CN106210028A - 一种服务器防止过载的方法、服务器及*** - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种服务器防止过载的方法、服务器及***，解决了目前的分布式存储***在高负载时，由于过大的并发请求量导致的存储服务器崩溃的技术问题。本发明实施例服务器防止过载的方法包括：按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口；以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种服务器防止过载的方法、服务器及***。
背景技术
分布式存储***，是将数据分散存储在多***立的设备上。传统的网络存储***采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为***性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储***采用可扩展的***结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了***的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
目前的分布式存储***为二层架构，第一层为代理服务器，第二层为消息同步集群和存储服务集群，当高负载时的吞吐量，将会由于过大的并发请求量导致存储服务器崩溃的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供的一种服务器防止过载的方法、服务器及***，解决了目前的分布式存储***在高负载时，由于过大的并发请求量导致的存储服务器崩溃的技术问题。
本发明实施例提供的一种服务器防止过载的方法，包括：
按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；
根据所述存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据所述吞吐量确定实际并发请求量窗口；
以所述实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的所述并发请求达到所述并发请求阈值，则停止发送所述并发请求给所述存储服务器。
可选地，按照初始并发请求量窗口大小不断向存储服务器发送并发请求之前还包括：
设置所述初始并发请求量窗口的大小为无限大。
可选地，根据所述存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量具体包括：
通过预置时间段及已发送的所述并发请求返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量。
可选地，根据所述吞吐量确定实际并发请求量窗口具体包括：
当所述并发请求的请求次数达到预置请求次数阀值时，则确定所述存储服务器为高负载；
将当前计算出的所述吞吐量设置为当前所述实际并发请求量窗口。
可选地，将当前计算出的所述吞吐量设置为当前所述实际并发请求量窗口具体包括：
在不断向所述存储服务器发送并发请求过程中，对所述存储服务器的所述吞吐量进行实时计算；
判断实时计算出的所述吞吐量是否大于所述实际并发请求量窗口，若是，则更新所述实际并发请求量窗口为实时计算出的所述吞吐量。
本发明实施例提供的一种服务器，包括：
并发请求发送单元，用于按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；
计算单元，用于根据所述存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据所述吞吐量确定实际并发请求量窗口；
确定***负载能力单元，用于以所述实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的所述并发请求达到所述并发请求阈值，则停止发送所述并发请求给所述存储服务器。
可选地，服务器还包括：
设置单元，用于设置所述初始并发请求量窗口的大小为无限大。
可选地，计算单元具体包括：
计算子单元，用于通过预置时间段及已发送的所述并发请求返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量。
可选地，计算单元具体还包括：
高负载确定子单元，用于当所述并发请求的请求次数达到预置请求次数阀值时，则确定所述存储服务器为高负载；
实际并发请求量确定子单元，用于将当前计算出的所述吞吐量设置为当前所述实际并发请求量窗口。
可选地，实际并发请求量确定子单元具体包括：
实时计算模块，用于在不断向所述存储服务器发送并发请求过程中，对所述存储服务器的所述吞吐量进行实时计算；
判断模块，用于判断实时计算出的所述吞吐量是否大于所述实际并发请求量窗口，若是，则更新所述实际并发请求量窗口为实时计算出的所述吞吐量。
本发明实施例提供的一种服务器防止过载的***，包括：
若干个存储服务器，以及本实施例中提及的任意一种所述的服务器；
若干个存储服务器与所述服务器建立有通信连接关系。
从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：
本发明实施例提供的一种服务器防止过载的方法、服务器及***，其中，服务器防止过载的方法包括：按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口；以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器。本实施例中，通过按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求，然后根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口，最后以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器，实现了先评估存储服务器的负载能力，再根据负载能力控制并发请求的发送量，解决了目前的分布式存储***在高负载时，由于过大的并发请求量导致的存储服务器崩溃的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种服务器防止过载的方法的一个实施例的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种服务器防止过载的方法的另一个实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种服务器的一个实施例的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种服务器的另一个实施例的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种服务器防止过载的***的一个实施例的结构示意图；
