负载调整方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及服务器技术领域，尤其涉及一种负载调整方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着互联网内日益增长的服务需求，企业利用服务器向用户提供应用服务时，通常采用集群部署的方式，将虚拟机节点部署在不同的物理机上，从而实现对基础资源的虚拟化分配。
3.现有技术中，当用户向后台提交服务请求后，系统可以将请求分发到具体的虚拟机节点上，从而将该请求引入相应的节点服务器。然而在实际应用过程中，请求的分散程度并不合理，例如，在同一周期内，来自同源的请求可能会被分发至同一虚拟机节点上，这就导致集群内部分节点出现负载过重的情况，降低了节点资源的利用率以及系统的性能，


技术实现要素：

4.本发明提供一种负载调整方法、装置、电子设备及存储介质，通过对虚拟机节点进行资源平均化利用分配，避免了个别节点负载过重的情况发生，提升了系统性能以及虚拟机节点的资源利用率。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种负载调整方法，该方法包括：
6.基于预设时间间隔，确定各虚拟机节点在下一时刻的负载预测信息，其中，所述负载预测信息包括虚拟机节点的中央处理器利用率以及内存占用率；
7.根据各负载预测信息确定至少一个可用虚拟机节点，并根据所述至少一个可用虚拟机节点确定待分配节点序列；
8.基于所述待分配节点序列，将当前时刻的待处理请求逐一分发至各可用虚拟机节点，以使各可用虚拟机节点对相应的待处理请求进行处理。
9.第二方面，本发明实施例还提供了一种负载调整装置，该装置包括：
10.负载预测信息确定模块，用于基于预设时间间隔，确定各虚拟机节点在下一时刻的负载预测信息，其中，所述负载预测信息包括虚拟机节点的中央处理器利用率以及内存占用率；
11.待分配节点序列确定模块，用于根据各负载预测信息确定至少一个可用虚拟机节点，并根据所述至少一个可用虚拟机节点确定待分配节点序列；
12.请求分发模块，用于基于所述待分配节点序列，将当前时刻的待处理请求逐一分发至各可用虚拟机节点，以使各可用虚拟机节点对相应的待处理请求进行处理。
13.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
14.一个或多个处理器；
15.存储装置，用于存储一个或多个程序，
16.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理
器实现如本发明实施例任一所述的负载调整方法。
17.第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例任一所述的负载调整方法。
18.本发明实施例的技术方案，基于预设时间间隔，确定各虚拟机节点在下一时刻的负载预测信息，即，确定出各虚拟机节点的cpu利用率以及内存占用率；根据各负载预测信息确定至少一个可用虚拟机节点，并根据至少一个可用虚拟机节点确定待分配节点序列，进一步的，基于待分配节点序列，将当前时刻的待处理请求逐一分发至各可用虚拟机节点，以使各可用虚拟机节点对相应的待处理请求进行处理，通过对虚拟机节点进行资源平均化利用分配，避免了个别节点负载过重的情况发生，提升了系统性能以及虚拟机节点的资源利用率。
附图说明
19.为了更加清楚地说明本发明示例性实施例的技术方案，下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然，所介绍的附图只是本发明所要描述的一部分实施例的附图，而不是全部的附图，对于本领域普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图得到其他的附图。
20.图1为本发明实施例一所提供的一种负载调整方法的流程示意图；
21.图2为本发明实施例一所提供的nginx任务分发流程图；
22.图3为本发明实施例一所提供的一种负载调整方法的示意图；
23.图4为本发明实施例二所提供的一种负载调整装置的结构框图；
24.图5为本发明实施例三所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
25.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
26.实施例一
27.图1为本发明实施例一所提供的一种负载调整方法的流程示意图，本实施例可适用于基于多个虚拟机节点对大量任务请求进行处理的情况，该方法可以由负载调整装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，该硬件可以是电子设备，如移动终端、pc端或服务器等。
