一种基于多中心的日志监控方法及装置

技术领域

本文涉及金融领域，尤其是一种基于多中心的日志监控方法及装置。

背景技术

随着银行等大型企业业务的不断发展，部分业务产品采用在多地部署服务器的架构实现数据服务统一查询，因此，基于多地服务器部署业务引发的海量交易对异地业务数据服务的汇总、监控及查询提出了较高的需求。

传统的日志监控只能通过分析、监控本地服务器的日志信息实现业务数据的监控与查询，缺乏同城多活或异地多活的部署模式，无法对位于异地的不同服务器或位于同一城市不同区域的服务器进行日志监控，不利于业务数据的汇总和统一监控，无法提升运维排错效率。

针对目前技术存在的运维排错效率低、无法对业务数据进行统一监控的问题，需要一种基于多中心的日志监控系统、方法、计算机设备、存储介质及计算机程序产品。

发明内容

为解决上述现有技术的问题，本文实施例提供了一种基于多中心的日志监控方法、装置、计算机设备、存储介质及计算机程序产品。

本文实施例提供了一种基于多中心的日志监控方法，所述方法应用于多个分中心，包括：根据地域信息及原始日志，生成带有地域信息的监控指标；将所述监控指标发送至主中心，以使所述主中心汇总所述监控指标，生成页面供用户查询。

根据本文实施例的一个方面，根据地域信息及原始日志，生成带有地域信息的监控指标进一步包括：获取所述原始日志及所述原始日志所属的地域信息；将所述原始日志解析为结构化字段信息；将所述原始日志所属的地域信息贴源至所述原始日志解析后的结构化字段信息中，以使解析后的日志包括地域信息；对包括地域信息的日志进行聚合分析，生成带有地域信息的监控指标。

根据本文实施例的一个方面，所述对包括地域信息的日志进行聚合分析，生成带有地域信息的监控指标包括：根据所述包括地域信息的日志中的多个参数进行聚合分析，所述参数至少包括地域字段、产品字段、业务交易字段及服务器信息；分别计算所述包括地域信息的日志的监控指标，所述监控指标包括交易成功率、交易量及平均响应时间。

根据本文实施例的一个方面，所述方法还包括：根据预设告警规则及所述监控指标，生成告警信息；将所述告警信息发送至主中心，使所述主中心汇总所述告警信息，生成页面查询。

本文实施例提供了一种基于多中心的日志监控方法，所述方法应用于主中心，包括：汇总由分中心发送的监控指标，生成包括所有分中心监控指标的显示界面；根据预设告警规则及所述监控指标，生成告警信息。

根据本文实施例的一个方面，所述告警信息包括异常产品字段，所述方法还包括：根据所述告警信息中的异常产品字段，从数据库中查询与所述异常产品字段相关的服务器信息；从所述监控指标中查询包括所述异常产品字段相关的服务器信息的监控指标；根据查询到的监控指标确定与所述告警信息相关的服务器。

本文实施例提供了一种基于多中心的日志监控装置，所述装置应用于多个分中心，包括：监控指标生成单元，用于根据地域信息及原始日志，生成带有地域信息的监控指标；发送单元，用于将所述监控指标发送至主中心，以使所述主中心汇总所述监控指标，生成页面供用户查询。

本文实施例提供了一种基于多中心的日志监控装置，所述装置应用于主中心，包括：汇总单元，用于汇总由分中心发送的监控指标及告警信息；告警故障确定单元，用于根据所述告警信息及所述监控指标，查询配置管理数据库确定告警故障。

本文实施例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基于多中心的日志监控方法。

本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现基于多中心的日志监控方法。

本文实施例还公开了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于多中心的日志监控方法。

本方案采用就地采集、就地计算、指标数据同步的方式，实现多中心监控数据的统一管理，可以兼顾监控效率与资源存储的平衡。

附图说明

为了更清楚地说明本文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，下面描述中的附图仅仅是本文的一些实施例，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。

