云計(jì)算架構(gòu)在智能化校園中數(shù)據(jù)處理研究

王慶福

摘要：云計(jì)算的系統(tǒng)架構(gòu)能夠適應(yīng)大數(shù)據(jù)量的快速處理和數(shù)據(jù)分析，分布式的系統(tǒng)架構(gòu)特別適用于大型復(fù)雜的智能化校園系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)。本章從云計(jì)算的架構(gòu)研究出發(fā)，分析了當(dāng)前云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù)工具。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；智能化校園；數(shù)據(jù)處理

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2019）06-0216-03

傳統(tǒng)的智能化校園系統(tǒng)因系統(tǒng)中各個(gè)部分缺乏數(shù)據(jù)交互導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題的產(chǎn)生，數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題產(chǎn)生的原因一方面是欠缺統(tǒng)一的賬號(hào)體系，另一方面是數(shù)據(jù)處理方面存在一定的難度，數(shù)據(jù)的來(lái)源方可能是系統(tǒng)中任何一個(gè)系統(tǒng)部分，數(shù)據(jù)的格式也千差萬(wàn)別，這給數(shù)據(jù)規(guī)則化和數(shù)據(jù)收集都帶來(lái)了很大不易。

云計(jì)算技術(shù)主要用于應(yīng)對(duì)大批量的數(shù)據(jù)處理，云計(jì)算能夠?qū)⒍鄠€(gè)獨(dú)立環(huán)境下的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和匯總，快速的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)處理方式非常適用于當(dāng)前的系統(tǒng)架構(gòu)，智能化校園系統(tǒng)的系統(tǒng)環(huán)境邏輯上分成多個(gè)部分，每個(gè)部分都可能定義自己獨(dú)特的數(shù)據(jù)格式，利用云計(jì)算的分布式架構(gòu)多端采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行格式化處理能夠很好地解決校園系統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題。

1 云計(jì)算技術(shù)簡(jiǎn)介

云計(jì)算是相對(duì)于傳統(tǒng)的服務(wù)體系結(jié)構(gòu)而言，互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展催生出大量的數(shù)據(jù)聚集在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，傳統(tǒng)的服務(wù)方式已經(jīng)無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行完整的存儲(chǔ)和使用，隨之而誕生的分布式系統(tǒng)曾經(jīng)一度在一定程度上緩解了這種情況，然而現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)每天的數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)TB級(jí)增長(zhǎng)，分布式系統(tǒng)對(duì)于如此快速的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)規(guī)模已經(jīng)無(wú)法勝任，云計(jì)算正是在這樣的環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生。云計(jì)算服務(wù)通過(guò)虛擬大量的機(jī)器資源進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算，數(shù)據(jù)使用方不用關(guān)注數(shù)據(jù)的具體存儲(chǔ)位置，云服務(wù)只需要保證數(shù)據(jù)在用戶(hù)需要訪問(wèn)時(shí)能夠快速獲取和訪問(wèn)即可。云服務(wù)的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力非常驚人，云計(jì)算可以讓用戶(hù)體驗(yàn)每秒10萬(wàn)億次的運(yùn)算能力，用戶(hù)可以通過(guò)移動(dòng)終端，筆記本，手機(jī)等多種方式進(jìn)行無(wú)轉(zhuǎn)換快速接入數(shù)據(jù)中心，用戶(hù)可以根據(jù)自己的需要定制需要的計(jì)算模式。根據(jù)美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）定義：云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式[1-3]，這種服務(wù)方式以用戶(hù)和用戶(hù)定制的資源池為單位，用戶(hù)的資源池耗費(fèi)的資源越密集則需要更多的費(fèi)用支出，同時(shí)云服務(wù)本身的資源池可以根據(jù)用戶(hù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)配，動(dòng)態(tài)調(diào)配的資源包括網(wǎng)絡(luò)、帶寬、服務(wù)器、軟件、應(yīng)用服務(wù)，這些資源能夠快速被系統(tǒng)感知被適度分配給用戶(hù)，系統(tǒng)管理員本身只需要付出極少的精力進(jìn)行管理工作。