28.如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
29.s110、基于预设时间间隔，确定各虚拟机节点在下一时刻的负载预测信息。
30.在本实施例中，对于用户客户端发送的多种类型的请求，可以由系统中部署的反向代理服务器进行请求分发，进而将各请求下发至相应的虚拟机节点。其中，反向代理服务器可以将请求有策略地转发给网络中实际工作的业务服务器，如图2所示，反向代理服务器可以是预先部署于系统中的、高性能的超文本传输协议(hyper text transfer protocol，http)和反向代理服务器nginx，该服务器还可以与执行本实施例方案的任务分发装置相连
接，可以理解，反向代理服务器还可以将来自于业务服务器的请求处理结果返回给发起请求的客户端，本公开实施例在此不再赘述。虚拟机节点即是通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统，实际的物理服务器节点运行于虚拟机节点上。具体来说，系统中的虚拟机节点可以理解为多个业务服务器，这些服务器可以是web服务器、基于文本传输协议(file transfer protocol，ftp)的服务器、企业关键应用服务器或者其他关键任务服务器等。
31.在本实施例中，当系统在某一时刻接收到来自于客户端的大量请求时，为了避免系统中虚拟机节点接收的请求过多，从而加重其负载的情况发生，首先需要确定各虚拟机节点在下一时刻的负载预测信息。其中，负载预测信息包括虚拟机节点的中央处理器利用率以及内存占用率，例如，系统可以确定系统中一号虚拟机节点的cpu利用率为30％，内存占用率为15％。
32.同时，为了保证系统在向用户提供应用服务的全过程中，时刻保持对节点资源的平均化利用分配，系统可以基于预设时间间隔获取节点的负载预测信息，例如，当预设时间间隔为1秒时，表示系统每隔1秒钟便需要确定各虚拟机节点的负载预测信息。
33.可选的，在确定虚拟机节点的负载预测信息的过程中，系统可以获取各虚拟机节点在当前时刻的中央处理器利用率以及内存占用率，以基于各中央处理器利用率以及各内存占用率，确定相应虚拟机节点的负载预测信息。具体来说，以vm来表示虚拟机节点时，系统内虚拟机节点的队列即可以vm＝{vm1，vm2，vm3，...，vmj}来表示。同时，若当前时刻为t，对于虚拟机节点vmj来说，系统所确定的负载预测信息为负载预测值，即其中，表示节点vmj在t时刻的cpu利用率大小，表示节点vmj在t时刻的内存占用率的大小。
34.进一步的，在确定各虚拟机节点下一时刻负载预测信息时，可以将各虚拟机节点在当前时刻的中央处理器利用率以及内存占用率，输入至根据预先搭建的时间序列预测模型进行计算，得到相应的负载预测值，并将各负载预测值作为负载预测信息。
35.其中，时间序列预测模型中包括二次指数平滑算法，本领域技术人员应当理解，二次指数平滑算法不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的时间序列预测模型，然后运用时间序列预测模型确定预测值。对于其初始值的确定，一般来说，对于变化趋势较为稳定的观察值可以直接用第一个数据作为初始值；如果观察值的变动趋势有起伏波动时，则应以n个数据的平均值为初始值，以减少初始值对平滑值的影响。
36.在本实施例中，若当前时刻为t，系统则可以对t t时刻各虚拟机节点的负载进行预测，即，确定出各节点在t t时刻的负载预测值。继续以虚拟机节点vmj来说，当确定该节点在t时刻的cpu利用率为时，其在t t时刻的cpu利用率即是其中，上述公式内的参数中，上述公式内的参数可以理解，即是一次指数平滑值，即是二次指数平滑值，同时，本领域技术人员应当
理解，式中a即是预设的平滑常数，基于上述公式确定虚拟机节点vmj在t t时刻的cpu利用率的同时，可以按照同样的方式，确定出其在t t时刻的内存占用率本公开实施例对此不再赘述。
37.进一步的，基于公式即可得到虚拟机节点vmj在t t时刻的负载预测值。其中，k1、k2分别表示节点cpu利用率以及内存占用率的权重，该参数可以根据实际情况进行调整。例如，对于计算密集型系统来说，由于该系统下接收的请求在处理过程中会消耗更多的cpu资源，因此，可以在参数设置过程中，使k1大于k2。
38.s120、根据各负载预测信息确定至少一个可用虚拟机节点，并根据至少一个可用虚拟机节点确定待分配节点序列。
39.在本实施例中，当系统对各虚拟机节点在下一时刻的负载进行预测，确定出相应的负载预测值后，为了实现节点资源的平均化利用分配，还需要确定出待分配节点序列，其中，待分配节点序列即可反映反向代理服务器向各虚拟机节点分发请求时所遵循的顺序。
