一种数据处理方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据引擎。现在主流的数据乱序处理方法：窗口、watermark水位以及允许迟到三种方式。
3.窗口方式：window窗口是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段，可开窗口来解决数据乱序的问题。
4.watermark水位方式：flink中的时间语义watermark，以事件时间减去所允许的最大乱序时间作为水印，原理相当于多给了数据一定的时间，然后关闭窗口，触发计算。
5.允许迟到方式：原理是水印的基础上多给数据一定的可以迟到的时间，当水印到达窗口大小时触发计算，但是不关闭窗口，到达所允许的迟到时间后真正关闭窗口。
6.常规的数据乱序处理方法存在如下缺点：
7.窗口计算，窗口的大小或者时间增加了整体数据的延迟。
8.watermark在窗口的基础上，进一步增加了数据的延迟。
9.允许迟到，同样也在窗口计算的基础上增加了数据的延迟。


技术实现要素：

10.本发明实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，以解决基于flink流式处理高并发数据流处理中的数据乱序问题，能够在不影响大部分数据延时的情况下提升数据准确性。
11.根据本发明的一方面，提供了一种数据处理方法，包括：
12.根据预设采集条件，从补偿事件表中获取待查询交易明细事件集合；
13.根据所述待查询交易明细事件集合中的每个待查询交易明细事件对应的客户账号查询关联表，其中，所述关联表包括：客户账号和客户号的对应关系；
14.若查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述目标客户号和所述待查询交易明细事件对应的交易明细存储至数据库中。
15.根据本发明的另一方面，提供了一种数据处理装置，该数据处理装置包括：
16.获取模块，用于根据预设采集条件，从补偿事件表中获取待查询交易明细事件集合；
17.查询模块，用于根据所述待查询交易明细事件集合中的每个待查询交易明细事件对应的客户账号查询关联表，其中，所述关联表包括：客户账号和客户号的对应关系；
18.存储模块，用于若查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述目标客户号和所述待查询交易明细事件对应的交易明细存储至数据库中。
19.根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
20.至少一个处理器；以及
21.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
22.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的数据处理方法。
23.根据本发明的另一方面，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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的数据处理方法。
24.本发明实施例通过根据预设采集条件，从补偿事件表中获取待查询交易明细事件集合；根据所述待查询交易明细事件集合中的每个待查询交易明细事件对应的客户账号查询关联表，其中，所述关联表包括：客户账号和客户号的对应关系；若查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述目标客户号和所述待查询交易明细事件对应的交易明细存储至数据库中，解决了基于flink流式处理高并发数据流处理中的数据乱序问题，能够在不影响大部分数据延时的情况下提升数据准确性。
25.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
26.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
27.图1是本发明实施例中的一种数据处理方法的流程图；
28.图2是本发明实施例中的一种数据处理装置的结构示意图；
29.图3是本发明实施例中的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
30.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。
31.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“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，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。
32.实施例一
33.图1为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程图，本实施例可适用于数据处理的情况，该方法可以由本发明实施例中的数据处理装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：
34.s110，根据预设采集条件，从补偿事件表中获取待查询交易明细事件集合。
35.其中，所述预设采集条件可以为：交易明细事件的重试次数小于或者等于次数阈值和交易明细事件的事件状态为未处理状态，或者，所述预设采集条件可以为交易明细事件的事件状态为未处理状态。
36.其中，所述补偿事件表包括：未查询到客户号的交易明细事件、未查询到客户号的交易明细事件对应的重试次数以及未查询到客户号的交易明细事件的状态信息等。
