一種基于Linux集群技術(shù)的負(fù)載均衡方法

謝曉燕， 張靜雯

(西安郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院, 陜西 西安 710121)

一種基于Linux集群技術(shù)的負(fù)載均衡方法

謝曉燕， 張靜雯

(西安郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院, 陜西 西安 710121)

針對(duì)單純提高硬件性能已經(jīng)無(wú)法解決的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題，提出一種基于Linux集群技術(shù)的負(fù)載均衡分配方法。在Linux虛擬服務(wù)器異構(gòu)集群的基礎(chǔ)上，引入動(dòng)態(tài)反饋模型來(lái)優(yōu)化采集負(fù)載信息的通信機(jī)制，并通過(guò)智能分配策略來(lái)避免傳統(tǒng)輪詢算法對(duì)服務(wù)器資源的過(guò)度消耗。結(jié)合Linux腳本及命令進(jìn)行性能測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的智能分配方法比加權(quán)輪詢算法具有更好的響應(yīng)時(shí)間和吞吐量。

負(fù)載均衡；Linux 虛擬服務(wù)器；調(diào)度算法

互聯(lián)網(wǎng)日新月異的發(fā)展帶來(lái)了3G井噴時(shí)代，客戶端的增加和網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的實(shí)時(shí)性、突發(fā)性、并發(fā)性等特征帶給了服務(wù)器巨大的壓力，而單純提高硬件性能根本無(wú)法滿足需求。集群技術(shù)就是在這種情況下應(yīng)運(yùn)而生的。

集群的核心技術(shù)之一就是負(fù)載均衡，負(fù)載均衡通常由多臺(tái)服務(wù)器以對(duì)稱(chēng)的方式組成一個(gè)服務(wù)器集群。每臺(tái)服務(wù)器都具有等價(jià)的地位，可以單獨(dú)對(duì)外提供服務(wù)而無(wú)需其他服務(wù)器的輔助。系統(tǒng)通過(guò)某種負(fù)載分擔(dān)技術(shù)將外部發(fā)來(lái)的請(qǐng)求均勻分配到對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)中的某一臺(tái)服務(wù)器上或是將重負(fù)載節(jié)點(diǎn)的任務(wù)分擔(dān)到多臺(tái)服務(wù)器上做并行處理，接受到請(qǐng)求的服務(wù)器獨(dú)立地回應(yīng)客戶的請(qǐng)求。均衡負(fù)載能夠平均分配客戶請(qǐng)求到服務(wù)器集群，從而提供快速獲取重要數(shù)據(jù)并解決并發(fā)訪問(wèn)服務(wù)問(wèn)題[1-2]。

目前最常用的負(fù)載均衡技術(shù)有基于DNS的負(fù)載均衡，反向代理負(fù)載均衡，基于NAT的負(fù)載均衡。基于DNS的負(fù)載均衡雖然簡(jiǎn)單易行但它不能穩(wěn)定、可靠、高效地滿足企業(yè)對(duì)服務(wù)器的需求也不能滿足用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的及時(shí)響應(yīng)和可用性；基于NAT的負(fù)載均衡雖然很好地解決了IP地址緊張的問(wèn)題，但是每次NAT轉(zhuǎn)換勢(shì)必會(huì)增加NAT設(shè)備的開(kāi)銷(xiāo)；反向代理服務(wù)器通過(guò)代理技術(shù)顯著地提高了靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的瀏覽速度，改善了網(wǎng)絡(luò)的訪問(wèn)質(zhì)量并且保證了一定的安全性，但其在工作的時(shí)候需要為每一種應(yīng)用服務(wù)專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)反向代理，這就很大程度上增加了工作量。由此可見(jiàn)對(duì)負(fù)載均衡技術(shù)的選擇取決于具體的環(huán)境和需求。