云計(jì)算作為一個(gè)技術(shù)概念，在它之中包含了多種技術(shù)，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)時(shí)代下的產(chǎn)物，根據(jù)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方式，單機(jī)已經(jīng)難以適應(yīng)如此龐大的數(shù)據(jù)量，因此在數(shù)據(jù)處理時(shí)需要將任務(wù)根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行分發(fā)，分發(fā)到不同機(jī)器上的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理和分析。因此云計(jì)算是分布式計(jì)算的前身，只是云計(jì)算在分布式計(jì)算上有了許多新的技術(shù)更新。總體來(lái)說(shuō)，云計(jì)算（Cloud Computing）是分布式計(jì)算（Distributed Computing）、并行計(jì)算（Parallel Computing）、效用計(jì)算（Utility Computing）、 網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)（Network Storage Technologies）、虛擬化（Virtualization）、負(fù)載均衡（Load Balance）、熱備冗余（High Available）等傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物[4]。

2云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)研究

云計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)原則應(yīng)當(dāng)是服務(wù)于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)體系，云計(jì)算服務(wù)面向大流量的數(shù)據(jù)資源和用戶(hù)計(jì)算要求，因此在提升云計(jì)算系統(tǒng)能力時(shí)也主要著力于提升整個(gè)系統(tǒng)的存儲(chǔ)能力和運(yùn)算能力，致力于提升整個(gè)系統(tǒng)的利用率。具體而言，應(yīng)當(dāng)著眼于服務(wù)器利用率、服務(wù)器的部署密度、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面提高云計(jì)算系統(tǒng)中心的存儲(chǔ)和運(yùn)算能力。云計(jì)算系統(tǒng)要求整個(gè)系統(tǒng)具備良好的擴(kuò)展性、伸縮性、自動(dòng)化、多租戶(hù)、資源的利用率和對(duì)虛擬化的支持。

云計(jì)算的架構(gòu)大體可以分為服務(wù)和管理兩部分，管理方面主要包括機(jī)器的動(dòng)態(tài)上線和下線，機(jī)器資源的動(dòng)態(tài)調(diào)整，整個(gè)系統(tǒng)的服務(wù)監(jiān)控，管理服務(wù)的功能是為了保證整個(gè)系統(tǒng)能夠穩(wěn)定、正常的運(yùn)轉(zhuǎn)，并且能夠有效被管理；服務(wù)方面主要是基于本身系統(tǒng)資源對(duì)外提供服務(wù)，提供服務(wù)包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源、數(shù)據(jù)計(jì)算資源、應(yīng)用軟件服務(wù)等。

云計(jì)算的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是一個(gè)非常重要的研究點(diǎn)，在云服務(wù)中，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的快速訪問(wèn)和快速應(yīng)答是一個(gè)非常實(shí)際的問(wèn)題，在實(shí)際環(huán)境中，云服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)需要將數(shù)據(jù)離散的存儲(chǔ)在多個(gè)磁盤(pán)甚至是多個(gè)物理機(jī)上，為了達(dá)到分布式存儲(chǔ)的目的，目前主要采用兩種方式實(shí)現(xiàn)，其一是采用Google公司提供分布式文件系統(tǒng)（GFS），另一種是基于塊設(shè)備存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)SAN系統(tǒng)。GFS系統(tǒng)是Google公司設(shè)計(jì)主要應(yīng)用于分布式環(huán)境下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，整個(gè)的GFS存儲(chǔ)系統(tǒng)采用Master/Slave模式進(jìn)行，Master/Slave模式是分布式環(huán)境和云環(huán)境下的常用設(shè)計(jì)，整個(gè)系統(tǒng)包括一個(gè)或者M(jìn)aster節(jié)點(diǎn)，多個(gè)Slave節(jié)點(diǎn)，Master節(jié)點(diǎn)只負(fù)責(zé)整個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)的調(diào)度任務(wù)，即分配數(shù)據(jù)分發(fā)到具體的磁盤(pán)或者物理機(jī)，Master節(jié)點(diǎn)本身不進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，因此在Master節(jié)點(diǎn)中通常存儲(chǔ)控制文件，控制文件中存儲(chǔ)每個(gè)文件的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)大小，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的偏移量等，同時(shí)為了保證數(shù)據(jù)的高可用性，當(dāng)某個(gè)Master節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)宕機(jī)時(shí)，其他Master節(jié)點(diǎn)拷貝宕機(jī)Master節(jié)點(diǎn)的控制文件從而整個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。云計(jì)算的架構(gòu)圖如圖1所示。

