CN106383842A - 模型文件的解析方法、解析装置和服务器 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种模型文件的解析方法、解析装置和服务器，其中，所述模型文件的解析方法包括：在接收到解析模型文件的信号时，为所述模型文件生成标识信息；判断是否存在与所述标识信息一致的历史标识信息；若存在所述历史标识信息，则将与所述历史标识信息关联的数据包作为所述模型文件的数据包；若不存在所述历史标识信息，则解析所述模型文件以得到所述模型文件的数据包。通过本发明的技术方案，可以提高用户查看模型文件的速度，从而提升用户的使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及文件解析技术领域，具体而言，涉及一种模型文件的解析方法、一种模型文件的解析装置和一种服务器。
背景技术
目前，越来越多的设计师(例如，建筑设计师、结构工程师、机电设计师等)开始使用三维仿真技术对建筑进行建模。模型文件创建完毕以后，设计师会将其交付给建筑的开发商(甲方)、施工方(建筑公司)用于验收、审查、指导施工。
由于模型文件都是由专业的设计软件完成的，要查看模型文件，必须安装专业软件。而事实上，除了设计师，绝大多数建设的参与方(如：开发商、施工人员、监理单位)都不会购买并安装这些软件；不仅如此，模型文件保存的文件通常都很大(有时甚至超过1GB)，且对计算机性能指标的(如CPU、内存、显卡)要求都很高，因此，进一步加大了查看模型文件的难度。
于是，市场上出现了很多“轻量化模型浏览”的工具，这些工具的一个普遍的做法就是，将模型文件进行前期处理，把模型文件中的几何数据提取出来，并生成自身能够理解的数据包，方便图形引擎根据该数据包将模型文件在网页上显示出来。如图1所示，将模型文件上传到服务器中，通过解析引擎调用本地的解析程序对模型文件进行解析，以得到模型文件的数据包，解析引擎将模型文件的数据包上述到显示用的服务器上，以供该显示用的服务器的显示引擎对解析得到的数据包进行显示，以使用户可以在网页上查看该模型文件。
由以上可以看出，所有上传到服务器中的模型文件都要经历一次解析的过程，模型文件的大小及复杂度不同，其解析的时长会有所不同。例如，一个100M左右的模型文件，大致需要耗费的时间在5分钟左右。这也就意味着，当用户上传完毕一个模型文件到服务器之后，至少需要等待5分钟的时间才能查看模型文件，可见，用户需要等很长时间才能查看模型文件。
因此，如何提高用户查看模型文件的速度，从而提升用户的使用体验成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明正是基于上述问题，提出了一种新的技术方案，可以提高用户查看模型文件的速度，从而提升用户的使用体验。
有鉴于此，本发明的第一方面提出了一种模型文件的解析方法，包括：在接收到解析模型文件的信号时，为所述模型文件生成标识信息；判断是否存在与所述标识信息一致的历史标识信息；若存在所述历史标识信息，则将与所述历史标识信息关联的数据包作为所述模型文件的数据包；若不存在所述历史标识信息，则解析所述模型文件以得到所述模型文件的数据包。
在该技术方案中，若存在与待解析的模型文件的标识信息一致的历史标识信息，说明曾经对该模型文件解析过，则直接将与历史标识信息关联的数据包上传显示即可，避免了重新对模型文件解析，也就省略了用户等待模型文件解析的时间，从而提高了用户查看模型文件的速度，进而提升了用户的使用体验。
在上述技术方案中，优选地，在不存在所述历史标识信息的情况下，还包括：将解析所述模型文件得到的数据包与所述标识信息进行关联存储。
在该技术方案中，通过将解析模型文件得到的数据包与标识信息进行关联存储，以便于下次再接收到解析模型文件的信号时，直接获取到该关联存储的数据包进行显示即可，而不需要重复对模型文件进行解析，从而使得用户可以立刻查看模型文件。
在上述任一技术方案中，优选地，所述标识信息包括：所述模型文件、解析所述模型文件的引擎类型、和解析所述模型文件的引擎版本。
在该技术方案中，由于不同的模型文件需要不同类型的引擎进行解析，例如，IFC(IFC是模型文件的后缀名，一种文件格式)模型文件，就需要专门的IFC模型解析程序进行解析，而同一类型的引擎下会有不同的版本，因此，将以上三者信息合并到一起即可得到代表该模型文件的标识信息。
在上述任一技术方案中，优选地，还包括：按照预设策略从队列中获取所述模型文件。
在该技术方案中，由于模型文件上传到服务器中之后，会被添加到队列中进行排队，则按照预设策略从队列中获取模型文件，从而保证了从队列中获取模型文件的有序性。
在上述任一技术方案中，优选地，所述预设策略包括：先进先出的策略或者优先级策略。