目前負(fù)載均衡算法的研究主要包括靜態(tài)負(fù)載均衡、動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡和自適應(yīng)負(fù)載均衡[3]。在對(duì)負(fù)載均衡的應(yīng)用中，Linux虛擬服務(wù)器(Linux Virtual Server，LVS)負(fù)載均衡系統(tǒng)因其資源共享，源碼公開(kāi)和免費(fèi)成為了當(dāng)今的另一個(gè)研究熱點(diǎn)。在LVS集群系統(tǒng)[4]中主要研究靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩大類(lèi)調(diào)度策略：靜態(tài)調(diào)度策略是以定好的規(guī)則來(lái)分配資源，不考慮服務(wù)器的實(shí)時(shí)工作情況和負(fù)載狀況，它在實(shí)現(xiàn)的時(shí)候比較容易但其適應(yīng)性不強(qiáng)。當(dāng)大量請(qǐng)求并發(fā)時(shí)容易造成節(jié)點(diǎn)之間負(fù)載不均衡，使系統(tǒng)整體性能變低。動(dòng)態(tài)調(diào)度策略主要是以服務(wù)器當(dāng)前的連接數(shù)來(lái)代表服務(wù)器的負(fù)載狀況，經(jīng)過(guò)具體的策略規(guī)則將請(qǐng)求發(fā)到合適的服務(wù)器上。

LVS作為基于Linux系統(tǒng)的負(fù)載調(diào)度技術(shù)，主要用于創(chuàng)建具有良好的可擴(kuò)展性、高可靠性、高性能和高可用性集群[5]，這樣的集群系統(tǒng)在文獻(xiàn)[6]中有很好的應(yīng)用。在對(duì)LVS異構(gòu)集群性能的集中研究中，文獻(xiàn)[7]采用類(lèi)似于網(wǎng)絡(luò)管理的模式實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)反饋的最低利用率的最小連接數(shù)調(diào)度算法，文獻(xiàn)[8]也對(duì)WLC權(quán)值的靜態(tài)問(wèn)題提出應(yīng)該科學(xué)合理地整合硬件有效因素和協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用性能指標(biāo)來(lái)綜合考慮。綜上所述，在選擇異構(gòu)服務(wù)器集群算法的時(shí)候，大多都采用WLC算法直接進(jìn)行解決，但是WLC算法作為一種動(dòng)態(tài)算法，無(wú)論從實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度還是資源消耗都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于靜態(tài)算法。

靜態(tài)輪詢調(diào)度實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，響應(yīng)時(shí)間比較短，但它在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中均勻地將請(qǐng)求發(fā)送給每臺(tái)服務(wù)器，并不會(huì)根據(jù)服務(wù)器集群的差異來(lái)分配資源，因此并不適合異構(gòu)服務(wù)器集群，這就使得具有權(quán)值分配的加權(quán)輪詢WRR作為對(duì)輪詢算法RR的一個(gè)優(yōu)化得到廣泛的應(yīng)用[9-10]。

本文擬針對(duì)LVS系統(tǒng)中服務(wù)器性能不一致的情況，引入動(dòng)態(tài)負(fù)載反饋模型來(lái)優(yōu)化通信機(jī)制，并在其基礎(chǔ)上開(kāi)辟兩塊共享內(nèi)存來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)不同狀態(tài)服務(wù)器的處理。通過(guò)在服務(wù)器端開(kāi)啟上報(bào)進(jìn)程和在負(fù)載均衡器上開(kāi)啟管理進(jìn)程，以優(yōu)化傳統(tǒng)的輪詢策略，實(shí)現(xiàn)集群節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)增加和屏蔽。

在LVS輪詢調(diào)度算法的實(shí)現(xiàn)中，當(dāng)服務(wù)器的性能存在差異的時(shí)候，服務(wù)器的整體性能取決于最差服務(wù)器的性能。如果在輪詢策略中負(fù)載均衡器LD可以智能地分配請(qǐng)求，那么在理想狀態(tài)下框架的性能可以達(dá)到最優(yōu)。這就需要負(fù)載均衡器LD清楚RS集群的負(fù)載信息。本文在實(shí)現(xiàn)分配的時(shí)候，服務(wù)器需要上報(bào)自己的性能信息，負(fù)載均衡器不僅需要對(duì)服務(wù)器上報(bào)的信息進(jìn)行處理還要及時(shí)根據(jù)分配策略來(lái)智能分配資源，因此不妨將文中所給方法稱(chēng)為智能分配算法。

