数据处理方法、电子设备和计算机程序产品与流程

1.本公开的实施例涉及计算机领域，并且更具体地，涉及数据处理方法、电子设备和计算机程序产品。


背景技术：

2.在大数据时代，海量数据的存在与有限的存储系统的计算成本之间的矛盾提出了降低数据的处理成本的需求。可以理解的是，在对数据的处理过程中，例如将数据备份到存储系统中时，需要对针对数据进行去重处理和压缩处理。存在不同的数据处理模式，例如先执行去重操作再进行数据压缩，或者一起执行去重和压缩操作。针对不同类型的数据和不同的数据去重率，应用不同的模式可能需要处理成本 (例如时间成本)，并且其间存在很大的成本差异。


技术实现要素：

3.本公开的实施例提供了用于数据处理的方案。
4.在本公开的第一方面中，提供了一种数据处理方法，该方法包括基于待处理数据所包括的多个数据段的大小，确定执行针对每个数据段的匹配操作所需的第一时间，匹配操作用于确定不重复的数据段；基于每个数据段的大小和针对待处理数据的压缩级别，确定执行针对每个数据段的压缩操作所需的第二时间；以及基于第一时间、第二时间以及针对待处理数据的去重率，从第一模式和第二模式中确定用于处理多个数据段的目标模式，在第一模式中仅对多个数据段的中的不重复的数据段执行压缩操作，在第二模式中对多个数据段中的每个数据段执行压缩操作。
5.在本公开的第二方面中，提供了一种电子设备，包括处理器；以及与处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被处理器执行时使电子设备执行动作，动作包括：基于待处理数据所包括的多个数据段的大小，确定执行针对每个数据段的匹配操作所需的第一时间，匹配操作用于确定不重复的数据段；基于每个数据段的大小和针对待处理数据的压缩级别，确定执行针对每个数据段的压缩操作所需的第二时间；以及基于第一时间、第二时间以及针对待处理数据的去重率，从第一模式和第二模式中确定用于处理多个数据段的目标模式，在第一模式中仅对多个数据段的中的不重复的数据段执行压缩操作，在第二模式中对多个数据段中的每个数据段执行压缩操作。
6.在本公开的第三方面中，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，机器可执行指令在被执行时使机器执行根据第一方面的方法的任意步骤。
7.提供发明内容部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。发明内容部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。
附图说明
8.通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。在附图中：
9.图1示出了根据本公开的实施例的示例性环境的示意图；
10.图2示出了与数据段的大小、压缩级别有关的各种指标的各种图表的示意图；
11.图3示出了根据本公开的实施例的数据处理的过程的流程图；
12.图4示出了根据本公开的实施例的确定目标模式的过程的流程图；以及
13.图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备的框图。
具体实施方式
14.下面将参考附图中示出的若干示例实施例来描述本公开的原理。
15.在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“一组示例实施例”。术语“另一实施例”表示“一组另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
16.如上所讨论的，在存储系统中，存在各种数据处理模式。在第一种处理模式中，首先对数据中包括的所有数据段进行匹配操作然后再对不重复的数据进行压缩操作。在第二种处理模式中，对数据中包括的所有数据段均执行匹配操作和压缩操作。上述第二种数据处理模式中对单个数据段均执行匹配操作和压缩操作的时间所在实际操作中可以被认为等于第一种处理模式的压缩操作的时间。在现有方案中，对所有类型的数据均采取单一处理模式。然而，对于去重率较低的数据，应用第二种处理模式所需时间明显低于应用第一种处理模式所需时间。对于去重率较低的数据，应用第一种处理模式所需时间明显低于应用第二种处理模式所需时间。应用单一的数据处理模式的效率低，成为限制系统性能的瓶颈。
17.为了至少部分地解决上述缺点，本公开的实施例提供了一种数据处理方案。在该方案中，首先根据待处理数据中的数据段的大小来确定匹配操作所需的第一时间，匹配操作用于确定不重复的数据段。然后根据该大小和针对待处理数据的压缩级别来确定压缩操作所需的第二时间。最后根据上述第一、第二时间和针对待处理数据的去重率来从第一模式和第二模式中确定用于待处理数据的目标模式。由此，本方案能够根据数据的特征来选择合适的数据处理模式，可以减少数据处理时间，提高数据处理的效率。
