多方安全计算中的数据处理方法和相关装置

摘要

本公开提供了一种多方安全计算中的数据处理方法和相关装置。该方法包括：启动所述多方安全计算中的N个并行计算实例，以读取相应数据，其中，启动的并行计算实例数目N大于运算核资源数目M，M及N为正整数；从所述N个并行计算实例中选取M个已读取完相应数据的并行计算实例，分别分配到相应运算核资源执行；一旦有运算核资源执行完分配的计算实例，从未执行的并行计算实例中选取计算实例分配给该运算核资源执行。本公开实施例提高了多方安全计算中的计算资源利用率，提高了运算效率。

说明书

技术领域

本公开涉及多方安全计算领域，特别涉及一种多方安全计算中的数据处理方法和相关装置。

背景技术

多方安全计算(Secure Multi-Party Computation)是指针对无可信第三方的情况下，安全地计算一个约定函数的技术。多方安全计算是电子选举、门限签名以及电子拍卖等诸多应用得以实施的密码学基础。

在多方安全计算中，涉及到各数据源节点、各计算节点、计算请求节点、结果接收节点等多方的参与，数据需要跨网络传输，并且大多数情况下还需要广域网传输，因此数据传输会占据很长的时间。同时，多方安全计算的密文计算任务也非常消耗CPU等计算资源，在计算的时候需要保证每个计算实例的计算资源。这些计算资源一方面要满足密文计算任务的计算需要，一方面要对数据传输协同处理，造成不能很好平衡，资源利用率下降。

发明内容

本公开的一个目的在于提高多方安全计算中的计算资源利用率，提高运算效率。

根据本公开的一方面，提供了一种多方安全计算中的数据处理方法，包括：

启动所述多方安全计算中的N个并行计算实例，以读取相应数据，其中，启动的并行计算实例数目N大于运算核资源数目M，M及N为正整数；

从所述N个并行计算实例中选取M个已读取完相应数据的并行计算实例，分别分配到相应运算核资源执行；

一旦有运算核资源执行完分配的计算实例，从未执行的并行计算实例中选取计算实例分配给该运算核资源执行。

可选地，所述N个并行计算实例中的未读取完相应数据的并行计算实例在所述M个并行计算实例执行的同时继续读取。

可选地，所选取的M个并行计算实例是最先读取完相应数据的M个并行计算实例。

可选地，所述多方安全计算由多个计算节点执行，所述N个并行计算实例分布在所述多个计算节点上，所述从所述N个并行计算实例中选取M个并行计算实例是在已读取完相应数据的并行计算实例中，根据选取的并行计算实例位于的计算节点均衡的原则执行的。

可选地，所述并行计算实例读取完相应数据后发送执行请求，所述执行请求中带有所位于的计算节点标识，所述计算节点均衡是基于所述计算节点标识执行的。

可选地，所述一旦有运算核资源执行完分配的计算实例，从未执行的并行计算实例中选取计算实例分配给该运算核资源执行，包括：

一旦有运算核资源执行完分配的计算实例，延迟预设等待时长；

从延迟该等待时长后未执行的并行计算实例中，基于所位于的计算节点均衡原则，选取计算实例分配给该运算核资源执行。

可选地，所述预设等待时长是固定的。

可选地，所述预设时长基于有运算核资源执行完分配的计算实例时正在执行的并行计算实例在各计算节点的分布情况设置。

可选地，所述多方安全计算由多个计算节点执行，所述N个并行计算实例分布在所述多个计算节点上，所述从所述N个并行计算实例中选取M个并行计算实例是在已读取完相应数据的并行计算实例中随机执行的。

可选地，所述相应数据是来自数据源节点的密文数据。

根据本公开的一方面，提供了一种调度器，包括：

存储器，存储有计算机可读指令；

处理器，读取存储器存储的计算机可读指令，以执行如上所述的方法。

根据本公开的一方面，提供了一种计算平台，包括：

如上所述的调度器；

多个计算节点，N个并行计算实例和所述M个运算核资源分别分布在所述多个计算节点上。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读程序介质，其存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被处理器执行时，使计算机执行根据如上所述的方法。

本公开实施例中，先启动所述多方安全计算中的N个并行计算实例以读取相应数据的过程。当将计算实例分配到相应运算核资源运行时，其需要的相应数据都已经读取完毕。相对于现有技术中在将计算实例分配到相应运算核资源运行后计算实例才开始读取相应数据的方式相比，避免了现有技术通过网络传输读取相应数据时运算核资源不能执行任何动作的缺点，提高了运算核资源的利用率和资源配置效率。在大量并行的计算实例或任务中，只有第一轮中的计算实例或任务需要网络传输或读取时间，后面的过程中的数据传输或读取都可以与前面的计算实例在运算核资源中的运行并行地进行，因而显著地隐藏掉其需要的相应数据的传输或读取时间，提高整个多方安全计算的计算效率，充分地平衡了运算核资源的运算开销和读取开销。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。