1 LVS系統(tǒng)框架

在設(shè)計(jì)的LVS系統(tǒng)中，建立LD與RS集群的性能同步通信機(jī)制也就是動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制[11]，使負(fù)載均衡器可以清楚后端RS集群的性能信息并且在分配請(qǐng)求的時(shí)候優(yōu)先把請(qǐng)求分配到負(fù)載低的節(jié)點(diǎn)；對(duì)于負(fù)載高的RS節(jié)點(diǎn)，暫時(shí)停止分配請(qǐng)求并在每個(gè)時(shí)間周期去判斷該高負(fù)載節(jié)點(diǎn)是否恢復(fù)正常。具體邏輯如圖1所示。

圖1 LVS系統(tǒng)框架

對(duì)LVS框架做如下優(yōu)化。

(1) 在RS集群的每個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)啟agent進(jìn)程，用來(lái)上報(bào)RS節(jié)點(diǎn)的負(fù)載信息；在負(fù)載均衡器上增加一個(gè)獨(dú)立的模塊monitor，用來(lái)接收agent的數(shù)據(jù)，并判讀RS的健康情況。

(2) LD需要額外開(kāi)辟兩塊共享內(nèi)存來(lái)存放輸出結(jié)果，存放“可用的RS”和“不可用的RS”。LD分配請(qǐng)求的時(shí)候需從“可用RS池”讀取RS信息并轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求。

(3) RS處理請(qǐng)求的同時(shí)，agent會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)控服務(wù)器節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況，按周期上報(bào)給LD的monitor模塊，monitor模塊根據(jù)agent上報(bào)的信息通過(guò)規(guī)則來(lái)判斷RS是否可以繼續(xù)處理更多的請(qǐng)求。

(4) 如果該RS負(fù)載信息正常，則把其放入“可用RS池”，等待LD的請(qǐng)求分配；如果該RS負(fù)載信息異常，則放入“不可用RS池”。同時(shí)LD還需要對(duì)“不可用RS池”的 RS節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

2 算法研究及性能分析

傳統(tǒng)的輪詢算法在面對(duì)服務(wù)器性能一樣的時(shí)候，通常能較好地分配任務(wù)請(qǐng)求，但是當(dāng)服務(wù)器性能不一樣的時(shí)候，往往不能使服務(wù)器資源利用最大化，這就使集群系統(tǒng)的整體性能受到影響。以下結(jié)合服務(wù)器的參數(shù)指標(biāo)分析系統(tǒng)在不同情況下的服務(wù)器集群性能。

(1) 在一個(gè)具有n個(gè)服務(wù)器的集群中，服務(wù)器i的性能指標(biāo)有很多[12]，包括當(dāng)前連接數(shù)、CPU使用率、內(nèi)存使用率、輸入/輸出設(shè)備，網(wǎng)絡(luò)帶寬等等。在此假定CPU使用率為C，內(nèi)存使用率為M，磁盤(pán)使用率為D，網(wǎng)卡使用率為W。在Web服務(wù)集群中，處理單次請(qǐng)求所需要的資源使用率分別為w,x,y,z。任何一個(gè)指標(biāo)達(dá)到性能瓶頸都會(huì)影響服務(wù)器的處理性能，所以服務(wù)器i(i=1,2,…,n)的并發(fā)處理能力取決于函數(shù)

f(i)=min{Ci/w,Mi/x,Di/y,Wi/z} 。

為要保證集群有服務(wù)器，n應(yīng)是大于0 的數(shù)。Ci，Mi，Di，Wi為服務(wù)器i當(dāng)前使用率也就是i的動(dòng)態(tài)參數(shù)。