图6为分布式存储***架构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供的一种服务器防止过载的方法、服务器及***，解决了目前的分布式存储***在高负载时，由于过大的并发请求量导致的存储服务器崩溃的技术问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例提供的一种服务器防止过载的方法的一个实施例包括：
101、按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；
本实施例中，当需要评估整个分布式存储******的处理能力以防止***崩溃，首先需要按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求。
102、根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口；
当按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求之后，需要根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口。
103、以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器。
当根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口之后，需要以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器。
本实施例中，通过按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求，然后根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口，最后以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器，实现了先评估存储服务器的负载能力，再根据负载能力控制并发请求的发送量，解决了目前的分布式存储***在高负载时，由于过大的并发请求量导致的存储服务器崩溃的技术问题。
上面是对服务器防止过载的方法的过程进行详细的描述，下面将对具体过程进行详细的描述，请参阅图2，本发明实施例提供的一种服务器防止过载的方法的另一个实施例包括：
201、设置初始并发请求量窗口的大小为无限大；
本实施例中，当需要评估整个分布式存储******的处理能力以防止***崩溃，首先需要设置初始并发请求量窗口的大小为无限大。
202、按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；
当设置初始并发请求量窗口的大小为无限大之后，需要按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求。
需要说明的是，并发请求量窗口表示可以同时发送请求到外部服务的数量。
203、通过预置时间段及已发送的并发请求返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量；
当按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求之后，需要通过预置时间段及已发送的并发请求返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量。
204、当并发请求的请求次数达到预置请求次数阀值时，则确定存储服务器为高负载；
当通过预置时间段及已发送的并发请求返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量之后，若并发请求的请求次数达到预置请求次数阀值时，则确定存储服务器为高负载。
205、在不断向存储服务器发送并发请求过程中，对存储服务器的吞吐量进行实时计算；
当并发请求的请求次数达到预置请求次数阀值时，则确定存储服务器为高负载之后，需要将当前计算出的吞吐量设置为当前实际并发请求量窗口，具体的当前计算出的吞吐量设置为当前实际并发请求量窗口，可以是在不断向存储服务器发送并发请求过程中，对存储服务器的吞吐量进行实时计算。
206、判断实时计算出的吞吐量是否大于实际并发请求量窗口，若是，则执行步骤207；
当在不断向存储服务器发送并发请求过程中，对存储服务器的吞吐量进行实时计算之后，需要判断实时计算出的吞吐量是否大于实际并发请求量窗口，若是，则执行步骤207。
207、更新实际并发请求量窗口为实时计算出的吞吐量；
当判断实时计算出的吞吐量是大于实际并发请求量窗口，则更新实际并发请求量窗口为实时计算出的吞吐量。
208、以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器。
当根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口之后，需要以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器。
下面以一具体应用场景对服务器防过载的过程进行详细的描述，如图6所示，应用例包括：
图6的架构实际为分布式存储***horsetable(分组式架构表格)采用二层架构，第一层服务是horse_proxy(代理服务器)；第二层服务是sync_broker(消息同步集群)和storage(存储服务集群)。
在该分布式存储***中，horse_proxy处理性能明显优于sync_broker和storage，因此***的性能瓶紧在sync_broker和storage。horse_proxy服务通过计算外部服务(sync_broker和storage)处于高负载时的吞吐量来控制并发请求量窗口，从而防止过大的并发请求量压跨外部服务，从而保证整个***的正常服务能力。其中吞吐量是指单位时间内能处理的请求数；并发请求是指单位时间内发送的请求量。