40.在本实施例中，在确定待分配节点序列前，首先需要剔除可能在下一时刻出现高负载情况的节点。可选的，将负载预测值小于第一预设负载阈值的虚拟机节点，确定为轻载虚拟机节点，并将负载预测值大于等于第一预设负载阈值、且小于第二预设负载阈值的虚拟机节点，确定为备选虚拟机节点；将轻载虚拟机节点以及备选虚拟机节点，作为至少一个可用虚拟机节点。
41.具体来说，可以预先设置用于判定轻载虚拟机节点的第一预设负载阈值a1(可以理解为预警值)，以及用于判定备选虚拟机节点的第二预设负载阈值a2(可以理解为警告值)，在确定各节点负载预测值后，将各个值与上述阈值进行比对。继续以虚拟机节点vmj为例，当确定其在t t时刻的负载预测值小于预警值a1时，表明该虚拟机节点在后续过程中仍然可以接收并处理多个请求，因此，该节点在当前时刻处于轻载状态，可以被系统标记为轻载虚拟机节点；相应的，当确定其在t t时刻的负载预测值大于等于预警值a1且小于警告值a2时，表明该节点虽然可以接收并处理请求，但为了最大程度上避免节点负载过重的情况发生，系统需要将其标记为备选虚拟机节点；最后，将大于等于警告值a2的节点标记为不可用虚拟机节点，可以理解，在确定其恢复为轻载虚拟机节点或备选虚拟机节点之前，反向代理服务器不会将任何请求下发至不可用虚拟机节点。
42.进一步的，系统可以将至少一个可用虚拟机节点的负载预测值，按照从小到大的顺序进行排序；根据排序结果对应的各可用虚拟机节点的标识，构建待分配节点序列。可以理解，在待分配节点序列中，下一时刻负载预测值较低的轻载虚拟机节点处于最前端，各备选虚拟机节点则处于后端，此时，反向代理服务器会优先将请求向处于序列前端的节点进行分发。
43.s130、基于待分配节点序列，将当前时刻的待处理请求逐一分发至各可用虚拟机节点，以使各可用虚拟机节点对相应的待处理请求进行处理。
44.在本实施例中，当确定出待分配节点序列后，系统即可将当前时刻的请求进行分发。可选的，基于待分配节点序列，获取至少一个可用虚拟机节点的路由信息，其中，路由信息包括虚拟机节点的地址、端口以及数据传输协议。例如，获取各虚拟机节点的ip地址、端
口号等信息，从而确定承载各虚拟机节点的物理服务器部署于哪个机房内。进一步的，根据各路由信息，将当前时刻的待处理请求以轮询的形式分发至各可用虚拟机节点，示例性的，当待处理请求为100个时，反向代理服务器可以按照待分配节点序列中的顺序，将这100个待处理请求逐一分发至相应的100个轻载虚拟机节点，从而由这些节点对请求进行处理。可以理解，在这一过程中如果出现某一虚拟机节点发生故障的情况，系统可以自动将该节点剔除，从而实现对节点资源的平均化利用分配。
45.需要说明的是，在实际应用过程中，为了避免单个节点在某一时刻访问资源瞬间激增，系统还可以检测各虚拟机节点的用户连接数，当任意虚拟机节点的用户连接数达到预设第三阈值时，确定虚拟机节点的在下一时刻的负载预测信息；若负载预测信息大于等于第二预设负载阈值，在确定下一时刻的待分配节点序列时，将虚拟机节点确定为不可用虚拟机节点。
46.示例性的，针对用户连接数预设第三阈值a3后，系统可以对各节点的用户连接数进行实时检测，当检测到某一虚拟机节点的用户连接数大于a3后，为了避免该节点在后续过程中出现负载过重的情况，需要直接按照本实施例的方式对其下一时刻的负载进行预测，即，确定出其下一时刻的负载预测值。进一步的，如果判定其负载预测值大于等于a2，则直接将该节点标记为不可用虚拟机节点，在该节点的标记发生改变前，任务分发装置不会向其下发任何请求。
47.本实施例的技术方案，基于预设时间间隔，确定各虚拟机节点在下一时刻的负载预测信息，即，确定出各虚拟机节点的cpu利用率以及内存占用率；根据各负载预测信息确定至少一个可用虚拟机节点，并根据至少一个可用虚拟机节点确定待分配节点序列，进一步的，基于待分配节点序列，将当前时刻的待处理请求逐一分发至各可用虚拟机节点，以使各可用虚拟机节点对相应的待处理请求进行处理，通过对虚拟机节点进行资源平均化利用分配，避免了个别节点负载过重的情况发生，提升了系统性能以及虚拟机节点的资源利用率。
48.优选的，在实际应用过程中，可以基于图3所示的负载调整方法流程图执行本实施例的方案，下面结合图3进行说明。
49.参见图3，系统内可以预先部署节点负载预测单元以及任务分配单元，从而构建出采用静态参数以及动态监测相结合的机制，对系统内各虚拟机节点的资源进行监测。具体的，系统内的节点负载预测单元可以根据预设时间间隔获取各节点的资源剩余情况，并得到t时刻节点1至节点j的资源剩余情况，即，确定出各节点的cpu利用率以及内存占用率；进一步的，基于二次指数平滑法预测下一时刻(即t t时刻)节点1至节点j的资源剩余情况，并计算得到下一时刻的负载预测值。
50.继续参见图3，当节点负载预测单元计算得到各虚拟机节点下一时刻的负载预测值后，任务分配单元即可将这些值与预设的预警值a1以及警告值a2进行比较。当判定节点负载预测值大于等于警告值a2时，针对该节点停止分配任务请求，当判定节点负载预测值小于警告值a2、且大于等于预警值a1时，标记该节点并将其放入待分配节点队列的队尾，最后，将队尾的节点结合节点负载预测值小于预警值a1的节点构建出待分配节点队列，并将负载预测值作为节点的分配指标，将任务请求按照该值由小到大进行分配。