图1所示为本文实施例一种应用于分中心的基于多中心部署的日志监控方法的流程图；

图2所示为本文实施例一种生成监控指标的方法流程图；

图3所示为本文实施例又一生成监控指标的方法流程图；

图4所示为本文实施例一种应用于主中心的基于多中心的日志监控方法的流程图；

图5所示为本文实施例一种应用于主中心的基于多中心的日志监控方法的流程图；

图6所示为本文实施例一种基于多中心的日志监控装置的结构示意图；

图7所示为本文实施例一种基于多中心的日志监控装置的结构示意图；

图8所示为本文实施例一种主中心与分中心的业务交互示意图；

图9所示为本文实施例一种计算机设备的结构示意图。

附图符号说明：

601、监控指标生成单元；

602、发送单元；

701、汇总单元；

702、告警故障确定单元；

902、计算机设备；

904、处理器；

906、存储器；

908、驱动机构；

910、输入/输出模块；

912、输入设备；

914、输出设备；

916、呈现设备；

918、图形用户接口；

920、网络接口；

922、通信链路；

924、通信总线。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本文实施例中的附图，对本文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文一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文中的实施例，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，都属于本文保护的范围。

需要说明的是，本文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，以便这里描述的本文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、装置、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。

本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。

需要说明的是，本文的支持多中心部署应用的日志监控方法可用于金融领域，也可用于除金融之外的其他领域，本文的支持多中心部署应用的日志监控方法及装置的应用领域不做限定。

本发明提出一种支持多中心部署应用的日志监控平台。通过主中心的数据服务统一查询多中心的数据。可以实现对多中心部署应用的跨中心指标汇总和统一监控，提升运维排错效率。实现多中心监控数据的统一管理，兼顾效率与资源的平衡。

在本说明书的一些实施例中，主中心和分中心位于不同的城市或不同地区，不同的应用系统需要同时分别部署在主中心和分中心。例如，本说明书中以B地为主中心，A地、C地为分中心，在主中心和分中心分别部署应用系统。其中，主中心与分中心之间可以进行数据交互，分中心可以向主中心发送监控指标数据，主中心可以根据接收到的分中心发送的监控指标数据，进行进一步监控处理。

如图1所示为本文实施例一种应用于分中心的基于多中心的日志监控方法的流程图，其中具体包括如下步骤：

步骤101，根据地域信息及原始日志，生成带有地域信息的监控指标。

在本说明书的一些实施例中，地域信息为分中心的服务器的地域信息，表示分中心的服务器所处的地区。其中，地域信息至少包括：地域、地区、可用区中的一种或其任意组合。在本步骤中，地域信息可以由用户在前端用户页面中配置。具体为，在平台的“日志采集配置”页面，用户可以增加地域、可用区字段，表示日志来源于哪些服务器及日志采集路径，或在前端用户界面菜单选择地域、可用区字段，以便区分日志来源于哪个区域下的哪个可用区。相对应的，地域信息在后台程序中可以以地域ID、可用区ID字段表示。

在本说明书的一些实施例中，地域字段可以包括“A地”、“B地”、“C地”等以城市为部署单位的字段。在本说明书的另外一些实施例中，可用区字段可以包括“区域1”、“区域2”等区县街道为部署单位的字段。可用区字段可以对应一个机房，是一个完整的数据中心。例如，A地的机房1、机房2等。

在本说明书的一些实施例中，原始日志为与本地业务同步的日志数据。原始日志可以由本地直接采集、就地存储。本步骤中的原始日志为分中心的原始日志，每一分中心的一个或多个服务器对应有各自的原始日志。在后续步骤中，通过将分中心服务器的地域信息与原始日志耦合，可以使得分中心每一个服务器对应的日志数据中包括服务器的地域信息。并进一步根据带有地域信息的日志，生成带有地域信息的监控指标。

步骤102，将所述监控指标发送至主中心，以使所述主中心汇总所述监控指标，生成页面供用户查询。

在本步骤中，主中心接收各分中心发送的监控指标。所有监控指标可以在主中心的前端页面上显示，也可以由用户在主中心的前端页面上统一查询。

如图2所示为本文实施例一种生成监控指标的方法流程图，具体包括如下步骤：

步骤201，获取所述原始日志及所述原始日志所属的地域信息。在本步骤中，通过Flume工具采集原始日志，原始日志为端到端的流水日志。通过用户在分中心的前端配置各个分中心服务器的地域信息，可以获取原始日志所属的地域信息。在本说明书的一些实施例中，一个分中心可能匹配置有上百个或上千台服务器，其中，一个分中心的服务器可以对应有相同的地域信息，也可以根据各服务器的性能特征划分，分别对应不同的地域信息。