下面的步骤为horse_proxy和storage服务为例：
(1)并发请求量窗口W表示可以同时发送请求到外部服务的数量，用于评估外部服务可以同时处理的能力。并发请求量窗口W被初始化为无限大，即一开始不作限制；horse_proxy服务以W窗口大小不断向storage服务发送请求。
(2)horse_proxy服务通过一段时间内T(如10秒)的回包数量R来计算storage服务的吞吐量：吞吐量＝R/T
(3)当请求超时次数达到一定阀值V时，horse_proxy服务认为storage服务处于高负载，并将此时的吞吐量作为并发请求量窗口W；
(4)只要吞吐量大于并发请求量窗口W，horse_proxy服务就用吞吐量更新并发请求量窗口W；
(5)只要并发请求量窗口W未满，horse_proxy服务就可以向storage服务发送请求，满了就停止发送。
在(3)中的V如果太小，可能会误认为外部服务处于高负载，如果太大，可能不够及时发现storage服务处于高负载的状态，所以V值要跟据实际情况在权衡设置。
在horse_proxy服务的服务能力优于storage服务情况下，可以保证不压跨storage服务并保持最好的服务能力，从而保证整个***不过载，从而停止工作。需要说明的是，可能在状态变化时产生波动，但这波动在一或二个T秒内，而且状态变化次数极少。
在horsetable二层架构***中，利用第一层服务处理性能优于第二层服务的情况下，第一层服务通过评估第二层服务能力来控制并发请求量，从而保证第二服务的正常服务能力，最终保证整个***的正常服务能力，即使在过载情况下。
本实施例中，通过按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求，然后根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口，最后以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器，实现了先评估存储服务器的负载能力，再根据负载能力控制并发请求的发送量，解决了目前的分布式存储***在高负载时，由于过大的并发请求量导致的存储服务器崩溃的技术问题，以及不断地计算吞吐量和当前的并发请求量窗口的数据确定最后的实际并发请求量窗口，更加精确了***的服务能力的评估，保证了整个***的正常服务能力。
请参阅图3，本发明实施例提供的一种服务器的一个实施例包括：
并发请求发送单元301，用于按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；
计算单元302，用于根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口；
确定***负载能力单元303，用于以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器。
本实施例中，通过并发请求发送单元301按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求，然后计算单元302根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口，最后确定***负载能力单元303以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器，实现了先评估存储服务器的负载能力，再根据负载能力控制并发请求的发送量，解决了目前的分布式存储***在高负载时，由于过大的并发请求量导致的存储服务器崩溃的技术问题。
上面是对服务器的各单元进行详细的描述，下面将对子单元进行详细的说明，请参阅图4，本发明实施例提供的一种服务器的另一个实施例包括：
设置单元401，用于设置初始并发请求量窗口的大小为无限大。
并发请求发送单元402，用于按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；
计算单元403，用于根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口；
计算单元403具体包括：
计算子单元4031，用于通过预置时间段及已发送的并发请求返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量。
高负载确定子单元4032，用于当并发请求的请求次数达到预置请求次数阀值时，则确定存储服务器为高负载；
实际并发请求量确定子单元4033，用于将当前计算出的吞吐量设置为当前实际并发请求量窗口；
实际并发请求量确定子单元4033具体包括：
实时计算模块4031a，用于在不断向存储服务器发送并发请求过程中，对存储服务器的吞吐量进行实时计算；
判断模块4032b，用于判断实时计算出的吞吐量是否大于实际并发请求量窗口，若是，则更新实际并发请求量窗口为实时计算出的吞吐量。
确定***负载能力单元404，用于以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器。
本实施例中，通过并发请求发送单元402按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求，然后计算单元403根据存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据吞吐量确定实际并发请求量窗口，最后确定***负载能力单元404以实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的并发请求达到并发请求阈值，则停止发送并发请求给存储服务器，实现了先评估存储服务器的负载能力，再根据负载能力控制并发请求的发送量，解决了目前的分布式存储***在高负载时，由于过大的并发请求量导致的存储服务器崩溃的技术问题，以及不断地计算吞吐量和当前的并发请求量窗口的数据确定最后的实际并发请求量窗口，更加精确了***的服务能力的评估，保证了整个***的正常服务能力。
请参阅图5，本发明实施例中提供的一种服务器防止过载的***的一个实施例包括：
若干个存储服务器51，以及图3和图4实施例中提及的服务器52；
若干个存储服务器51与服务器52建立有通信连接关系。
需要说明的是，存储服务器51可以是存储服务集群，进一步还包括消息同步集群、若干个客户端。
在分布式存储***的二层架构中，利用第一层服务处理性能优于第二层服务的情况下，第一层服务通过评估第二层服务能力来控制并发请求量，从而保证第二服务的正常服务能力，最终保证整个***的正常服务能力，即使在过载情况下。