在圖1中可以看出，整個(gè)的云計(jì)算架構(gòu)可以分為計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)資源，每個(gè)資源都獨(dú)立負(fù)責(zé)云計(jì)算中獨(dú)立的功能并通過(guò)協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)和消息交換，計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的邏輯處理和物理計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)資源負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)調(diào)度，存儲(chǔ)資源則負(fù)責(zé)具體的底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

3云計(jì)算數(shù)據(jù)分析工具研究

云計(jì)算目前已經(jīng)是相對(duì)成熟的技術(shù)，針對(duì)云計(jì)算各個(gè)部分都誕生了非常多成熟的技術(shù)框架和技術(shù)工具，利用這些工具能夠快速高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理，具有極大的便利。

（1）Hadoop

Hadoop是開(kāi)源的云計(jì)算框架，主要為了大型的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)而編寫(xiě)設(shè)計(jì)，它并不適用于小數(shù)據(jù)量的在線數(shù)據(jù)處理任務(wù)。Hadoop框架是HDFS和MapReduce的結(jié)合，所謂Hadoop是集成了云計(jì)算存儲(chǔ)框架和云計(jì)算計(jì)算框架的一套綜合服務(wù)框架，理論而言，Hadoop處理的數(shù)據(jù)能夠勝任任何形式的數(shù)據(jù)，相對(duì)而言，對(duì)于結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)Hadoop能夠具備更好的處理性能，其處理的數(shù)據(jù)單元為KEY/VALUE數(shù)據(jù)對(duì)，相對(duì)于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，Hadoop更加具備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)計(jì)算能力，若需要適配關(guān)聯(lián)型數(shù)據(jù)庫(kù)，則可以采用HIVE進(jìn)行同步代替。

·HDFS

HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系統(tǒng)），它是在Google提出的GFS文件系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展而來(lái)，在吸收了GFS許多優(yōu)良的特性并結(jié)合云計(jì)算自身的一些特點(diǎn)之后，Apache推出了自己的云計(jì)算文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，它是一個(gè)高度容錯(cuò)的文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，部署在廉價(jià)的機(jī)器上同樣可以穩(wěn)定運(yùn)行并且效率良好。HDFS能夠提供非常高的系統(tǒng)吞吐率。其在設(shè)計(jì)時(shí)保留了許多非常優(yōu)良的特性：適用于大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，理論而言，數(shù)據(jù)量越大越適用；文件的多磁盤(pán)多機(jī)器存儲(chǔ)，HDFS能夠?qū)⑽募鶆虻卮蛏⒅蠓植嫉蕉嗯_(tái)機(jī)器上，當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)讀取任務(wù)時(shí)，又同時(shí)可以從多臺(tái)機(jī)器上快速的讀取，而且它還保持了多機(jī)讀取的速度；云計(jì)算文件系統(tǒng)的特點(diǎn)時(shí)數(shù)據(jù)一次寫(xiě)入之后，多個(gè)任務(wù)都可以同時(shí)讀取這部分?jǐn)?shù)據(jù)，然而僅僅限于讀取數(shù)據(jù)，HDFS并不支持?jǐn)?shù)據(jù)的重復(fù)修改，它只保證數(shù)據(jù)的末尾追加；HDFS對(duì)存儲(chǔ)服務(wù)器的要求很低，通常很廉價(jià)的機(jī)器即可以搭建一套簡(jiǎn)易的HDFS系統(tǒng)，并且能夠穩(wěn)定地提供服務(wù)；作為支撐云計(jì)算服務(wù)的底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，HDFS能夠?qū)崿F(xiàn)非常好的數(shù)據(jù)容錯(cuò)性，當(dāng)某臺(tái)機(jī)器硬盤(pán)發(fā)生故障時(shí)，其他機(jī)器能夠很容易的形成數(shù)據(jù)備份。

