MySQL集群在线扩容方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据库处理领域，尤其涉及一种MySQL集群在线扩容方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

MySQL作为性能卓越的单体数据库被广泛应用与各种业务。而随着数据量的不断增大，单体数据库已不再满足业务需求，一种可行的方案是由多个MySQL数据库组成一个MySQL集群，并通过水平分表的方式将一个表的数据拆分到多个表，以此来突破单个MySQL数据库的限制。Share-Nothing分布式数据库一般采用这种架构，存储层由多个MySQL单体数据库节点组成节点集群，上层通过水平分表的方式将一个表的数据按照一定的规则(通常采用hash算法)分布到集群上。

随着业务的增长，现有集群规模可能不足以支撑业务的需要，单个表的数据量过大，导致计算性能降低。这时候就需要对集群进行扩展，将表数据水平的分布到更多的节点上，减少单个表的数据量，提升计算性能。

在进行水平扩容的过程中，如何尽量减少对业务的影响，并保证数据不丢失就至关重要。因此需要一种简单、高效的在线水平扩容方案，实现扩容过程对业务透明化，同时保证数据不丢失。

发明内容

本发明的主要目的在于解决数据集群在线扩容时会对业务的产生巨大影响的技术问题。

本发明第一方面提供了一种MySQL集群在线扩容方法，包括步骤：

获取所述MySQL集群在线扩容至N个节点的扩容指令，其中N为大于M的正整数；

读取所述M个节点中每个节点管理的数据量，计算出所述M个节点对应的数据总量；

根据所述数据总量，计算出所述N个节点中每个节点管理的目标数据量；

根据N个所述目标数据量，对所述M个节点进行数据迁移处理，将所述M个节点扩展至所述N个节点。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述读取所述M个节点中每个节点管理的数据量，计算出所述M个节点对应的数据总量包括：

基于预置hash函数对所述M个节点中每个节点的每行数据进行hash值计算，得到所述M个节点对应的hash值集；

统计所述hash值集中的hash值数量，得到hash值总数，以及将所述hash值总数确定为所述M个节点对应的数据总量。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述读取所述M个节点中每个节点管理的数据量，计算出所述M个节点对应的数据总量还包括：

基于预置hash函数对所述M个节点中每个节点的每行数据进行hash值计算，得到所述M个节点对应的hash值集；

根据所述hash值集中每个hash值，生成每个所述hash值对应的数据名称，并将每个数据名称与所述数据名称对应的hash值进行合并，生成hash值名称集；

统计所述hash值名称集中的hash值数量，得到hash值总数，以及将所述hash值总数确定为所述M个节点对应的数据总量。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述根据所述数据总量，计算出所述N个节点中每个节点管理的目标数据量包括：

将所述N个节点的节点数量确定为取余值；

根据所述取余值，对所述hash值名称集进行取余处理，得到N个取余hash值名称集；

依次统计N个取余hash值名称集中对应的取余数量，并将N个所述取余数量确定为所述N个节点中每个节点管理的目标数据量。

可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述根据N个所述目标数据量，对所述M个节点进行数据迁移处理，将所述M个节点扩展至所述N个节点包括：

计算所述N个节点与所述M个节点之间的节点数量差值；

创建所述节点数量差值的新节点，并修改所述M个节点和N-M个所述新节点的节点名称；

根据所述N个节点中每个节点管理的目标数据量，将所述M个节点每个节点中超过所述目标数据量的数据移动到N-M个所述新节点中，直至满足所述N个节点中每个节点管理的数据为目标数据量。

可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述N个节点中每个节点管理的目标数据量，将所述M个节点每个节点中超过所述目标数据量的数据移动到N-M个所述新节点中，直至满足所述N个节点中每个节点管理的数据为目标数据量包括：

根据所述N个节点中每个节点管理的目标数据量，将所述M个节点每个节点中超过所述目标数据量的数据标记为移动数据；

根据N个所述取余hash值名称集，将所有的所述移动数据移动至N-M个所述新节点中，将所述M个节点扩展为所述N个节点。

可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述根据N个所述目标数据量，对所述M个节点进行数据迁移处理，将所述M个节点扩展至所述N个节点包括：