18.图1示出了根据本公开实施例的示例性环境100的示意图，在该示例环境中，根据本公开实施例的设备和/或方法可以被实施。如图1 所示，如图1所示，示例性环境可以包括存储系统150。存储系统150 可以包括计算设备105，以用于处理针对数据存储的各种操作，包括但不限于数据压缩和解压缩、数据去重、数据存储、数据备份和恢复。
19.存储系统150可以包括未示出的用于存储数据的(多个)存储盘。存储盘可以是各种类型的具有存储功能的设备，包括但不限于，硬盘 (hdd)、固态盘(ssd)、可移除盘、任何其他磁性存储设备和任何其他光学存储设备、或它们的任何组合。
20.计算设备105可以被配置为获取待处理数据110所包括的数据段大小、针对待处理
数据110的去重率、针对待处理数据110的压缩级别等等。
21.计算设备105可以被配置为对待处理数据110进行压缩，以获取经压缩数据130。经压缩数据130可以被存储在存储盘中，以节省存储盘的存储空间。
22.在一些实施例中，存储系统150可以是用于数据备份的存储系统，其配置有重复数据删除(在本文中有时候也被去重或数据去重)器，以对数据中的重复部分进行去除而仅存储非重复部分，从而实现对存储空间的高效利用。在一些实施例中，存储系统可以利用合适协处理器对数据进行匹配操作，例如对数据进行sha1操作。存储系统可以利用该sha1操作获取待数据的指纹，并且与存储空间中已有数据的指纹进行匹配以确定不重复的数据。在一些实施例中，存储系统可以利各种压缩技术来对数据进行压缩操作。在一些实施例中，存储系统可以被设置为采用各种压缩技术所提供的各种压缩级别来对数据进行压缩操作。
23.上述合适协处理器的一种示例处理器为快速辅助技术(qat)卡，其可以用于加速计算密集型任务，例如压缩和加密等。通过为存储系统添加qat卡，能够加快应用程序的运行，提高系存储统的性能和效率。qat卡提供的功能可以包括对称加密、身份验证、不对称加密、数字签名、公开密钥加密、无损数据压缩等。在一些情况中，计算设备105可以利用第一模式120对数据进行处理。例如，在该第一模式120中，计算设备105可以经由快速辅助技术(qat)卡对数据单独地执行数据匹配操作(例如sah1操作，或者hmac sha1操作)和压缩操作。在另外一些情况中，计算设备105可以利用第二模式130 对数据进行处理。例如，在该第二模式130中，计算设备105可以经由可以利用快速辅助技术(qat)卡对数据相结合地执行数据匹配操作(例如sah1操作)和压缩操作(可以被统称为“sha1-压缩链式操作”)。在下文描述中，我们认为针对同一数据段相结合地执行数据匹配操作和压缩操作所需的时间与针对同一数据段单独地执行压缩操作所需的时间相等(实际情况中，两者差别极小，也即差别小于阈值，在存储系统的操作中可以忽略不计)。
24.请注意上述qat和sha1操作仅仅是示例性的，还可以应用其他合适的处理器和算法，本公开对此不做限制。
25.可以理解的是，在一些情况中，例如第0代备份情况，也即数据的去重率为0。此时更适合应用将匹配操作和压缩操作相结合的数据处理模式。在另外一些情况中，例如数据去重率大于90％，此时更适合首先应用匹配操作去重，然后进行压缩操作的数据处理模式。并且由于数据的各种特征，例如数据段的大小、数据的去重率、数据的压缩级别也会对数据的处理时间有影响。因此，存储系统150(例如，存储系统的计算设备105)可以根据待处理数据110的各种特征，动态地决定应用何种数据处理模式。
26.下文将结合图2、图3以及图4详细描述根据本公开实施例的过程。为了便于理解，在下文描述中提及的具体数据均是示例性的，并不用于限定本公开的保护范围。可以理解，以下描述的实施例还可以包括未示出的附加动作和/或可以省略所示出的动作，本公开的范围在此方面不受限制。
27.图2示出了与压缩级别和/或数据段的大小有关的数据处理时间的各种图表的示意图200。应注意的是，图2仅示出在一种硬件配置中，与qat压缩技术所提供的各个压缩级别相对应的各种指标的图表。可以理解的是，在采取不同的其他硬件配置和/或采取其他压缩技术的情况下，类似的图表可以由本领域技术人员通过对存储系统的测试而获得。
28.图表210示出根据本公开的实施例的针对不同数据段的大小的匹配操作所需的时
间。其中匹配操作可以是存储系统中的sha1算法中的hmac sha1算法。sha1算法和人图表中的数值仅仅是示例性的，还可以应用合适的其他匹配操作以确定不重复的数据段。
29.图表220示出根据本公开的实施例的在各种压缩级别处，针对不同数据段的大小的压缩操作所需的时间。压缩和/或解压缩可以分为动态类型和静态类型两种类型，其可以分别指代动态霍夫曼(huffman) 数据压缩和/或解压缩、以及静态霍夫曼数据压缩和/或解压缩。