37.其中，所述补偿事件表的生成方式可以为：通过source组件从第一topic中获取第一事件集合；根据每个事件对应的表名字段对第一事件集合进行过滤，得到交易明细事件集合；根据交易明细事件集合中的每个交易明细事件对应的客户账户查询关联表；根据未查询到客户号的交易明细事件生成补偿事件表。所述补偿事件表的更新方式包括：若未查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述待查询交易明细事件存储至补偿事件表中，并更新待查询交易明细事件的重试次数。所述补偿事件表的更新方式还可以包括：若查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述目标客户号和所述待查询交易明细事件对应的交易明细存储至数据库中，并将待查询交易明细事件对应的状态信息修改为已处理状态。
38.具体的，根据预设采集条件，从补偿事件表中获取待查询交易明细事件集合的方式可以为：从补偿事件表中获取重试次数小于或者等于次数阈值，且事件状态为未处理状态的预设数量的待查询交易明细事件，根据所述预设数量的待查询交易明细事件生成待查询交易明细事件集合。
39.s120，根据所述待查询交易明细事件集合中的每个待查询交易明细事件对应的客户账号查询关联表。
40.其中，所述关联表包括：客户账号和客户号的对应关系。
41.其中，所述关联表包括：客户账号和客户号的对应关系。其中，客户号为客户的唯一标识信息。所述关联表的生成方式可以为：通过source组件从第二topic中获取第二事件集合；根据每个事件对应的表名字段对第二事件集合进行过滤，得到客户信息事件集合；根据客户信息事件集合中每个客户信息事件对应的事件类型和客户信息生成关联表。
42.其中，解析交易明细事件得到交易明细，其中，所述交易明细包括：客户账号。
43.具体的，根据待查询交易明细事件集合中的每个待查询交易明细事件对应的客户账号查询关联表的方式可以为：解析待查询交易明细事件集合中的每个待查询交易明细事件，得到每个待查询交易明细事件对应的交易明细，进而得到每个待查询交易明细事件对应的客户账号，根据每个待查询交易明细事件对应的客户账号查询关联表。
44.s130，若查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述目标客户号和所述待查询交易明细事件对应的交易明细存储至数据库中。
45.具体的，若查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述目标客户号和所述待查询交易明细事件对应的交易明细存储至数据库中，并更新补偿事件表中的所述
待查询交易明细事件对应的状态信息为已处理状态。
46.需要说明的是，若未查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述待查询交易明细事件存储至补偿事件表中，并更新待查询交易明细事件的重试次数。
47.可选的，所述预设采集条件包括：交易明细事件的重试次数小于或者等于次数阈值，以及，交易明细事件的事件状态为未处理状态。
48.其中，所述重试次数为从交易明细事件被存储至补偿事件表开始，每查询依次，重试次数加一。所述次数阈值为预先设定。
49.其中，若交易明细事件为未查询到客户号的交易明细事件，则将交易明细事件的事件状态确定为未处理状态。
50.可选的，根据预设采集条件，从补偿事件表中获取待查询交易明细事件集合，包括：
51.从补偿事件表中获取重试次数小于或者等于次数阈值，且事件状态为未处理状态的预设数量的待查询交易明细事件；
52.根据所述预设数量的待查询交易明细事件生成待查询交易明细事件集合。
53.其中，所述预设数量可以为预先设定的处理批次大小。
54.在一个具体的例子中，采集补偿事件表中状态为未处理的数据，采用周期型采集、限定处理批次大小的方式进行数据采集，采集条件为：重试次数未超过设定大小，且数据状态为未处理。
55.可选的，在根据预设采集条件，从补偿事件表中获取待查询交易明细事件集合之前，还包括：
56.通过source组件从第一topic中获取第一事件集合；
57.根据每个事件对应的表名字段对第一事件集合进行过滤，得到交易明细事件集合；
58.根据交易明细事件集合中的每个交易明细事件对应的客户账户查询关联表；
59.根据未查询到客户号的交易明细事件生成补偿事件表。
60.具体的，通过source组件从第一topic中获取第一事件集合的方式可以为：获取source组件的第一配置信息，根据source组件的第一配置信息确定topic标识为第一topic。通过source组件从第一topic中获取第一事件集合。
61.具体的，根据每个事件对应的表名字段对第一事件集合进行过滤，得到交易明细事件集合的方式可以为：获取第一事件集合中每个事件对应的表名字段，将每个事件对应的表名字段与第一预设表名字段列表进行匹配(第一预设表名字段列表为交易明细事件对应的表名字段列表)，获取第一事件集合中与第一预设表名字段列表中的表名字段相同的事件；根据与第一预设表名字段列表中的表名字段相同的事件生成交易明细事件集合。
62.具体的，根据未查询到客户号的交易明细事件生成补偿事件表的方式可以为：获取未查询到客户号的交易明细事件、交易明细事件的状态信息以及重试次数(初始重试次数为0)；根据未查询到客户号的交易明细事件、交易明细事件的状态信息以及重试次数生成补偿事件表。
63.可选的，还包括：
64.通过source组件从第二topic中获取第二事件集合；
65.根据每个事件对应的表名字段对第二事件集合进行过滤，得到客户信息事件集合；
66.根据客户信息事件集合中每个客户信息事件对应的事件类型和客户信息对关联表进行更新。