创建N个中转数据表，其中，N个所述中转数据表的数据容量依次为所述N个节点中每个节点的目标数据量；

根据N个所述中转数据表中的M个中转数据表，对所述M个节点中的数据进行整体划分处理，生成第一映射关系表；

对所述M个节点中未被整体划分的数据转移至N-M个中转数据表中，生成第二映射关系表；

删除所述第一映射关系表对应的M个中转数据表，将已转移数据的M个节点与N-M个中转数据表整合，确定为所述N个节点。

本发明第二方面提供了一种MySQL集群在线扩容装置，所述MySQL集群在线扩容装置包括：

获取模块，用于获取所述MySQL集群在线扩容至N个节点的扩容指令，其中N为大于M的正整数；

读取模块，用于读取所述M个节点中每个节点管理的数据量，计算出所述M个节点对应的数据总量；

计算模块，用于根据所述数据总量，计算出所述N个节点中每个节点管理的目标数据量；

扩展模块，用于根据N个所述目标数据量，对所述M个节点进行数据迁移处理，将所述M个节点扩展至所述N个节点。

本发明第三方面提供了一种MySQL集群在线扩容设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述MySQL集群在线扩容设备执行上述的MySQL集群在线扩容方法。

本发明的第四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中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的MySQL集群在线扩容方法。

本发明实施例中，通过对MySQL集群中读取M个节点，分析M个节点的数据量与扩容到N个节点的数据量之间的映射关系，在MySQL集群中保留原有M个节点的部分数据进行扩容，实现了MySQL集群扩容时间减少了对业务的运行影响。

附图说明

图1为本发明实施例中MySQL集群在线扩容方法的第一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中MySQL集群在线扩容方法的第二个实施例示意图；

图3为本发明实施例中MySQL集群在线扩容方法的第三个实施例示意图；

图4为本发明实施例中MySQL集群在线扩容装置的一个实施例示意图；

图5为本发明实施例中MySQL集群在线扩容装置的另一个实施例示意图；

图6为本发明实施例中MySQL集群在线扩容设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种MySQL集群在线扩容方法、装置、设备及存储介质。

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”、“第三”、“第四”等(如果存在)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，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，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。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中MySQL集群在线扩容方法的第一个实施例包括：

101、获取MySQL集群在线扩容至N个节点的扩容指令，其中N为大于M的正整数；

在本实施例中，可以通过无线传输协议接收到在线扩容至N个节点的指令，也可以通过有线传输协议接收在线扩容，例如接收到MySQL集群原来为2个节点扩容至3个。

102、读取M个节点中每个节点管理的数据量，计算出M个节点对应的数据总量；

在本实施例中，读取2个节点中的每个节点的数据管理量，2个节点都是6个数据量，因此计算出2个节点对应的数据总量是12。读取每个节点的数据管理量时，使用hash函数计算每个节点每行的hash值，这里不是对node_count取余，而是通过对hash值的总数MAX_NODES进行取余处理，(总数MAX_NODES需根据集群可能的最大规模来设置)，使用hash值个数作为集群数据总量。集群中采用hash分片的方式将数据分布到多个节点，当往集群中写入记录时，将使用预设的hash函数对记录预设好的hash字段进行计算，得到初始hash值。得到每个数据点的名称，同时通过一个额外的数据结构来记录每个名称与节点之间的映射关系，这里将这个数据结构称之为shard map。这样对于每一行数据，在求得名称后，通过shard map即可知道这行数据将被分布到哪个节点上。相比普通hash方案，采用shardmap的方案在扩容时可以尽量的减少数据的迁移，提升扩容性能，降低扩容时对业务的影响。

103、根据数据总量，计算出N个节点中每个节点管理的目标数据量；

在本实施例中，计算每个节点的管理数据量时，可以直接计算12个数据分配至3个节点中，每个节点是4个数据量。但是，存在数据量无法整除N个节点的情况，则需要将每个旧节点管理的部分名称迁移到新节点，并保证迁移后每个节点管理的名称数量相差尽量的小。每个节点最多需要迁移的s名称数为：节点原有的名称数-(总名称数/扩容后节点数)。如在示例中，扩容前shard map为node1：0、1、2、3、4、5，node2：6、7、8、9、10、11。添加node3节点后，需要将node1的3、9迁移到node3，将node2的10、11迁移到node3。在另一种实施例中，将hash值对集群支持的最大规模数MAX_NODES取余，得到一个介于0到集群规模MAX_NODES(不包含MAX_NODES)之间的整数。MAX_NODES即作为集群总数据量。数据总量即为MAX_NODES。这里采用hash分片的方式来管理数据。当往集群中写入记录时，将使用预设的hash函数对记录相关的hash字段进行计算，得到初始hash值，并将hash值对集群支持的最大规模数MAX_NODES取余，得到一个介于0到集群规模MAX_NODES(不包含MAX_NODES)之间的整数。将这些整数均匀的划分到M个节点上，即可实现数据在M个节点之间的均匀分布。同时通过一个额外的数据结构来记录每个整数与节点之间的映射关系，这里将这个数据结构称之为shard map。这样对于每一行数据，在求得hash值后，通过shard map即可知道这行数据将被分布到哪个节点上。相比普通hash方案，采用shard map的方案在扩容时可以尽量的减少数据的迁移，提升扩容性能，降低扩容时对业务的影响。