图1示出了根据本公开一个实施例的多方安全计算系统的体系构架图；

图2示出了根据本公开一个实施例的计算平台的结构图；

图3示出了根据本公开一个实施例的调度器的结构图；

图4示出了根据本公开一个实施例的计算节点的结构图；

图5示出了根据本公开一个实施例的多方安全计算中的数据处理方法的流程图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多示例实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的示例实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

图1示出了根据本公开一个实施例的多方安全计算系统的体系构架图。该系统包括控制节点110、计算平台120、算法存储节点130、多个数据源节点140、计算请求节点150、结果接收节点160。计算平台120包括调度器121和多个计算节点122。

数据源节点140是拥有多方安全计算需要的数据的节点。数据源节点拥有多方安全计算需要的明文数据。当进行多方安全计算时，其将明文数据用其密钥加密成密文数据，发送给计算平台120中的计算节点122。

计算节点122是进行具体多方安全计算的节点。出于安全考虑，一般需要多个拥有方的计算节点122来配合计算，每个计算节点122协同处理一部分数据的计算。

调度器121是向各计算节点122分配进程的节点。本公开实施例主要是在调度器121中实现的。

控制节点110是控制多方安全计算中的信息和数据的正常传递的节点。多方安全计算系统中的其它节点都由控制节点110控制运行。

计算请求节点150是发起多方安全计算请求的节点。多方安全计算请求可以包括密文运算的各进程需要的密文数据所属于的数据源节点140的标识，并指明需要进行的计算。计算请求节点150将多方安全计算请求发送到控制节点110。控制节点110控制计算平台120根据该数据源节点140的标识进行指明的计算。计算时，调度器121将该计算分解成进程，将进程交给对应的计算节点122内部的核资源运行，并通知该进程相应数据源节点140的标识。在进程在核资源运行前，按照相应数据源节点140的标识从相应数据源节点140获取相应明文数据用数据源节点140的密钥加密的密文数据，进行相应运算，得到密文运算结果。

结果接收节点160是接收计算平台120得到的密文运算结果并将其转换回明文的节点。

上述计算请求节点150、结果接收节点160、各数据源节点140可以分别体现为桌面计算机、膝上型计算机、移动终端、车载终端、PDA、专用终端等各种形式。上述控制节点110、调度器121、各计算节点122可以分别体现为单台服务器、单台服务器上的一部分(例如虚拟机)、多台服务器组成的集群、多台服务器的各自一部分(例如虚拟机)组成的集群等多种形式，也可以体现为云。可以理解的是，所述计算请求节点150与所述结果接收节点160可以为同一节点。

根据本公开的一个实施例，提供了一种多方安全计算中的数据处理方法。它由图1的调度器121执行。如图5所示，该方法包括：

步骤510、启动所述多方安全计算中的N个并行计算实例，以读取相应数据，其中，启动的并行计算实例数目N大于运算核资源数目M，M及N为正整数；

步骤520、从所述N个并行计算实例中选取M个已读取完相应数据的并行计算实例，分别分配到相应运算核资源执行；

步骤530、一旦有运算核资源执行完分配的计算实例，从未执行完的并行计算实例中选取计算实例分配给该运算核资源执行。

下面对上述步骤进行详细描述。

在步骤510中，计算实例210是指计算过程中分解出的进程。这些进程由调度器121分解出来，存储在各计算节点122，如图2所示。每个计算节点122负责管理若干个进程，即计算实例210，所有这些计算实例210合起来构成了整个计算过程。这些计算实例210存储时并没有为其分配运算核资源220，所以并未执行，只有当为其分配了运算核资源220并加载到运算核资源220上后才能够被执行。

运算核资源220是指处理单元(如CPU)中能够独立执行分解出的一个进程或计算实例的硬件单位。一般来说，是以处理单元中的核来独立运行进程的。处理单元中有多少个核，就能并行执行多少个进程或计算实例。在这种情况下，运算核资源是核。如图2所示，每个计算节点122中可以有一个或多个运算核资源220,例如核。本公开实施例中，假设所有计算节点122的运算核资源220加在一起，共有M个。它们都接收调度器121调度。