本步骤进一步包括将获取得到的原始日志及地域信息发送至Kafka进行中转，以便后续处理。

步骤202，将所述原始日志解析为结构化字段信息。从Kafka中读取原始日志，并将原始日志解析为结构化字段，并存储到分中心当地的存储设备。在本说明书的一些实施例中，假设在某1秒内产生4笔原始日志数据，则解析后的原始日志格式可以如表1所示：

表1

具体为：

第1条解析后的原始日志为：产品编号-产品1，交易时间-第1秒，交易成功与否标识-成功，响应时间-10毫秒；

第2条解析后的原始日志为：产品编号-产品1，交易时间-第1秒，交易成功与否标识-失败，响应时间-20毫秒；

第3条解析后的原始日志为：产品编号-产品1，交易时间-第1秒，交易成功与否标识-成功，响应时间-30毫秒；

第4条解析后的原始日志为：产品编号-产品1，交易时间-第1秒，交易成功与否标识-成功，响应时间-40毫秒。

步骤203，将所述原始日志所属的地域信息贴源至所述原始日志解析后的结构化字段信息日志中，以使解析后的日志包括地域信息。

在本步骤中，将步骤201中获取的原始日志所属的地域信息贴源至解析后的原始日志的末尾中，以使解析后的日志包括地域信息。以贴源地区信息为“A地”、可用区信息为“区域1”为例，贴源地域信息后的日志格式如下：

第1条解析后的原始日志为：产品编号-产品1，交易时间-第1秒，交易成功与否标识-成功，响应时间-10毫秒，地域-A地，可用区-区域1；

第2条解析后的原始日志为：产品编号-产品1，交易时间-第1秒，交易成功与否标识-失败，响应时间-20毫秒，地域-A地，可用区-区域1；

第3条解析后的原始日志为：产品编号-产品1，交易时间-第1秒，交易成功与否标识-成功，响应时间-30毫秒，地域-A地，可用区-区域2；

第4条解析后的原始日志为：产品编号-产品1，交易时间-第1秒，交易成功与否标识-成功，响应时间-40毫秒，地域-A地，可用区-区域2。

步骤204，对包括地域信息的日志进行聚合分析，生成带有地域信息的监控指标。在本步骤中，根据步骤203中包括地域信息的日志数据中单位时间内同一个产品对应的交易时间、交易成功标识、响应时间，可以计算得到带有地域信息的监控指标。其中，监控指标包括但不限于：交易成功率、平均响应时间、交易量等。该监控指标可以反映每一个中心的业务系统的健康状态。具体的，利用Spark工具对系统的日志数据进行聚合分析，并将计算得到的监控指标存储到当地的Kafka。

例如，步骤203中的4条日志为同一个产品对应的交易日志，这4条日志数据均在第1秒时间内生成，其中，A地区域1的机房中对应的日志有2条，其中1条日志交易成功，1条日志交易失败，响应时间分别为10毫秒、20毫秒，则可以计算A地区域1对应的日志的成功率为50％，这2条日志的平均响应时间为15毫秒，交易量为2。

A地区域2的机房对应的日志有2条，这2条日志均交易成功，响应时间分别为20毫秒、30毫秒，则可以计算A地区域2对应的日志的成功率为100％，这2条日志的平均响应时间为35毫秒，交易量为2。

如图3所示为本文实施例又一生成监控指标的方法流程图，对包括地域信息的日志进行聚合分析，生成带有地域信息的监控指标包括如下步骤：

步骤301，根据所述包括地域信息的日志中的多个参数进行聚合分析，所述参数至少包括地域字段、产品字段、业务交易字段及服务器信息。在本步骤中，解析后的日志中包括多个字段，包括但不限于：产品名称、交易时间、交易成功与否标识、响应时间、地域、可用区、服务器IP地址等中的一种或其任意组合。例如，将步骤203中示出了贴源了地域信息的解析后的日志。可以首先按照产品名称和/或产品编号对日志数据进行区分，进一步根据地域、可用区字段对日志数据进行聚合。通过对包括地域信息的日志数据进行聚合分析，可以将单位时间内产生的上百、上千条日志数据统一计算。