30.例如，qat压缩技术可以提供动态压缩级别1至动态压缩级别4 (本文中有时也被简称为动态级别)、以及静态压缩级别1至静态压缩级别4(本文中有时也被简称为静态级别)。在不同的压缩级别处，所需压缩时间各不相同。附加地，数据段的大小，例如1kb、4kb、 8kb、16kb、64kb，也可能影响吞吐量。
31.图表230示出了根据本公开的实施例的在各种压缩级别处，针对不同数据段的大小的匹配操作所需的时间与压缩操作所需的时间的比率(匹配操作所需的时间/压缩操作所需的时间)。匹配操作所需的时间和压缩操作所需的时间可以从图表210和图表220中得出。
32.可以理解的是，在采取不同的其他硬件配置和/或采取其他匹配操作和压缩操作的情况下，类似于上述图表所示出的指标的各种指标的确切值可以变化，但其之间的关系与上面参考上述图表所描述的那些类似。
33.图3示出了根据本公开的实施例的数据处理的过程300的流程图。过程300可以在图1中示出的计算设备105处实现。
34.在310，计算设备105基于待处理数据110所包括的多个数据段的大小，确定执行针对每个数据段的匹配操作所需的第一时间，匹配操作用于确定不重复的数据段。
35.具体地，待处理数据110是期望采用各种操作(技术或算法)而进行处理的数据，例如。在一些实施例中，待处理数据可以是存储系统中待存储(例如，待备份)数据。在一些实施例中，待处理数据还可以是上述待存储数据经过数据去重处理后所获得的数据，该数据经过压缩处理后可以被存储到存储盘中，以用于后续取回。
36.备选地，在一些实施例中，已经被存储在存储盘中的已存储数据，在例如执行诸如垃圾回收(garbage collection)等数据回收处理的情况下，也期望采用各种压缩技术或算法而进行压缩处理。在这种情况下，待处理数据也可以是待进行回收的数据。
37.待处理数据110可以是数据流的形式，其可以包括多个数据段，多个数据段的大小可以采取各种方式而获得。在一些实施例中，计算设备105可以通过利用存储系统150的各种监测器确定数据段的大小。例如可以通过数据段大小监测器以实时监测数据段的大小的参数，并且附加地或备选地，利用这样的参数来计算待处理数据110所包括的多个数据段的大小。备选地，在一些实施例中，可以计算设备105可以直接配置处理数据110所包括的多个数据段的大小。
38.计算设备105可以对多个数据段中的每个数据段执行匹配操作，来确定不重复的数据段。例如，计算设备105可以对数据段执行指纹匹配操作(例如利用sha1算法)来获取每个数据段的数据指纹，然后将该数据指纹与存储器中的已有数据进行比对，来确定不重复的数据段。这仅仅是示例性的，还可以应用各种合适的匹配操作来确定不重复的数据段。可以理解的是，针对不同的数据段的大小，存在不同的匹配操作的时间。例如如图2中的图表
210所示。
39.在一些实施例中，计算设备105可以确定在历史时间段内被处理的数据段的大小的平均值，然后通过该平均值确定第一时间。例如，计算设备105可以通过数据段监测器确定在过去24小时内被处理的数据段的大小为16kb。然后计算设备105可以通过图表210确定第一时间为26μs。
40.备选地，在一些实施例中，计算设备105可以通过例如用户配置接口接收用户输入的数据段的大小，然后可以通过图表210确定第一时间。
41.在320，计算设备105基于每个数据段的大小和针对待处理数据 110的压缩级别，确定执行针对每个数据段的压缩操作所需的第二时间。例如，计算设备105在确定不重复的数据段后，可以对不重复的数据段执行压缩操作。
42.可以理解的是，压缩级别越佳，则压缩率越高，进而经压缩数据所需的存储空间较少。但存储系统处理数据通常需要满足一定的时间要求。在一些情况中，对于单位时间内较大数量的待压缩数据，采用例如最佳的压缩级别很可能会导致存储系统进行数据处理的时间过长，进而达不到预定的时间要求。在另一些情况中，对于单位时间内较小数量的待压缩数据，采用例如最差的压缩级别虽然能满足预定的延时要求，但很可能导致对存储空间不必要的占用。
43.因此，在一些实施例中，计算设备105可以根据待处理数据110 的数量或者上述确定的不重复的数据段的数量选取相适应的最优压缩级别，使得预定的时间要求能够被满足，同时使得经压缩数据的压缩率最高。
44.备选地，在一些实施例中，计算设备105还可以根据历史时间段内的平均压缩级别确定针对待处理数据110的压缩级别。附加地或者备选地，在一些实施例中，计算设备105可以通过例如用户配置接口接收用户输入的压缩级别。
45.在计算设备105确定数据段的大小和压缩级别后，计算设备105 可以确定针对执行针对每个数据段的压缩操作所需的第二时间。在一些实施例中，计算设备105可以获取压缩级别映射表，压缩级别映射表包括与数据段的多个大小以及多个压缩级别所对应的多个压缩操作时间。然后计算设备105可以基于压缩级别映射表、数据段的大小和压缩级别，从多个压缩操作时间中确定第二时间。