在一个实施例中，步骤510可以包括：将所述多方安全计算分解成多个层级的进程；启动同一层级的N个进程作为所述N个并行计算实例210。计算请求节点150发送的多方安全计算请求指明了需要进行的计算，调度器121可以将该计算分解成多个层级的进程，其中上一个层级的进程可能依赖于下一个层级的进程的结果，因此要等到下一个层级的进程执行完后开始执行。同一个层级的进程可以并行执行。因此，可以启动同一层级的N个进程作为所述N个并行计算实例210。这N个进程可以是该层级中的所有进程，也可以其中的一部分进程。即，在步骤510可以先启动该层级中的一部分进程作为并行计算实例。之后，再陆续启动该层级中的其它进程。如图2所示，这N个被启动的并行计算实例210分布在多个计算节点122上。

启动所述多方安全计算中的N个并行计算实例210之后，可以让这些并行计算实例读取其需要的相应数据。需要的相应数据可以是按照多方安全计算请求中数据源节点140的标识从对应的数据源节点140中读取的密文数据。该密文数据由该数据源节点140用其密钥加密明文数据得到。

由于启动的并行计算实例数目N大于运算核资源数目M，所有这N个并行计算实例就不能同时运行。这样，可以让其中M个已经从对应的数据源节点140中读取完需要的数据的并行计算实例先在M个运算核资源中运行，剩下的尚未从对应的数据源节点140中读取完需要的数据的并行计算实例可以在这M个并行计算实例在运算核资源中运行的同时继续读取，从而使一部分数据读取和数据运算同时运行，提高运算核资源的利用效率。

接着，在步骤520中，从所述N个并行计算实例中选取M个已读取完相应数据的并行计算实例，分别分配到相应运算核资源执行。

在一个实施例中，所选取的M个并行计算实例210是最先读取完相应数据的M个并行计算实例。在这种情况下，可以让每个并行计算实例210从数据源节点140读取完相应数据后向调度器121发送执行请求，即请求调度器分配一个运算核资源220执行。调度器121可以将最先接收到该执行请求的M个并行计算实例210作为要分配给M个运算核资源220的M个并行计算实例210。该实施例的优点是，可以尽早让M个运算核资源220开始运行并行计算实例210，让尽可能多的剩余的并行计算实例210可以利用这M个运算核资源220运行的期间来读取数据，提高读取数据和运行计算实例的协同效率。

在另一个实施例中，所选取的M个并行计算实例210可以不是最先读取完相应数据的M个并行计算实例。当选取M个并行计算实例210时，可能多于M个并行计算实例210已经读取完相应数据，甚至N个并行计算实例210都已经读取完相应数据。这样做的好处是，可以在更多的并行计算实例210中选出M个并行计算实例210，从而具有选择余地。选取的原则可以是位于的计算节点122均衡的原则。虽然表面上看，选取到M个并行计算实例210的时间点会晚于前一个实施例中的选取到M个并行计算实例210的时间点，影响整体运行速度，但由于其可以基于某些原则选择出M个并行计算实例210，可能使得在M个运算核资源220执行M个并行计算实例210实例时更加顺畅，执行效率更高。以计算节点122均衡原则为例，其可以在已读取完相应数据的多于M个并行计算实例中，根据选取的并行计算实例位于的计算节点均衡的原则选取M个并行计算实例。这样做的好处是，M个并行计算实例210位于的计算节点122比较均衡，减少了将一个计算节点122上的计算实例210传输到另一个计算节点122上的运算核资源220去执行的概率(该数据传输也是耗用时间和计算节点算力的)，从而减少了M个运算核资源220协同执行M个并行计算实例210实例的总体处理时间。

如上所述，在一个实施例中，并行计算实例210读取完相应数据后向调度器121发送执行请求。在这种情况下，可以让该执行请求中带有并行计算实例210所位于的计算节点122标识。这样，计算节点均衡就可以基于所述计算节点122标识执行。在一个具体实施方案中，调度器121可以在接收到M个并行计算实例210的执行请求时，确定该M个并行计算实例210所在计算节点122是否覆盖了计算平台120的所有计算节点122或预定数目的计算节点122。如已经覆盖，则选择这M个并行计算实例210分别分配给M个运算核资源220。如未覆盖，则等待接收到的执行请求所对应的并行计算实例210所在的计算节点122覆盖了计算平台120的所有计算节点122或预定数目的计算节点122为止。这时，读取完相应数据的并行计算实例210超过M个，可以从中选出M个，使得这M个并行计算实例210所在的计算节点122覆盖了计算平台120的所有计算节点122或预定数目的计算节点122。

将M个并行计算实例210分配到相应运算核资源220执行，可以优先分配到该计算实例210所在的计算节点122的运算核资源220，这样可以减少计算实例210向其它计算节点122传输造成的传输开销。

另外，在一个实施例中，从所述N个并行计算实例中选取M个并行计算实例是在已读取完相应数据的并行计算实例中随机执行的。该实施例的好处是简单易行，效果高。而且，由于随机选择的特点，大多数情况下也能够达到比较优的分配效率。