當(dāng)且僅當(dāng)

(2) 在系統(tǒng)穩(wěn)定且狀態(tài)良好的時(shí)候，集群理想處理性能為各個(gè)真實(shí)服務(wù)器處理性能的總和。

(3) 在系統(tǒng)不穩(wěn)定的時(shí)候，假設(shè)服務(wù)器i到達(dá)性能瓶頸并處在短暫屏蔽狀態(tài)，則服務(wù)器i的處理性能約等于f(i)，當(dāng)且僅當(dāng)

而此時(shí)集群中其它服務(wù)器的性能可以寫(xiě)成βf(i)，即為除i外其它真實(shí)服務(wù)器性能的總和。β取值范圍可表示為

此時(shí)系統(tǒng)仍然具有的理論處理能力為

F(x)-f(i)-βf(i)。

(4) 如果在短暫的屏蔽后，服務(wù)器i性能恢復(fù)正常，則系統(tǒng)目前的處理能力仍然為各個(gè)真實(shí)服務(wù)器處理能力的和。如果服務(wù)器i就此宕機(jī)，則此時(shí)系統(tǒng)具有的最大處理能力為F(x)-f(i)。

(5) 集群x的性能可表示為

通過(guò)對(duì)服務(wù)器集群性能的研究結(jié)合對(duì)輪詢算法的理解可知,輪詢調(diào)度并不適合異構(gòu)服務(wù)器集群。帶有權(quán)值的輪詢算法能夠很好地解決異構(gòu)服務(wù)器集群性能不一的情況，它根據(jù)靜態(tài)配置的權(quán)值來(lái)分配工作請(qǐng)求。但是在所有權(quán)值算法中，都有如下兩個(gè)問(wèn)題無(wú)法避免：其一就是各個(gè)服務(wù)器間的性能無(wú)法完美的符合M∶N，其次就是即使在權(quán)值比接近完美的時(shí)候，個(gè)別服務(wù)器會(huì)因?yàn)橥话l(fā)地運(yùn)行某些服務(wù)或者處理異常的請(qǐng)求導(dǎo)致權(quán)值比失去平衡；而且當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間或增加節(jié)點(diǎn)時(shí)勢(shì)必需要重新配置，增加了集群的維護(hù)成本。此外，如果權(quán)值分配不合理則會(huì)使系統(tǒng)性能得不到充分的利用甚至還會(huì)引發(fā)服務(wù)器宕機(jī)；即使在權(quán)值分配理想的情況下，由于它無(wú)法動(dòng)態(tài)地獲取服務(wù)器的真實(shí)狀況，因此無(wú)法根據(jù)服務(wù)器的具體性能變化而及時(shí)動(dòng)態(tài)合理地分配請(qǐng)求。智能分配策略可以動(dòng)態(tài)地監(jiān)測(cè)每臺(tái)服務(wù)器的負(fù)載信息，靈活增加節(jié)點(diǎn)以及屏蔽不可用的節(jié)點(diǎn)，具體實(shí)現(xiàn)如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)流程

業(yè)務(wù)通過(guò)外網(wǎng)把請(qǐng)求發(fā)送到負(fù)載均衡器LD的外網(wǎng)卡，LD接收到請(qǐng)求后查詢“可用的RS池”，通過(guò)策略將請(qǐng)求發(fā)送給合適的RS進(jìn)行處理。處理完成后通過(guò)RS本身外網(wǎng)卡把處理結(jié)果直接反饋給用戶，這里采用的是LVS-DR方式。RS上部署的agent進(jìn)程會(huì)定期把RS的性能數(shù)據(jù)和負(fù)載狀況上報(bào)到LD“存儲(chǔ)RS負(fù)載模塊”，然后通過(guò)規(guī)則進(jìn)行判斷。如果該RS可用，則把該RS的信息更新到“可用的RS池”，否則把該RS放到“暫不可用的RS池”，同時(shí)把該RS的信息在“可用的RS池”中去掉相當(dāng)于屏蔽這個(gè)節(jié)點(diǎn)，等待一個(gè)周期后再由agent上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。當(dāng)需要?jiǎng)討B(tài)增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，只需要為其開(kāi)啟agent進(jìn)程就可以正常上報(bào)信息了。