步骤302，分别计算所述包括地域信息的日志的监控指标，所述监控指标包括交易成功率、交易量及平均响应时间。本步骤与步骤204类似，详见步骤204描述。

在本说明书的一些实施例中，基于多中心的日志监控方法还包括：根据预设告警规则及所述监控指标，生成告警信息；将所述告警信息发送至主中心，使所述主中心汇总所述告警信息，生成页面查询。在本步骤中，预设告警规则可以与监控指标一一对应，用于告警监控指标异常。例如，监控指标为交易成功率，预设告警规则可以为：当交易成功率地域80％，服务器异常；例如，监控指标为平均响应时间，预设告警规则可以为：当平均响应时间超过50毫秒，服务器异常；又例如，监控指标为交易量，预设告警规则可以为：当交易量低于500，异常。在本说明书的一些实施例中，预设告警规则可以是预先设置的，也可以根据实时业务交易情况进行调整。本申请对预设告警规则的数值及类型不作限定。本步骤进一步包括将产生的监控指标数据及告警数据存储至本地的Kafka。

如图4所示为本文实施例一种应用于主中心的基于多中心的日志监控方法，该方法应用于主中心，具体包括如下步骤：

步骤401，汇总由分中心发送的监控指标，生成包括所有分中心监控指标的显示界面。在本步骤中，利用Kafka的同步机制，主中心可以接收由多个分中心的可用区的计算后的监控指标。主中心可以进一步生成前端显示界面，显示所有分中心发送的监控指标。

步骤402，根据预设告警规则及所述监控指标，生成告警信息。根据前文所述，预设告警规则可以与监控指标一一对应。预设监控指标可以设置为交易量告警阈值、平均响应时间阈值、交易成功率阈值。当主中心接收到的监控指标超过对应的预设监控指标阈值时，生成告警信息，提示业务存在风险，需要针对告业务风险确定具体的故障原因。在本说明书的一些实施例中，告警信息可以为如下形式：[2022-03-2608:35:12]，告警级别：[3级]，产品[C-CIR]在部署地[A地]可用区[科运中心-区域1]日志类型[监控日志]在[2022-03-2608:40:00-2022-03-26 08:40:01]内，告警策略：[CIR关键字报警]，过滤条件：[{zone-id:e1,region-id:bj}]，关键字[Error]在[5min]内出现30次。其中，告警信息中包括产品名称、部署的应用所在区域、日志类型、告警时间、告警次数。

如图5所示为本文实施例一种应用于主中心的基于多中心的日志监控方法，该方法应用于主中心，具体包括如下步骤：

步骤501，根据所述告警信息中的异常产品字段，从数据库中查询与所述异常产品字段相关的服务器信息。在本说明书的一些实施例中，告警信息中可以包括异常产品字段，数据库可以包括配置库存数据库。其中，配置库存数据库中存储有与产品相关的中间件及中间件部署下的对应的服务器信息。其中，中间件可以包括Nginx、Tomcat、MySQL、JBoss、MQ、WAS、MongoDB等，服务器信息包括但不限于：服务器IP地址等信息。并且，一个产品可以对一个或多个中间件，一个产品可以对应一个或多个服务器。因而，主中心根据告警信息中的异常产品字段信息，可以从数据库中匹配到与告警信息中的异常产品字段相关的服务器地址等信息。

步骤502，从所述监控指标中查询包括所述异常产品字段相关的服务器信息的监控指标。如前文所述，监控指标与各类产品的服务器相对应，因此，以服务器信息为IP地址为例，当数据库中查询到异常产品对应的一个或多个IP地址后，进一步可以从主中心已接收到的监控指标中查询到与步骤501中获取的服务器IP地址对应的监控指标。

步骤503，根据查询到的监控指标确定与所述告警信息相关的服务器。根据步骤502中获取的包括服务器信息的监控指标，可以获取告警信息中的异常产品字段对应的所有服务器的监控指标，进一步根据这些监控指标的计算结果，查询异常的监控指标。因此可以确定该异常的监控指标对应的服务器。