在步骤530中，一旦有运算核资源220执行完分配的计算实例210，从未执行的并行计算实例210中选取计算实例210分配给该运算核资源220执行。

当有运算核资源220执行完分配的计算实例210时，此时剩余的并行计算实例210已经读取完相应数据，这样，就不需要再等待剩余的并行计算实例210读取数据，提高了执行的并行性和执行效率。这时，需要从未执行的并行计算实例210中选取计算实例210分配给该运算核资源220执行。选取的原则也可以同上面的位于的计算节点122均衡的原则。在一个实施例中，可以选取计算节点122中拥有运算核资源220上正在运行的并行计算实例210数目最少的计算节点122上的一个未执行的并行计算实例210，作为选取的计算实例210。例如，有4个计算节点122，即计算节点1-4。在计算节点1上，有3个并行计算实例正在运算核资源220上执行；在计算节点2上，有2个并行计算实例正在运算核资源220上执行；在计算节点3上，有5个并行计算实例正在运算核资源220上执行；在计算节点4上，有4个并行计算实例正在运算核资源220上执行。此时，为了使位于的计算节点122均衡，应该在从未执行的并行计算实例210中选取一个在计算节点2上的计算实例210，分配给该空闲下来的运算核资源220。通过计算节点122均衡原则，能够均衡计算节点122的计算负担，从而提高运行并行计算实例的协同处理效率。

另外，在一个实施例中，在该步骤中，一旦有运算核资源220执行完分配的计算实例210，延迟预设等待时长。然后，从延迟该等待时长后未执行的并行计算实例210中，基于所位于的计算节点均衡原则，选取计算实例210分配给该运算核资源220执行。延迟预设等待时长的好处是，延迟预设等待时长后，再根据计算节点均衡原则考量分布在的计算节点122的均衡性，往往更加客观。例如，计算节点3上有一个运算核资源220刚刚执行完一个计算实例210，需要考量目前各计算节点1-4上的并行计算实例分布情况，来找到一个新的计算实例210分配给该空闲的运算核资源220。此时，在计算节点1上，有3个并行计算实例正在运算核资源220上执行；在计算节点2上，有2个并行计算实例正在运算核资源220上执行；在计算节点3上，有5个并行计算实例正在运算核资源220上执行；在计算节点4上，有4个并行计算实例正在运算核资源220上执行。按照计算节点122均衡原则，似乎应该在计算节点2上再找到一个计算实例作为替代更加合适。但是，可能过了很短的几秒，在计算节点3上，又有4个运算核资源220运行完了相应的并行计算实例。计算节点3上仅剩1个计算实例运行，此时，反而在计算节点3上找到一个计算实例作为替代更为合适。因此，延迟等待时长有利于更客观地进行均衡负载。

在一个实施例中，所述预设等待时长是固定的。在另一个实施例中，所述预设时长可以基于有运算核资源执行完分配的计算实例时正在执行的并行计算实例在各计算节点的分布情况设置。具体地，如果在有运算核资源执行完分配的计算实例时，正在执行的并行计算实例在各计算节点的分布情况差异很大，可以将预设等待时长设置得较短，因此此时选择替代的计算实例的把握较大。例如，如果在计算节点1-4上正在执行的计算实例分别是1、6、4、9，最低数目的1与倒数第二位的4差别较大，选择计算节点1上的未执行的计算实例符合客观实际的把握较大，可以把等待时长设置得很短。如果在计算节点1-4上正在执行的计算实例分别是2、3、2、3，这些数值的差别很小，可以把等待时长设置得很短，以进一步观察它们之间的差别的变化。

如图3所示，调度器121的结构可以包括但不限于：至少一个处理单元310、至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330。

所述存储单元330存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述示例性方法的示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图5中所示的各个步骤。

存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)3203。存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：社交操作系统、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。

总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

调度器121也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该调度器121交互的设备通信，和/或与使得该调度器121能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、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350进行。并且，调度器121还可以通过网络适配360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3所示，网络适配器360通过总线330与调度器121的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合调度器121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。

如图4所示，计算节点122的结构可以包括但不限于：至少一个处理单元410、至少一个存储单元420、连接不同系统组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430。处理单元410中包含多个运算核资源220，如核。

所述存储单元430存储有程序代码，包括程序/实用工具，其包括但不限于：社交操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，其中有本公开实施例涉及的并行计算实例210。

总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

计算节点122也可以与一个或多个外部设备710(例如指向设备、蓝牙设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口450进行。并且，计算节点122还可以通过网络适配器460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4所示，网络适配器460通过总线430与计算节点122的其它模块通信。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机程序介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述方法实施例部分描述的方法。

根据本公开的一个实施例，还提供了一种用于实现上述方法实施例中的方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，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。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。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。

计算机可读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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，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。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。