在该技术方案中，通过先进先出的策略或者优先级策略，依次从队列中获取模型文件，保证了从队列中获取模型文件的有序性。
本发明的第二方面提出了一种模型文件的解析装置，包括：生成单元，用于在接收到解析模型文件的信号时，为所述模型文件生成标识信息；判断单元，用于判断是否存在与所述标识信息一致的历史标识信息；确定单元，用于若所述判断单元判定存在所述历史标识信息，则将与所述历史标识信息关联的数据包作为所述模型文件的数据包；解析单元，用于若所述判断单元判定不存在所述历史标识信息，则解析所述模型文件以得到所述模型文件的数据包。
在该技术方案中，若存在与待解析的模型文件的标识信息一致的历史标识信息，说明曾经对该模型文件解析过，则直接将与历史标识信息关联的数据包上传显示即可，避免了重新对模型文件解析，也就省略了用户等待模型文件解析的时间，从而提高了用户查看模型文件的速度，进而提升了用户的使用体验。
在上述技术方案中，优选地，在不存在所述历史标识信息的情况下，还包括：关联存储单元，用于将解析所述模型文件得到的数据包与所述标识信息进行关联存储。
在该技术方案中，通过将解析模型文件得到的数据包与标识信息进行关联存储，以便于下次再接收到解析模型文件的信号时，直接获取到该关联存储的数据包进行显示即可，而不需要重复对模型文件进行解析，从而使得用户可以立刻查看模型文件。
在上述任一技术方案中，优选地，所述标识信息包括：所述模型文件、解析所述模型文件的引擎类型、和解析所述模型文件的引擎版本。
在该技术方案中，由于不同的模型文件需要不同类型的引擎进行解析，例如，IFC模型文件，就需要专门的IFC模型解析程序进行解析，而同一类型的引擎下会有不同的版本，因此，将以上三者信息合并到一起即可得到代表该模型文件的标识信息。
在上述任一技术方案中，优选地，还包括：获取单元，用于按照预设策略从队列中获取所述模型文件。
在该技术方案中，由于模型文件上传到服务器中之后，会被添加到队列中进行排队，则按照预设策略从队列中获取模型文件，从而保证了从队列中获取模型文件的有序性。
在上述任一技术方案中，优选地，所述预设策略包括：先进先出的策略或者优先级策略。
在该技术方案中，通过先进先出的策略或者优先级策略，依次从队列中获取模型文件，保证了从队列中获取模型文件的有序性。
本发明的第三方面提出了一种服务器，包括上述技术方案中任一项所述的模型文件的解析装置，因此，该服务器具有和上述技术方案中任一项所述的模型文件的解析装置相同的技术效果，在此不再赘述。
通过本发明的技术方案，可以提高用户查看模型文件的速度，从而提升用户的使用体验。
附图说明
图1示出了相关技术中的模型文件解析的原理示意图；
图2示出了根据本发明的实施例的模型文件的解析方法的流程示意图；
图3示出了根据本发明的实施例的模型文件的解析装置的结构示意图；
图4示出了根据本发明的实施例的服务器的结构示意图。
具体实施方式
为了可以更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图2示出了根据本发明的实施例的模型文件的解析方法的流程示意图。
如图2所示，根据本发明的实施例的模型文件的解析方法，包括：
步骤202，在接收到解析模型文件的信号时，为所述模型文件生成标识信息。
解析模型文件的信号包括：将模型文件添加到队列中进行排队时触发的信号或者从队列中获取模型文件后触发的信号。
在解析引擎的数量有限的情况下，如果短时间内出现大量的模型文件上传到服务器中，就会造成模型文件长时间排队等待的情况，同时也增加了服务器的负荷。因此，在将模型文件添加到队列中后，根据模型文件的标识信息来确定是否可以省略掉对模型文件进行解析的步骤，不仅避免队列中有过多的模型文件排队，还降低了服务器的负荷。
其中，模型文件指的是设计师通过计算机仿真软件设计并保存的模型文件。模型文件包括：一个文件或者一组文件。
步骤204，判断是否存在与所述标识信息一致的历史标识信息，若判定存在所述历史标识信息，则进入步骤206，若判定不存在所述历史标识信息，则进入步骤208。
步骤206，将与所述历史标识信息关联的数据包作为所述模型文件的数据包。
步骤208，解析所述模型文件以得到所述模型文件的数据包。
具体地，通过解析引擎调用本地的解析程序来执行解析任务。
其中，解析引擎是一种核心组件，用于将原始的模型文件进行解析，保存为自身能够理解的数据包。
数据包：是指对原始的模型文件进行解析后产出的结果，数据包不是一个单独的文件，而是一组经过切片、分组、索引的多文件片段集合。
上述方案的执行主体为部署了“解析引擎”程序的服务器，服务器可称作为Worker，Worker会不停地工作，用于把原始的模型文件转换成数据包，并上传到指定的显示服务器上。