67.其中，通过source组件从第二topic中获取第二事件集合的方式可以为：获取source组件的第二配置信息，根据source组件的第二配置信息确定topic标识为第二topic。通过source组件从第二topic中获取第二事件集合。
68.其中，根据每个事件对应的表名字段对第二事件集合进行过滤，得到客户信息事件集合的方式可以为：获取第二事件集合中每个事件对应的表名字段，将每个事件对应的表名字段与第二预设表名字段列表进行匹配(第二预设表名字段列表为客户信息事件对应的表名字段列表)，获取第二事件集合中与第二预设表名字段列表中的表名字段相同的事件；根据与第二预设表名字段列表中的表名字段相同的事件生成客户信息事件集合。
69.具体的，根据客户信息事件集合中每个客户信息事件对应的事件类型和客户信息对关联表进行更新的方式可以为：根据客户信息事件集合中每个客户信息事件对应的事件类型和客户信息生成数据库操作语句，根据数据库操作语句将客户信息同步至数据库中。根据客户信息事件集合中每个客户信息事件对应的事件类型和客户信息对关联表进行更新的方式也可以为：若事件类型为新增事件，则根据客户信息对关联表进行新增操作；若事件类型为删除事件，则根据客户信息对关联表进行删除操作；若事件类型为修改事件，则根据客户信息对关联表进行修改操作。
70.可选的，根据客户信息事件集合中每个客户信息事件对应的事件类型和客户信息对关联表进行更新，包括：
71.若事件类型为新增事件，则根据客户信息对关联表进行新增操作；
72.若事件类型为删除事件，则根据客户信息对关联表进行删除操作；
73.若事件类型为修改事件，则根据客户信息对关联表进行修改操作。
74.其中，若事件类型为新增事件，则根据客户信息对关联表进行新增操作的方式可以为：若事件类型为新增事件，则获取客户信息包括的客户账号和客户号，将所述客户信息包括的客户账号和客户号添加至关联表中。
75.其中，若事件类型为删除事件，则根据客户信息对关联表进行删除操作的方式可以为：若事件类型为删除事件，则获取客户信息包括的客户账号和客户号，根据客户号查询关联表，得到客户号对应的关联表中的数据，将客户号对应的关联表中的数据从关联表中删除。
76.其中，若事件类型为修改事件，则根据客户信息对关联表进行修改操作，的方式可以为：若事件类型为修改事件，则取客户信息包括的客户账号和客户号，根据客户号查询关联表，得到客户号对应的关联表中的数据，根据客户信息对关联表中的数据进行修改。
77.可选的，还包括：
78.若未查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述待查询交易明细事件存储至补偿事件表中，并更新待查询交易明细事件的重试次数。
79.具体的，更新待查询交易明细事件的重试次数的方式可以为：将重试次数进行加一操作。
80.在一个具体的例子中，业务系统oltp实施生成交易明细，存储至业务系统的数据库中。使用cdc数据采集工具采集交易明细，存储至kafka的指定topic中，通过flink的source组件从对应topic中获取交易明细事件。flink的数据流processing过程中，使用flink-connect-jdbc组件查询关联表。通过flink-connect-jdbc组件将交易明细sink至tidb数据库中。其中，tidb数据库通过olap服务或者oltp服务供前端使用。
81.按业务开展顺序来说，业务系统中先产生客户信息，客户才能实际去发生交易，从而产生交易明细。实际处理中，有部分交易明细数据无法关联上客户号，追溯排查发现，因为网络、背压、上游系统供数方式等各种因素，客户信息事件还没存入关联表，而交易明细已经被flink集群消费并处理，由此出现了数据乱序，产生了脏数据，影响数据的一致性。本发明实施例针对未关联上客户号的交易明细单独处理，从而不影响主数据流，绝大部分的交易明细数据能准实时入库，从而提升用户体验。
82.在另一个具体的例子中，设计了三个flink流式处理流程来实现数据处理：
83.第一、客户信息流式处理流程
84.业务系统生成的客户信息通过oltp的方式持久化至业务系统数据库中；cdc工具进行业务数据库的客户信息表的采集配置，捕捉客户信息表中新增/修改/删除的操作，按约定的事件模板组装成单个独立的event，存入kafka集群中对应的topic中。通过source组件绑定kafka集群中的指定的topic，通过鉴权认证的方式获得只读权限。为了保持数据一致性，消费事件的配置采用预提交的方式，防止重复消费导致脏数据。根据event事件中的表名字段，过滤得到客户信息事件，并将该事件中的业务字段映射至流式处理流程的上下文中。processing层中，根据上下文读取event中的数据库操作标志(新增/更新/逻辑删除)生成数据库操作语句，在sink层中使用flink-connector-jdbc组件同步upsert至tidb数据库。
85.第二、交易明细流式处理流程
86.业务系统生成的交易明细通过oltp的方式持久化至数据库中，cdc工具进行业务数据库的交易明细表的采集配置，按约定的事件模板组装成单个独立的事件，存入kafka集群中对应的topic中。通过source组件绑定kafka集群中的指定的topic，通过鉴权认证的方式获得只读权限。为了保持数据一致性，消费事件的配置采用预提交的方式，防止重复消费导致脏数据。根据事件中的表名字段，过滤得到交易明细事件，并将该事件中的业务字段映射至流式处理流程的上下文中。processing层中，根据上下文中的账号字段，使用flink-connector-jdbc组件，查询关联表，若能查询到客户号，则将交易明细进行打宽，根据上下文中的业务字段组装成插入语句，将交易明细存储至tidb中，并提供olapoltp的联机交易查询。若未能查询到客户号，则初始化重试次数为0，状态为未处理，使用flink-connector-jdbc将交易明细事件、重试次数、状态等信息输出至补偿事件表中，等待数据乱序补偿流程处理。