如图6所示为本文实施例一种基于多中心的日志监控装置的结构示意图，本图中描述了基于多中心的日志监控装置的基本结构，该基于多中心的日志监控装置应用于分中心，其中的功能单元、模块可以采用软件方式实现，也可以采用通用芯片或者特定芯片实现，实现多中心日志监控部署，该装置具体包括：

监控指标生成单元601，用于根据地域信息及原始日志，生成带有地域信息的监控指标；

发送单元602，用于将所述监控指标发送至主中心，以使所述主中心汇总所述监控指标，生成页面供用户查询。

本方案采用就地采集、就地计算、指标数据同步的方式，实现多中心监控数据的统一管理，可以兼顾监控效率与资源存储的平衡。

如图7所示为本文实施例一种基于多中心的日志监控装置的结构示意图，该基于多中心的日志监控装置应用于主中心，其中的功能单元、模块可以采用软件方式实现，也可以采用通用芯片或者特定芯片实现，实现多中心日志监控部署，该装置具体包括：

汇总单元701，用于汇总由分中心发送的监控指标，生成包括所有分中心监控指标的显示界面；

告警信息生成单元702，用于根据预设告警规则及所述监控指标，生成告警信息。

如图8所示为主中心与分中心的业务交互示意图。图中所示，B地为主中心，A地为其中一个分中心。主中心和分中心的被监控系统为主中心、分中心各自的业务系统。从被监控系统获取域信息及原始日志后，将地域信息和原始日志保存到每个中心的Kafka中。从Kafka中读取原始日志并将其解析为结构化字段，存储到当地的ES中。进一步的，基于解析后的原始日志和地域信息，利用TBDS大数据平台中的Hadoop中的Spark对带有地域信息的日志进行集合分析，计算交易量、响应时间和成功率三大监控指标，并将计算得到的监控指标的结果存储到当地的Kafka中。分中心将本地Kafka中保存的计算后的监控指标同步发送至主中心，分中心的日志明细仍然保存在本地的ES中，并不发送到主中心。相对应的，主中心的ES存储多个分中心同步发送的计算后的监控指标、告警数据、本中心的日志明细数据。

另外，主中心提供数据服务，供主中心的Web Service进行数据查询，具体的，使用POMP产品监控平台的后端服务，调用数据服务查询数据，并为平台前端提供数据查询结构。包括：直接从主中心的ES中查询计算后的指标数据及告警数据、全文检索的日志明细数据，并且可以利用ES的跨机房查询特性，从多中心的各个机房的ES中查询对应分中心的日志明细。

图8还包括TDSQL结构化数据化，用于存储监控配置数据。主中心的Web Service和TBDS大数据平台均与主中心的TDSQL连接，其他分中心的TBDS大数据平台也与主中心的TDSQL连接。主中心的TDSQL和分中心的TDSQL采用DCN异步同步方式进行通信，其他分中心的TDSQL暂时作为备份使用。

如图9所示，为本文实施例提供的一种计算机设备，所述计算机设备902可以包括一个或多个处理器904，诸如一个或多个中央处理单元(CPU)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备902还可以包括任何存储器906，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储器906可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的RAM，任何类型的ROM，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储器可以表示计算机设备902的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器904执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时，计算机设备902可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备902还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构908，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。

计算机设备902还可以包括输入/输出模块910(I/O)，其用于接收各种输入(经由输入设备912)和用于提供各种输出(经由输出设备914)。一个具体输出机构可以包括呈现设备916和相关联的图形用户接口(GUI)918。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块910(I/O)、输入设备912以及输出设备914，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备902还可以包括一个或多个网络接口920，其用于经由一个或多个通信链路922与其他设备交换数据。一个或多个通信总线924将上文所描述的部件耦合在一起。

通信链路922可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路922可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。

对应于图1至图4或图5至图6中的方法，本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。

本文实施例还提供一种计算机可读指令，其中当处理器执行所述指令时，其中的程序使得处理器执行如图1至图4或图5至图6所示的方法。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如图1至图4或图5至图6所示的方法。

应理解，在本文的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本文实施例的实施过程构成任何限定。

还应理解，在本文实施例中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本文的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和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。

在本文所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本文实施例方案的目的。

另外，在本文各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

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，本文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)执行本文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(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本文中应用了具体实施例对本文的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本文的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本文的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本文的限制。