46.具体地，计算设备105可以首先获取图2中的图表220。该图表 220为压缩级别映射表，其可以从本地的数据库或者外部获取，或者还可以根据历史数据由计算设备105动态地确定。可以从图表220看出，其中对于每个数据段的大小和每个压缩级别，存在一个压缩时间。例如，针对静态级别1的压缩操作和4kb大小的数据段，需要24μs 的压缩时间。在获取该压缩级别映射表后，计算设备105可以根据上述确定的数据段的大小和压缩级别(例如16kb和动态级别3)，从图表220中的多个压缩时间中确定针对该数据段的压缩操作的第二时间为130μs。
47.通过各种合适的方法确定数据的压缩级别和数据段大小，可以在后续处理中节省在时间和存储资源方面的成本。同时为后续的处理模式的动态选择打下基础。
48.在330，计算设备105基于第一时间、第二时间以及针对待处理数据110的去重率，从第一模式120和第二模式130中确定用于处理多个数据段的目标模式，在第一模式120中仅对多个数据段的中的不重复的数据段执行压缩操作，在第二模式130中对多个数据段中
的每个数据段执行压缩操作。
49.具体上，计算设备105在确定好上述第一时间和第二时间后，可以根据其与数据的去重率，即待处理数据中的在存储系统中已经存在数据占待处理数据的比例来确定应用第一模式120或者第二模式130。
50.将结合图4具体描述对模式的确定以及在不同模式中对数据的处理。图4示出了根据本公开的实施例的确定目标模式的过程400的流程图。
51.在介绍实施方式之前，我们先介绍对数据进行处理的第一模式 120和第二模式130。首先引入一些参数的限定以便于后续描述。限定待处理数据110的数据段数目为n，处理数据110的去重率为r，上述第一时间为s(例如图表210中的时间)，上述第二时间为c(例如图表220中的时间)。在第一模式中，计算设备105首先对所有数据段进行匹配操作以确定不重复的数据段，再对不重复的数据段执行压缩操作。利用第一模式处理待处理数据110所需的时间a为：
52.a＝s*n (1-r)*n*c
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
等式(1)
53.在第二模式中，计算设备105对所有数据段进行匹配操作和压缩操作 (如上文已经阐述的，其为可以为链式操作，且在时间上等于压缩操作)。利用第二模式处理待处理数据110所需的时间b为：
54.b＝c*n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
等式(2)
55.比较等式(1)和等式(2)，及可以得出当a＜b时，即r＞s/c时，利用第一模式节省时间。当a＞b时，即r＜s/c时，利用第二模式节省时间。也即第一时间和第二时间的比例为确定利用第一模式或第二模式的阈值。
56.在410处，计算设备105确定去重率是否大于第一时间与第二时间的比值。获取待处理数据110的去重率的方法与获取待处理数据110的数据段的大小以及压缩级别的方法类似，即通过历史数据或者接收配置数据等，在此不再赘述。计算设备105可以根据上述框210 和220的方法确定第一时间与第二时间，然后将去重率与比值进行比较。
57.在一些实施例中，计算设备105可以从数据库获取预先确定的图表230，在图表230上存储有针对每个压缩级别和每个数据段的大小相对应的第一时间与第二时间s/c的比值。在确定待处理数据110的去重率、数据段的大小和压缩级别后，可以直接根据该图表230确定去重率与响应的比值之间的大小关系。
58.在420处，计算设备105确定去重率大于第一时间与第二时间的比值，确定目标模式为第一模式。在计算设备105确定目标模式为第一模式的情况下。计算设备105可以对多个数据段分别执行匹配操作。然后计算设备105可以基于上述匹配操作的结果，从多个数据段中确定一组待压缩的数据段。例如将不重复的数据段确定为一组待压缩的数据段。然后计算设备105按照压缩级别，对一组待压缩的数据段执行压缩操作。
59.在430处，计算设备105确定去重率大小于第一时间与第二时间的比值，确定目标模式为第二模式。在计算设备105确定目标模式为第二模式的情况下。计算设备105按照压缩级别，对多个数据段中的每个数据段执行匹配操作和压缩操作，例如上文所描述的链式操作。可以理解的是，在去重率等于上述比值的情况下。可以应用第一模式和第二模式中的任何一种模式。
60.根据本公开的方案，可以根据数据的各种特性，即数据段的大小、压缩级别和去重