· MapReduce

Google作為分布式系統(tǒng)的先驅(qū)，它提出了許多非常優(yōu)良的分布式設(shè)計(jì)理念，其中MapReduce即是他在分布式計(jì)算時(shí)提出了一個(gè)非常重要的概念，整個(gè)的數(shù)據(jù)計(jì)算過(guò)程可以概括為：數(shù)據(jù)分發(fā)、并行計(jì)算、數(shù)據(jù)合并、分布式存儲(chǔ)。MapReduce即是很好地遵循了這個(gè)框架，它從海量地?cái)?shù)據(jù)中按照此類(lèi)規(guī)則提取數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。

MapReduce并行的讀取分布在多個(gè)磁盤(pán)多臺(tái)機(jī)器上的文件，所有文件并行的在各自的機(jī)器上完全計(jì)算，本地計(jì)算完成之后再按照KEY/VALUE格式進(jìn)行歸并，歸并來(lái)自多臺(tái)機(jī)器上的數(shù)據(jù)分片，歸并之后的數(shù)據(jù)即是最終需要的數(shù)據(jù)資源。

（2）Spark

Apache Spark是加州大學(xué)伯克利分校自行研發(fā)的云計(jì)算處理框架，其主要區(qū)別于Hadoop格式的數(shù)據(jù)處理模式，Hadoop處理的數(shù)據(jù)必須是嚴(yán)格的KEY/VALUE結(jié)構(gòu)，一次Hadoop任務(wù)的周期即是一次KEY/VALUE結(jié)構(gòu)的合并，Spark突破了這一限制。

Spark相對(duì)于Hadoop的處理方式，Spark擁有更加快速的數(shù)據(jù)處理效率，經(jīng)過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，Spark比Hadoop的處理效率甚至高出百倍。Hadoop主要基于磁盤(pán)的數(shù)據(jù)操作，一次的Hadoop任務(wù)即需要完成磁盤(pán)讀取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)回寫(xiě)磁盤(pán)，磁盤(pán)再次讀取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)再次回寫(xiě)磁盤(pán)至少四個(gè)步驟，當(dāng)一個(gè)任務(wù)無(wú)法用一個(gè)Hadoop周期完成時(shí)，則數(shù)據(jù)讀寫(xiě)磁盤(pán)的時(shí)間會(huì)成倍增加，這無(wú)疑為數(shù)據(jù)處理效率打了很大折扣。Spark主要為了解決Hadoop在處理數(shù)據(jù)嚴(yán)格的KEY/VALUE限制并且多次回寫(xiě)磁盤(pán)，Spark將任務(wù)定義為數(shù)據(jù)的循環(huán)利用機(jī)制，理論上只需要在任務(wù)啟動(dòng)時(shí)一次性讀取需要的數(shù)據(jù)即可，Spark將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在機(jī)器內(nèi)存中，因此極大地提高了數(shù)據(jù)處理的效率。另外一方面，由于Spark將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，因此一次任務(wù)可以多次利用數(shù)據(jù)，而不需要如Hadoop一般一次任務(wù)處理完成之后回寫(xiě)磁盤(pán)操作。

Spark本身提供了多種的類(lèi)型的數(shù)據(jù)接口，由于將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，因此Spark能夠?qū)崿F(xiàn)快速的數(shù)據(jù)響應(yīng)，Hadoop主要用于處理大數(shù)據(jù)量規(guī)模的離線任務(wù)，Spark則除了處理離線任務(wù)以外，還可以處理在線數(shù)據(jù)處理任務(wù)，Spark-streaming能夠支持多種消息隊(duì)列的接入，非常適用于線上的在線任務(wù)處理。其支持多種語(yǔ)言接口，java，scala，python都是非常主流的編程語(yǔ)言，Spark提供多他們的支持無(wú)疑是正確的。

（3）Storm

相對(duì)于Hadoop和Spark而言，Storm是一個(gè)高容錯(cuò)、高可用性的分布式高速計(jì)算框架，相同的是，Storm和Hadoop、Spark一樣，都是分布式環(huán)境下大數(shù)據(jù)處理框架，Storm在保證高可用的同時(shí)還需要保證數(shù)據(jù)的及時(shí)有效處理，理論上說(shuō)Storm數(shù)據(jù)處理的時(shí)間延遲基本可以忽略。