104、根据N个目标数据量，对M个节点进行数据迁移处理，将M个节点扩展至N个节点。

在本实施例中，确定好扩容后名称分布情况后，即确定了每个节点管理的记录。对于旧节点要删除迁移走的相关记录，对于新节点要写入从旧节点迁移过来的记录。由于采用先修改shard map再迁移数据的方式实现扩容，所以这里不是先进行数据迁移，而是通过重命名旧表和创建新表的方式。让上层观察到就像已经完成数据迁移一样。

在旧节点中，通过对旧表进行重命名，并创建与旧表相同名称的RDC表来过滤掉扩容后需要删除的相关记录。在新节点中，需要创建一个用于新数据插入的表。

在node1中，将student表重命名为student_old表，并创建名为student的RDC表，它将读取node1 student_old表中hash值为0、1、2、3的相关记录。

在node2中，将student表重命名为student_old表，并创建名为student的RDC表，它将读取node2 student_old表中hash值为6、7、8、9的相关记录。

在node3中，将创建与旧节点中student表结构相同的student_new表，用于保存新插入到该节点的记录。同时创建名为student的RDC表，它将读取node3 student_new表的所有记录，以及node1 student_old表hash值为4、5的相关记录，node2 student_old表hash值为10、11的相关记录。

生成新的shard map后，整个集群对外表现就像已经完成了扩容一样，对hash值为0、1、2、3相关记录的读写将落到node1的student RDC表上，读取时最终从node1 student_old表读取，写入时也将写入到node1 student_old表。对hash值为6、7、8、9相关记录的读写将落到node2的student RDC表上，读取时最终从node3 student_old表读取，写入时也将写入到node2 student_old表。对hash值为4、5、10、11相关记录的读写将落到node3的studentRDC表上，读取时最终从node1 student_old表、node2 student_old表和node3student_new表读取，写入时将写入到node3 student_new表。RDC表的作用是在扩容过程中充当旧表路由的作用，在完成数据迁移后，RDC表将不再需要，将RDC表删除。

本发明实施例中，通过对MySQL集群中读取M个节点，分析M个节点的数据量与扩容到N个节点的数据量之间的映射关系，在MySQL集群中保留原有M个节点的部分数据进行扩容，实现了MySQL集群扩容时间减少了对业务的运行影响。

请参阅图2，本发明实施例中MySQL集群在线扩容方法的第二个实施例包括：

201、获取MySQL集群在线扩容至N个节点的扩容指令，其中N为大于M的正整数；

本实施例类似于第一个实施例，请参照第一个实施例，在此不做赘述。

202、基于预置hash函数对M个节点中每个节点的每行数据进行hash值计算，得到M个节点对应的hash值集；

在本实施例中，使用hash函数计算每个节点每行的hash值，这里不是对node_count取余，而是通过对一个特定的值(这个值需根据集群可能的最大规模来设置)取余，得到每个数据点的名称，同时通过一个额外的数据结构来记录每个名称与节点之间的映射关系。

203、统计hash值集中的hash值数量，得到hash值总数，以及将hash值总数确定为M个节点对应的数据总量；

在本实施例中，hash值计算出有12个，则将12个确定为2个节点对应的数据总量。

204、根据数据总量，计算出N个节点中每个节点管理的目标数据量；

本实施例类似于第一个实施例，请参照第一个实施例，在此不做赘述。

205、创建N个中转数据表，其中，N个中转数据表的数据容量依次为N个节点中每个节点的目标数据量；

在本实施例中，中转数据表使用RDC引擎创建中转数据表，确定好扩容后名称分布情况后，即确定了每个节点管理的记录。对于旧节点要删除迁移走的相关记录，对于新节点要写入从旧节点迁移过来的记录。由于采用先修改shard map再迁移数据的方式实现扩容，所以这里不是先进行数据迁移，而是通过重命名旧表和创建新表的方式。让上层观察到就像已经完成数据迁移一样。在旧节点中，通过对旧表进行重命名，并创建与旧表相同名称的RDC表来过滤掉扩容后需要删除的相关记录。在新节点中，需要创建一个用于新数据插入的表、用于临时保存从其他旧节点迁移过来的数据的表以及与扩容表名相同的RDC表，RDC表的数据来源于旧节点。