51.上述技术方案的有益效果为：通过对虚拟机节点进行资源平均化利用分配，避免
了个别节点负载过重的情况发生，同时，使节点负载的变化相对平稳，保证了节点的性能稳定，提升了系统性能以及虚拟机节点的资源利用率。
52.实施例二
53.图4为本发明实施例二所提供的一种负载调整装置的结构框图，可执行本发明任意实施例所提供的负载调整方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图4所示，该装置部署于代理服务器中，具体包括：负载预测信息确定模块210、待分配节点序列确定模块220以及请求分发模块230。
54.负载预测信息确定模块210，用于基于预设时间间隔，确定各虚拟机节点在下一时刻的负载预测信息，其中，所述负载预测信息包括虚拟机节点的中央处理器利用率以及内存占用率。
55.待分配节点序列确定模块220，用于根据各负载预测信息确定至少一个可用虚拟机节点，并根据所述至少一个可用虚拟机节点确定待分配节点序列。
56.请求分发模块230，用于基于所述待分配节点序列，将当前时刻的待处理请求逐一分发至各可用虚拟机节点，以使各可用虚拟机节点对相应的待处理请求进行处理。
57.在上述各技术方案的基础上，负载调整装置还包括虚拟机负载信息获取模块。
58.虚拟机负载信息获取模块，用于获取各虚拟机节点在当前时刻的中央处理器利用率以及内存占用率，以基于各中央处理器利用率以及各内存占用率，确定相应虚拟机节点的负载预测信息。
59.在上述各技术方案的基础上，所述负载预测信息为负载预测值。
60.可选的，负载预测信息确定模块210，还用于将各虚拟机节点在当前时刻的中央处理器利用率以及内存占用率，输入至根据预先搭建的时间序列预测模型进行计算，得到相应的负载预测值，并将各负载预测值作为负载预测信息；其中，所述时间序列预测模型中包括二次指数平滑算法。
61.在上述各技术方案的基础上，待分配节点序列确定模块220包括虚拟机节点类型确定单元以及待分配节点序列确定单元。
62.虚拟机节点类型确定单元，用于将负载预测值小于第一预设负载阈值的虚拟机节点，确定为轻载虚拟机节点，并将负载预测值大于等于第一预设负载阈值、且小于第二预设负载阈值的虚拟机节点，确定为备选虚拟机节点；将所述轻载虚拟机节点以及所述备选虚拟机节点，作为所述至少一个可用虚拟机节点。
63.待分配节点序列确定单元，用于将所述至少一个可用虚拟机节点的负载预测值，按照从小到大的顺序进行排序；根据排序结果对应的各可用虚拟机节点的标识，构建所述待分配节点序列。
64.在上述各技术方案的基础上，请求分发模块230包括路由信息确定单元以及请求分发单元。
65.路由信息确定单元，用于基于所述待分配节点序列，获取所述至少一个可用虚拟机节点的路由信息，其中，所述路由信息包括虚拟机节点的地址、端口以及数据传输协议。
66.请求分发单元，用于根据各路由信息，将当前时刻的待处理请求以轮询的形式分发至各可用虚拟机节点。
67.在上述各技术方案的基础上，负载调整装置还包括用户连接数确定模块。
68.用户连接数确定模块，用于检测各虚拟机节点的用户连接数，当任意虚拟机节点的用户连接数达到预设第三阈值时，确定所述虚拟机节点的在下一时刻的负载预测信息；若所述负载预测信息大于等于所述第二预设负载阈值，在确定下一时刻的待分配节点序列时，将所述虚拟机节点确定为不可用虚拟机节点。
69.本实施例所提供的技术方案，基于预设时间间隔，确定各虚拟机节点在下一时刻的负载预测信息，即，确定出各虚拟机节点的cpu利用率以及内存占用率；根据各负载预测信息确定至少一个可用虚拟机节点，并根据至少一个可用虚拟机节点确定待分配节点序列，进一步的，基于待分配节点序列，将当前时刻的待处理请求逐一分发至各可用虚拟机节点，以使各可用虚拟机节点对相应的待处理请求进行处理，通过对虚拟机节点进行资源平均化利用分配，避免了个别节点负载过重的情况发生，提升了系统性能以及虚拟机节点的资源利用率。
70.本发明实施例所提供的负载调整装置可执行本发明任意实施例所提供的负载调整方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
71.值得注意的是，上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。
72.实施例三
73.图5为本发明实施例三所提供的一种电子设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性电子设备30的框图。图5显示的电子设备30仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