率动态地选择在处理时间成本上最低的处理模式。通过在低去重率的情况中应用第二模式(链式处理)或者在高去重率的情况中应用第一模式(独立处理)可以显著地提高单位时间内的数据处理量(吞吐量)。该方案可以最大化地利用存储空间的性能来提高数据处理速度，从而增强用户对应用该方案的存储系统的使用体验。
61.图5示出了可以用来实现本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。例如，电子设备500可被用于实现图1中所示的计算设备105。如图所示，设备500包括中央处理单元(cpu)501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的计算机程序指令或者从存储单元508加载到随机访问存储器(ram)503中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在ram 503中，还可存储设备500 操作所需的各种程序和数据。cpu 501、rom 502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
62.设备500中的多个部件连接至i/o接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/ 数据。
63.处理单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如过程300 至400中的任一个。例如，在一些实施例中，过程300至400中的任一个可以被实现为计算机软件程序或计算机程序产品，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 502和/或通信单元509而被载入和/ 或安装到设备500上。当计算机程序加载到ram 503并由cpu 501 执行时，可以执行上文描述的过程300至400中的任何过程中的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，cpu 501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行过程300至400中的任一个。
64.本公开可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
65.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备、任意的非暂时性存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、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)、静态随机存取存储器 (sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘 (dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
66.这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
67.用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c 等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令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)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga) 或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
68.这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
69.这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
70.也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
71.附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
72.以上已经描述了本公开的各实施方式，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施方式。在不偏离所说明的各实施方式的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施方式的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施方式。