206、根据N个中转数据表中的M个中转数据表，对M个节点中的数据进行整体划分处理，生成第一映射关系表；

在本实施例中，指定N个中转数据表中的M个中转数据表，这M个中转数据表的每个数据容量为20，而M个节点中的数据表的数据容量为50，则将M个节点的数据进行划分，从50个数据中选取20个作为保留数据，生成第一映射关系表。

207、对M个节点中未被整体划分的数据转移至N-M个中转数据表中，生成第二映射关系表；

在本实施例中，对M个节点中没有被选择剩下的30个数据，将未被选择的数据转移到N-M个中转数据表的里面中，实现M个节点数据的转移。

208、删除第一映射关系表对应的M个中转数据表，将已转移数据的M个节点与N-M个中转数据表整合处理，确定为N个节点。

在本实施例中，将已经转移完成的M个中转数据表删除，留下原有的M个节点选择的数据，而多出的N-M个中转数据表确定为新增的N-M个节点。将M个节点与N-M个节点统一规划命名，确定为新的N个节点。

本发明实施例中，通过对MySQL集群中读取M个节点，分析M个节点的数据量与扩容到N个节点的数据量之间的映射关系，在MySQL集群中保留原有M个节点的部分数据进行扩容，实现了MySQL集群扩容时间减少了对业务的运行影响。

请参阅图3，本发明实施例中MySQL集群在线扩容方法的第三个实施例包括：

301、获取MySQL集群在线扩容至N个节点的扩容指令，其中N为大于M的正整数；

本实施例类似于第一个实施例，请参照第一个实施例，在此不做赘述。

302、基于预置hash函数对M个节点中每个节点的每行数据进行hash值计算，得到M个节点对应的hash值集；

本实施例类似于第二个实施例，请参照第二个实施例，在此不做赘述。

303、根据hash值集中每个hash值，生成每个hash值对应的数据名称，并将每个数据名称与数据名称对应的hash值进行合并，生成hash值名称集；

在本实施例中，将hash值与基于hash值生成的名称进行合并组合新的hash值名称集，例如，hash值为DSF5，行名称为1张三，hash值为aadssF5，行名称为2李四，则得到hash值名称集为{aadssF5-2李四，DSF5-1张三}。

304、统计hash值名称集中的hash值数量，得到hash值总数，以及将hash值总数确定为M个节点对应的数据总量；

本实施例类似于第二个实施例，请参照第二个实施例，在此不做赘述。

305、将N个节点的节点数量确定为取余值；

在本实施例中，N个节点为3，则3为取余值。

306、根据取余值，对hash值名称集进行取余处理，得到N个取余hash值名称集；

在本实施例中，hash值名称集中有12个数据，取余后分为只剩3个含有4个数据的取余hash值名称集。

307、依次统计N个取余hash值名称集中对应的取余数量，并将N个取余数量确定为N个节点中每个节点管理的目标数据量；

在本实施例中，依次统计3个取余hash值名称集的取余数量，都为4，则依次将N个节点的目标数据量设置为4。

308、计算N个节点与M个节点之间的节点数量差值；

在本实施例中，N为3，M为2，则节点数量差值为1。

309、创建节点数量差值的新节点，并修改M个节点和N-M个新节点的节点名称；

在本实施例中，节点差为1，则创建一个新的节点，修改原有节点名称与新的节点名称相互适应。

310、根据N个节点中每个节点管理的目标数据量，将M个节点每个节点中超过目标数据量的数据标记为移动数据；

在本实施例中，目标管理数据量为3个节点都为4个，而2个节点每个节点都有6个，则每个节点都有2个数据要标记为移动数据。

311、根据N个取余hash值名称集，将所有的移动数据移动至N-M个新节点中，将M个节点扩展为N个节点。

在本实施例中，根据生成的名称与hash值，一起移动数据至新生成的一个节点，并创造一个新的数据结构记录这个转移的映射，完成2个节点扩展成3节点的目标。

上面对本发明实施例中MySQL集群在线扩容方法进行了描述，下面对本发明实施例中MySQL集群在线扩容装置进行描述，请参阅图4，本发明实施例中MySQL集群在线扩容装置一个实施例包括：