3 系統(tǒng)測(cè)試及分析

通過(guò)虛擬機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的搭建和測(cè)試，在負(fù)載參數(shù)的采集過(guò)程中由于CPU使用率、內(nèi)存使用率以及磁盤(pán)使用率數(shù)據(jù)波動(dòng)不大，選擇網(wǎng)卡來(lái)驗(yàn)證算法，當(dāng)網(wǎng)卡超過(guò)規(guī)定的閾值時(shí)就自動(dòng)進(jìn)行屏蔽。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)選擇Redhat企業(yè)版本，其中Linux內(nèi)核版本為2.6，采用Linux系統(tǒng)管理工具和shell腳本來(lái)共同完成。測(cè)試拓?fù)鋱D如圖3所示。

圖3 測(cè)試拓?fù)鋱D

通過(guò)測(cè)試獲取基于LVS-DR方式的Web服務(wù)的吞吐量及響應(yīng)時(shí)間,通過(guò)對(duì)WRR算法和智能分配算法分別進(jìn)行壓測(cè)來(lái)驗(yàn)證服務(wù)集群的性能，其中后端服務(wù)器的參數(shù)信息如表1。

表1 服務(wù)器性能對(duì)比表

針對(duì)上表服務(wù)器性能不統(tǒng)一的情況，智能分配算法通過(guò)優(yōu)化輪詢算法RR來(lái)避免靜態(tài)算法中權(quán)值的選擇。用RI表示RS1的性能，Ri表示RS2的性能，通過(guò)表1可以大致地認(rèn)為2Ri

ab -n 2000 -c 4 http://192.168.0.254/a.file來(lái)實(shí)現(xiàn),其中-n和-c分別表示一共要發(fā)送的請(qǐng)求數(shù)和一次并發(fā)的請(qǐng)求數(shù)。整個(gè)命令表示對(duì)192.168.0.254下的a.file文件發(fā)送2 000個(gè)請(qǐng)求，每次并發(fā)4個(gè)。

通過(guò)調(diào)整-c后面的參數(shù)來(lái)調(diào)整并發(fā)的數(shù)目。多次測(cè)試后，通過(guò)ipvsadm命令可以查看WRR的連接數(shù)比例基本為3∶1。對(duì)智能分配算法和加權(quán)輪詢算法WRR從1至17不斷調(diào)整并發(fā)數(shù)，分別比較其響應(yīng)時(shí)間和吞吐量，結(jié)果如圖4所示。

(a) 響應(yīng)時(shí)間

(b) 吞吐量

通過(guò)圖4對(duì)加權(quán)輪詢算法WRR進(jìn)行分析，WRR算法在并發(fā)為4的時(shí)候，吞吐量達(dá)到最大值，該點(diǎn)也正好符合權(quán)值3∶1的分配。同時(shí)在并發(fā)為8,12的時(shí)候吞吐量也略有毛刺。并發(fā)為14的時(shí)候性能較好的RS1首先出現(xiàn)失敗率徒增，原因是RS1與RS2的性能關(guān)系是2Ri

同樣，通過(guò)上圖對(duì)智能分配算法進(jìn)行分析。

(1) 并發(fā)為1到13之間，兩種算法的響應(yīng)時(shí)間和吞吐量相差不大，WRR算法按照3∶1給RS1和RS2分配請(qǐng)求，智能分配算法仍按照輪詢算法來(lái)分配請(qǐng)求。因此RS1和RS2的性能都正常。通過(guò)測(cè)試，在并發(fā)為6的時(shí)候，智能分配算法吞吐量達(dá)到最佳，系統(tǒng)性能基本上為F(x)。