87.第三、数据乱序补偿处理流程
88.source数据源为自定义数据采集组件，采集补偿事件表中状态为未处理的数据，采用周期型采集、限定处理批次大小的方式进行数据采集，采集条件为，重试次数未超过设定大小，且数据状态为未处理。将从补偿事件表中获取的待查询交易明细事件进行解析，得到账号、重试次数、数据状态等字段映射至上下文中。处理交易明细事件时，若根据上下文
中的客户账号能查询到对应的客户号，则数据打宽处理后存储至数据库中，且更新补偿事件表中该事件的状态为已处理。若未能关联到交易明细对应的客户号，则更新补偿事件表中的重试次数加一，且事件状态保持未处理状态，等待下一个周期的批次处理。
89.需要说明的是，补偿流程参数配置、数据库自定义查询组件可根据实际生产实际运行情况进行调整，以达到最优情况，提升flink流式处理的准确性和数据一致性。
90.本实施例的技术方案，通过根据预设采集条件，从补偿事件表中获取待查询交易明细事件集合；根据所述待查询交易明细事件集合中的每个待查询交易明细事件对应的客户账号查询关联表，其中，所述关联表包括：客户账号和客户号的对应关系；若查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述目标客户号和所述待查询交易明细事件对应的交易明细存储至数据库中，能够保证绝大部分数据都能准实时入库，提升客户体验。并且能够保证乱序数据持久化在数据库中，即使补偿流程中未处理完成，也可以在日终定时批量任务中进行处理。
91.实施例二
92.图2为本发明实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。本实施例可适用于数据处理的情况，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可集成在任何提供数据处理功能的设备中，如图2所示，所述数据处理装置具体包括：获取模块210、查询模块220和存储模块230。
93.其中，获取模块，用于根据预设采集条件，从补偿事件表中获取待查询交易明细事件集合；
94.查询模块，用于根据所述待查询交易明细事件集合中的每个待查询交易明细事件对应的客户账号查询关联表，其中，所述关联表包括：客户账号和客户号的对应关系；
95.存储模块，用于若查询到待查询交易明细事件对应的目标客户号，则将所述目标客户号和所述待查询交易明细事件对应的交易明细存储至数据库中。
96.上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
97.实施例三
98.图3示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
99.如图3所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(rom)12、随机访问存储器(ram)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(rom)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(ram)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、rom 12以及ram 13通过总线14彼此相连。输入/输出(i/o)接口15也连接至总线14。
100.电子设备10中的多个部件连接至i/o接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标
等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10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。
101.处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据处理方法。
102.在一些实施例中，数据处理方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到ram 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的数据处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据处理方法。
103.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
104.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
105.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
106.为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给
用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
107.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
108.计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
109.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
110.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。