Storm采用Zookeeper進(jìn)行資源的集中配置和管理，對(duì)于機(jī)器的動(dòng)態(tài)變更可以自動(dòng)同步到Zookeeper配置中，極大了降低了數(shù)據(jù)和計(jì)算的耦合性。Storm的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括調(diào)度節(jié)點(diǎn)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)，Storm從源數(shù)據(jù)中讀取數(shù)據(jù)，Storm將讀取的數(shù)據(jù)放入topology中，topology負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的具體分發(fā)和處理。Storm中兩個(gè)重要的概念是Spouts和Bolt，Spouts節(jié)點(diǎn)服務(wù)數(shù)據(jù)的發(fā)射，即將接收到數(shù)據(jù)分發(fā)了具體的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，即Bolt節(jié)點(diǎn)，Bolt是最終的進(jìn)行物理計(jì)算的最終節(jié)點(diǎn)。Storm采用topology的目的是為了能夠清晰了明白整個(gè)Storm集群的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，topology節(jié)點(diǎn)能夠快速的構(gòu)建出了當(dāng)前Storm節(jié)點(diǎn)之間依賴(lài)關(guān)系，當(dāng)前數(shù)據(jù)分發(fā)的數(shù)據(jù)流向、數(shù)據(jù)處理的速度以及各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)擁堵情況都可以在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中進(jìn)行反映。

Storm本身并不適用于Hadoop方式的大批量離散處理任務(wù)也不適用于Spark的數(shù)據(jù)處理框架，Storm作為一個(gè)消息隊(duì)列的處理工具，它主要為了數(shù)據(jù)的在線快速處理而生，其本身并不會(huì)涉及非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)交叉任務(wù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)任務(wù)，它只需要簡(jiǎn)單地將接收到數(shù)據(jù)分發(fā)到Storm集群中計(jì)算節(jié)點(diǎn)，同時(shí)將計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)寫(xiě)入磁盤(pán)或者進(jìn)行下一步的計(jì)算任務(wù)。

（4）Kafka

Apache Kafka是分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)。它最早由LinkedIn研發(fā)而成，最后最早的一批消息處理工具，因其快速的數(shù)據(jù)處理效率而廣受好評(píng)。其主要用于云計(jì)算環(huán)境中日志收集、數(shù)據(jù)復(fù)制和消息分區(qū)等服務(wù)。

Kafka與傳統(tǒng)的消息隊(duì)列模式存在一定的區(qū)別，它自開(kāi)始時(shí)即被設(shè)計(jì)為一款在分布式環(huán)境下的日志處理工具，能夠支持多個(gè)消息訂閱者，能夠?qū)?shù)據(jù)持久化到磁盤(pán)，方便進(jìn)行批量時(shí)消費(fèi)。Kafka的存儲(chǔ)設(shè)計(jì)相對(duì)簡(jiǎn)單，每個(gè)話題都會(huì)為之分配一塊存儲(chǔ)空間，存儲(chǔ)空間對(duì)應(yīng)了云計(jì)算環(huán)境中一塊存儲(chǔ)位置，當(dāng)有新的消息產(chǎn)生時(shí)，即會(huì)將數(shù)據(jù)追加到存儲(chǔ)空間的末尾，這一點(diǎn)和HDFS有一定的相似性。相對(duì)于傳統(tǒng)的消息隊(duì)列，Kafka并沒(méi)有為消息分配消息id，數(shù)據(jù)的尋址通過(guò)在數(shù)據(jù)偏移量完成。

消費(fèi)者對(duì)Kafka隊(duì)列的消費(fèi)即可以同步進(jìn)行也可以異步進(jìn)行，消費(fèi)者只需要提供需要消費(fèi)的Kafka隊(duì)列的話題id即可，如此輕量級(jí)的數(shù)據(jù)消費(fèi)接入方式極大地提高了Kafka隊(duì)列使用率，當(dāng)前消費(fèi)者陷入沉默或者其他休眠狀態(tài)時(shí)，Kafka隊(duì)列會(huì)保留當(dāng)前消費(fèi)者的狀態(tài)，當(dāng)消費(fèi)者重新開(kāi)始消費(fèi)時(shí)可以非常輕松地繼續(xù)上一次的任務(wù)，如此的設(shè)計(jì)極大地簡(jiǎn)化了因需要維持?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)志導(dǎo)致的資源開(kāi)銷(xiāo)。

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