关系中的风险问题识别装置，可以用于实现上述实施例所描述的批量作业依赖关系中的风险问题识别方法，如下面的实施例所述。由于批量作业依赖关系中的风险问题识别装置解决问题的原理与批量作业依赖关系中的风险问题识别方法相似，因此批量作业依赖关系中的风险问题识别装置的实施例可以参见批量作业依赖关系中的风险问题识别方法的实施例，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
103.图6是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别装置的第一结构框图，如图6所示，在本发明一个实施例中，本发明的批量作业依赖关系中的风险问题识别装置包括：
104.有向图结构获取单元1，用于获取预设的有向图结构，其中，所述有向图结构包含：图节点以及连接图节点的有向边，所述图节点与作业一一对应，所述有向边用于表示作业依赖关系；
105.节点入栈单元2，用于从所述有向图结构中查找未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点，将查找到的图节点标记为已遍历并入栈；
106.第一风险问题识别单元3，用于执行多次查找步骤，直至栈为空，在每次执行查找步骤时，从栈中选择一个图节点作为当前节点，在所述有向图结构中查找当前节点对应的目标节点，若查找到目标节点，将目标节点更新为当前节点继续进行目标节点查找，直至无法查找到当前节点的目标节点时结束本次查找步骤，目标节点为当前节点的有向边指向中的未标记为已遍历的图节点，每次查找到目标节点时将目标节点标记为已遍历以及若目标节点不在栈中将目标节点入栈，每次将目标节点更新为当前节点时将更新前的当前节点出栈，在无法查找到当前节点的目标节点时将当前节点出栈；在每次查找到目标节点时，若目标节点对应的作业类型不为依赖，则生成第一风险问题信息，若目标节点已在栈中，则生成第二风险问题信息。
107.在本发明一个实施例中，本发明的批量作业依赖关系中的风险问题识别装置还包括：
108.第二风险问题识别单元，用于在栈为空并且所述有向图结构中不存在未标记为已遍历并且对应的作业类型为自动的图节点时，判断所述有向图结构中是否存在未标记为已遍历的图节点，并在存在未标记为已遍历的图节点时生成第三风险问题信息。
109.图7是本发明实施例批量作业依赖关系中的风险问题识别装置的第一结构框图，如图7所示，在本发明一个实施例中，本发明的批量作业依赖关系中的风险问题识别装置还包括：
110.规则sql语句获取单元4，用于获取全量作业定义规则sql语句以及全量作业依赖关系规则sql语句；
111.第一解析单元5，用于对全量作业定义规则sql语句进行解析得到全量作业定义信息，其中，每个作业定义信息包含：作业id以及作业类型；
112.第二解析单元6，用于对全量作业依赖关系规则sql语句进行解析得到作业依赖关系信息，其中，每个作业依赖关系信息包含：前项作业id和后项作业id；
113.作业依赖关系信息记录单元7，用于在解析得到的作业依赖关系信息中的前项作业id和后项作业id均存在对应的作业定义信息时记录该解析得到的作业依赖关系信息；
114.有向图结构建立单元8，用于根据全量作业定义信息和记录的作业依赖关系信息建立有向图结构，在建立有向图结构时，将每个作业id作为一个图节点，将作业类型作为图节点的属性，根据作业依赖关系建立连接图节点的有向边。
115.在本发明一个实施例中，本发明的批量作业依赖关系中的风险问题识别装置还包括：
116.第三风险问题识别单元，用于若解析得到的作业依赖关系信息中的前项作业id和/或后项作业id不存在对应的作业定义信息，则生成第四风险问题信息。
117.为了实现上述目的，根据本技术的另一方面，还提供了一种计算机设备。如图8所示，该计算机设备包括存储器、处理器、通信接口以及通信总线，在存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例方法中的步骤。
118.处理器可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
119.存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及单元，如本发明上述方法实施例中对应的程序单元。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及作品数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。
120.存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
121.所述一个或者多个单元存储在所述存储器中，当被所述处理器执行时，执行上述实施例中的方法。
122.上述计算机设备具体细节可以对应参阅上述实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
123.为了实现上述目的，根据本技术的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，
所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在计算机处理器中执行时实现上述批量作业依赖关系中的风险问题识别方法中的步骤。本领域技术人员可以理解，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，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read
‑
only memory，rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid
‑
state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
124.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
125.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。