74.如图5所示，电子设备30以通用计算设备的形式表现。电子设备30的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元301，系统存储器302，连接不同系统组件(包括系统存储器302和处理单元301)的总线303。
75.总线303表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。
76.电子设备30典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备30访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
77.系统存储器302可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)304和/或高速缓存存储器305。电子设备30可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统306可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线303相连。存储器302可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
78.具有一组(至少一个)程序模块307的程序/实用工具308，可以存储在例如存储器
302中，这样的程序模块307包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块307通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
79.电子设备30也可以与一个或多个外部设备309(例如键盘、指向设备、显示器310等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备30交互的设备通信，和/或与使得该电子设备30能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口311进行。并且，电子设备30还可以通过网络适配器312与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器312通过总线303与电子设备30的其它模块通信。应当明白，尽管图5中未示出，可以结合电子设备30使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
80.处理单元301通过运行存储在系统存储器302中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的负载调整方法。
81.实施例四
82.本发明实施例四还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行负载调整方法。
83.该方法包括：
84.基于预设时间间隔，确定各虚拟机节点在下一时刻的负载预测信息，其中，所述负载预测信息包括虚拟机节点的中央处理器利用率以及内存占用率；
85.根据各负载预测信息确定至少一个可用虚拟机节点，并根据所述至少一个可用虚拟机节点确定待分配节点序列；
86.基于所述待分配节点序列，将当前时刻的待处理请求逐一分发至各可用虚拟机节点，以使各可用虚拟机节点对相应的待处理请求进行处理。
87.本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
88.计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的项目代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
89.计算机可读介质上包含的项目代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限
于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
90.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机项目代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“c”语言或类似的程序设计语言。项目代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
91.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。