(2) 在并發(fā)為14和15的時(shí)候，RS1性能比RS2好，系統(tǒng)運(yùn)行基本正常。隨著并發(fā)數(shù)繼續(xù)增加，RS2漸漸出現(xiàn)性能問(wèn)題。在并發(fā)為16的時(shí)候，智能分配算法已暫停給RS2分配請(qǐng)求了，此時(shí)系統(tǒng)的性能為

F(x)=f(i)+βf(i)，

其中f(i)為RS2的性能，可以看出此時(shí)智能分配算法的響應(yīng)時(shí)間曲線與吞吐量曲線優(yōu)于WRR算法。

(3) 當(dāng)并發(fā)數(shù)達(dá)到17的時(shí)候，RS2宕機(jī)了。智能分配算法和WRR算法均出現(xiàn)了大量的失敗，吞吐量有所下降。圖中智能分配算法的響應(yīng)時(shí)間在并發(fā)數(shù)17的時(shí)候會(huì)超過(guò)WRR算法，可能是因?yàn)楫?dāng)并發(fā)請(qǐng)求繼續(xù)增加的時(shí)候，系統(tǒng)進(jìn)行算法判斷、處理中斷的代價(jià)增大造成了響應(yīng)時(shí)間的延長(zhǎng)。

綜上所述，對(duì)于整體系統(tǒng)而言，智能分配算法在響應(yīng)時(shí)間上比WRR算法短，吞吐量比WRR算法高，在整體性能上比加權(quán)輪詢算法WRR優(yōu)。

4 結(jié) 語(yǔ)

在LVS輪詢算法的基礎(chǔ)上引入了動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制，避免了靜態(tài)分配所造成的負(fù)載分配不均衡。通過(guò)對(duì)比輪詢算法最常用的優(yōu)化策略，即加權(quán)輪詢算法，提出了智能分配策略，既避免了輪詢算法對(duì)異構(gòu)服務(wù)器集群資源的浪費(fèi)，也避免了加權(quán)輪詢算法中權(quán)值靜態(tài)分配所造成的不適應(yīng)性。

使用Linux腳本對(duì)智能分配方法進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，智能分配策略比加權(quán)輪詢算法具有更好的響應(yīng)時(shí)間及吞吐量。通過(guò)對(duì)比加權(quán)輪詢算法WRR和智能分配算法的響應(yīng)時(shí)間與吞吐量，可以明顯地看出智能分配算法的整體響應(yīng)時(shí)間比加權(quán)輪詢算法WRR低，吞吐量比加權(quán)輪詢算法WRR高。由此可見(jiàn)，智能分配算法的整體性能優(yōu)于加權(quán)輪詢算法，它是輪詢算法的一個(gè)很好的優(yōu)化策略。

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[責(zé)任編輯:王輝]

A method of load balancing based on Linux cluster

XIE Xiaoyan, ZHANG Jingwen

(School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China)

The rapid increase of concurrent request brings great burden on the server. Simply raising the performance of hardware cannot fundamentally solve the problem and on the contrary it will increase overhead cost. Therefore load balancing is becoming one of hot research topics. The proposed method in this paper is based on the LVS heterogeneous cluster. It adopts dynamic feedback mechanism to optimize the communication mechanisms of load information collection, and gives an intelligent allocation method to improve the overall system performance. The experiment results show that the proposed method can significantly improve throughput and decrease response time compared with the weighted round robin algorithm.

load balancing, Linux virtual server, dispatch algorithm

10.13682/j.issn.2095-6533.2014.03.013

2014-03-11

陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012JQ8029)；陜西省教育廳科研計(jì)劃資助項(xiàng)目(12JK0938)

謝曉燕(1972-)，女，副教授，從事網(wǎng)絡(luò)及服務(wù)計(jì)算研究。E-mail：35731599@qq.com 張靜雯(1989-)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)。E-mail：773684821@qq.com

TP399

A

2095-6533(2014)03-0064-05