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***，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。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，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***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，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，可以是电性，机械或其它的形式。
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实施例方案的目的。
另外，在本发明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(ROM，Read-OnlyMemory)、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。
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。
Claims (11)
1.一种服务器防止过载的方法，其特征在于，包括：
按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；
根据所述存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据所述吞吐量确定实际并发请求量窗口；
以所述实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的所述并发请求达到所述并发请求阈值，则停止发送所述并发请求给所述存储服务器。
2.根据权利要求1所述的服务器防止过载的方法，其特征在于，按照初始并发请求量窗口大小不断向存储服务器发送并发请求之前还包括：
设置所述初始并发请求量窗口的大小为无限大。
3.根据权利要求2所述的服务器防止过载的方法，其特征在于，根据所述存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量具体包括：
通过预置时间段及已发送的所述并发请求返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量。
4.根据权利要求3所述的服务器防止过载的方法，其特征在于，根据所述吞吐量确定实际并发请求量窗口具体包括：
当所述并发请求的请求次数达到预置请求次数阀值时，则确定所述存储服务器为高负载；
将当前计算出的所述吞吐量设置为当前所述实际并发请求量窗口。
5.根据权利要求3所述的服务器防止过载的方法，其特征在于，将当前计算出的所述吞吐量设置为当前所述实际并发请求量窗口具体包括：
在不断向所述存储服务器发送并发请求过程中，对所述存储服务器的所述吞吐量进行实时计算；
判断实时计算出的所述吞吐量是否大于所述实际并发请求量窗口，若是，则更新所述实际并发请求量窗口为实时计算出的所述吞吐量。
6.一种服务器，其特征在于，包括：
并发请求发送单元，用于按照初始并发请求量窗口不断向存储服务器发送并发请求；
计算单元，用于根据所述存储服务器返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量，并根据所述吞吐量确定实际并发请求量窗口；
确定***负载能力单元，用于以所述实际并发请求量窗口大小作为并发请求阈值，直到发送的所述并发请求达到所述并发请求阈值，则停止发送所述并发请求给所述存储服务器。
7.根据权利要求6所述的服务器，其特征在于，服务器还包括：
设置单元，用于设置所述初始并发请求量窗口的大小为无限大。
8.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，计算单元具体包括：
计算子单元，用于通过预置时间段及已发送的所述并发请求返回的回包数量计算出存储服务器的吞吐量。
9.根据权利要求8所述的服务器，其特征在于，计算单元具体还包括：
高负载确定子单元，用于当所述并发请求的请求次数达到预置请求次数阀值时，则确定所述存储服务器为高负载；
实际并发请求量确定子单元，用于将当前计算出的所述吞吐量设置为当前所述实际并发请求量窗口。
10.根据权利要求9所述的服务器，其特征在于，实际并发请求量确定子单元具体包括：
实时计算模块，用于在不断向所述存储服务器发送并发请求过程中，对所述存储服务器的所述吞吐量进行实时计算；
判断模块，用于判断实时计算出的所述吞吐量是否大于所述实际并发请求量窗口，若是，则更新所述实际并发请求量窗口为实时计算出的所述吞吐量。
11.一种服务器防止过载的***，其特征在于，包括：
若干个存储服务器，以及如权利要求6至10中任意一项所述的服务器；
若干个存储服务器与所述服务器建立有通信连接关系。
Priority Applications (1)
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| CN201610526094.5A Active CN106210028B (zh) | 2016-07-05 | 2016-07-05 | 一种服务器防止过载的方法、服务器及*** |
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| 邵燕琳: "web***性能测试工具的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文库 信息科技辑》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108255599A (zh) * | 2016-12-29 | 2018-07-06 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 基于大量请求的处理方法和装置 |
Also Published As
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|---|---|
| CN106210028B (zh) | 2019-09-06 |
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