获取模块401，用于获取所述MySQL集群在线扩容至N个节点的扩容指令，其中N为大于M的正整数；

读取模块402，用于读取所述M个节点中每个节点管理的数据量，计算出所述M个节点对应的数据总量；

计算模块403，用于根据所述数据总量，计算出所述N个节点中每个节点管理的目标数据量；

扩展模块404，用于根据N个所述目标数据量，对所述M个节点进行数据迁移处理，将所述M个节点扩展至所述N个节点。

本发明实施例中，通过对MySQL集群中读取M个节点，分析M个节点的数据量与扩容到N个节点的数据量之间的映射关系，在MySQL集群中保留原有M个节点的部分数据进行扩容，实现了MySQL集群扩容时间减少了对业务的运行影响。

请参阅图5，本发明实施例中MySQL集群在线扩容装置的另一个实施例包括：

获取模块401，用于获取所述MySQL集群在线扩容至N个节点的扩容指令，其中N为大于M的正整数；

读取模块402，用于读取所述M个节点中每个节点管理的数据量，计算出所述M个节点对应的数据总量；

计算模块403，用于根据所述数据总量，计算出所述N个节点中每个节点管理的目标数据量；

扩展模块404，用于根据N个所述目标数据量，对所述M个节点进行数据迁移处理，将所述M个节点扩展至所述N个节点。

其中，所述读取模块402具体用于：

基于预置hash函数对所述M个节点中每个节点的每行数据进行hash值计算，得到所述M个节点对应的hash值集；

统计所述hash值集中的hash值数量，得到hash值总数，以及将所述hash值总数确定为所述M个节点对应的数据总量。

其中，所述读取模块402具体用于：

基于预置hash函数对所述M个节点中每个节点的每行数据进行hash值计算，得到所述M个节点对应的hash值集；

根据所述hash值集中每个hash值，生成每个所述hash值对应的数据名称，并将每个数据名称与所述数据名称对应的hash值进行合并，生成hash值名称集；

统计所述hash值名称集中的hash值数量，得到hash值总数，以及将所述hash值总数确定为所述M个节点对应的数据总量。

其中，所述计算模块403具体用于：

将所述N个节点的节点数量确定为取余值；

根据所述取余值，对所述hash值名称集进行取余处理，得到N个取余hash值名称集；

依次统计N个取余hash值名称集中对应的取余数量，并将N个所述取余数量确定为所述N个节点中每个节点管理的目标数据量。

其中，所述扩展模块404包括：

差值计算单元4041，用于计算所述N个节点与所述M个节点之间的节点数量差值；

创建单元4042，用于创建所述节点数量差值的新节点，并修改所述M个节点和N-M个所述新节点的节点名称；

转移单元4043，用于根据所述N个节点中每个节点管理的目标数据量，将所述M个节点每个节点中超过所述目标数据量的数据移动到N-M个所述新节点中，直至满足所述N个节点中每个节点管理的数据为目标数据量。

其中，所述转移单元4043具体用于：

根据所述N个节点中每个节点管理的目标数据量，将所述M个节点每个节点中超过所述目标数据量的数据标记为移动数据；

根据N个所述取余hash值名称集，将所有的所述移动数据移动至N-M个所述新节点中，将所述M个节点扩展为所述N个节点。

本发明实施例中，通过对MySQL集群中读取M个节点，分析M个节点的数据量与扩容到N个节点的数据量之间的映射关系，在MySQL集群中保留原有M个节点的部分数据进行扩容，实现了MySQL集群扩容时间减少了对业务的运行影响。

其中，所述扩展模块404还可以具体用于：

创建N个中转数据表，其中，N个所述中转数据表的数据容量依次为所述N个节点中每个节点的目标数据量；

根据N个所述中转数据表中的M个中转数据表，对所述M个节点中的数据进行整体划分处理，生成第一映射关系表；

对所述M个节点中未被整体划分的数据转移至N-M个中转数据表中，生成第二映射关系表；

删除所述第一映射关系表对应的M个中转数据表，将已转移数据的M个节点与N-M个中转数据表整合，确定为所述N个节点。

上面图4和图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的MySQL集群在线扩容装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中MySQL集群在线扩容设备进行详细描述。

图6是本发明实施例提供的一种MySQL集群在线扩容设备的结构示意图，该MySQL集群在线扩容设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)610(例如，一个或一个以上处理器)和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对MySQL集群在线扩容设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在MySQL集群在线扩容设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作。

基于MySQL集群在线扩容设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的MySQL集群在线扩容设备结构并不构成对基于MySQL集群在线扩容设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述MySQL集群在线扩容方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例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(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。