在该技术方案中，若存在与待解析的模型文件的标识信息一致的历史标识信息，说明曾经对该模型文件解析过，则直接将与历史标识信息关联的数据包上传显示即可，避免了重新对模型文件解析，也就省略了用户等待模型文件解析的时间，从而提高了用户查看模型文件的速度，进而提升了用户的使用体验。
在上述技术方案中，优选地，在不存在所述历史标识信息的情况下，还包括：将解析所述模型文件得到的数据包与所述标识信息进行关联存储。
在该技术方案中，通过将解析模型文件得到的数据包与标识信息进行关联存储，以便于下次再接收到解析模型文件的信号时，直接获取到该关联存储的数据包进行显示即可，而不需要重复对模型文件进行解析，从而使得用户可以立刻查看模型文件。
在上述任一技术方案中，优选地，所述标识信息包括：所述模型文件、解析所述模型文件的引擎类型、和解析所述模型文件的引擎版本。
具体地，标识信息ETag可以使用以下公式表示：ETag＝MD5+引擎类型+引擎版本。
该公式的原理：如果模型文件的MD5值一致，则模型文件的内容也是一样的，因此把决定数据包的三个因素拼接到一起，即可得到数据包的唯一标识信息。
其中，MD5：Message-Digest Algorithm 5，是当前计算机领域用于确保信息传输完整一致而广泛使用的散列算法之一(又称哈希算法、摘要算法等)。散列算法的基础原理是将数据(如一段文本或一个文件)运算变为另一固定长度值。任何一个文件都能通过散列运算生成一个固定的值，该值会随着文件内容的变化而变化。
引擎类型默认由模型文件的后缀名确认，当然也可以用户选择引擎类型。引擎版本可以由用户来确认。
在该技术方案中，由于不同的模型文件需要不同类型的引擎进行解析，例如，IFC模型文件，就需要专门的IFC模型解析程序进行解析，而同一类型的引擎下会有不同的版本，因此，将以上三者信息合并到一起即可得到代表该模型文件的标识信息。
在上述任一技术方案中，优选地，还包括：按照预设策略从队列中获取所述模型文件。
在该技术方案中，由于模型文件上传到服务器中之后，会被添加到队列中进行排队，则按照预设策略从队列中获取模型文件，从而保证了从队列中获取模型文件的有序性。
在上述任一技术方案中，优选地，所述预设策略包括：先进先出的策略或者优先级策略。
在该技术方案中，通过先进先出的策略或者优先级策略，依次从队列中获取模型文件，保证了从队列中获取模型文件的有序性。
图3示出了根据本发明的实施例的模型文件的解析装置的结构示意图。
如图3所示，根据本发明的实施例的模型文件的解析装置300，包括：生成单元302、判断单元304、确定单元306和解析单元308。
生成单元302，用于在接收到解析模型文件的信号时，为所述模型文件生成标识信息。
判断单元304，用于判断是否存在与所述标识信息一致的历史标识信息。
确定单元306，用于若所述判断单元304判定存在所述历史标识信息，则将与所述历史标识信息关联的数据包作为所述模型文件的数据包。
解析单元308，用于若所述判断单元304判定不存在所述历史标识信息，则解析所述模型文件以得到所述模型文件的数据包。
在该技术方案中，若存在与待解析的模型文件的标识信息一致的历史标识信息，说明曾经对该模型文件解析过，则直接将与历史标识信息关联的数据包上传显示即可，避免了重新对模型文件解析，也就省略了用户等待模型文件解析的时间，从而提高了用户查看模型文件的速度，进而提升了用户的使用体验。
在上述技术方案中，优选地，在不存在所述历史标识信息的情况下，模型文件的解析装置300还包括：关联存储单元310，用于将解析所述模型文件得到的数据包与所述标识信息进行关联存储。
通过将解析模型文件得到的数据包与标识信息进行关联存储，以便于下次再接收到解析模型文件的信号时，直接获取到该关联存储的数据包进行显示即可，而不需要重复对模型文件进行解析，从而使得用户可以立刻查看模型文件。
在上述任一技术方案中，优选地，所述标识信息包括：所述模型文件、解析所述模型文件的引擎类型、和解析所述模型文件的引擎版本。
由于不同的模型文件需要不同类型的引擎进行解析，例如，IFC模型文件，就需要专门的IFC模型解析程序进行解析，而同一类型的引擎下会有不同的版本，因此，将以上三者信息合并到一起即可得到代表该模型文件的标识信息。
在上述任一技术方案中，优选地，模型文件的解析装置300还包括：获取单元312，用于按照预设策略从队列中获取所述模型文件。
由于模型文件上传到服务器中之后，会被添加到队列中进行排队，则按照预设策略从队列中获取模型文件，从而保证了从队列中获取模型文件的有序性。
在上述任一技术方案中，优选地，所述预设策略包括：先进先出的策略或者优先级策略。
通过先进先出的策略或者优先级策略，依次从队列中获取模型文件，保证了从队列中获取模型文件的有序性。
图4示出了根据本发明的实施例的服务器的结构示意图。
如图4所示，根据本发明的实施例的服务器400，包括上述技术方案中任一项所述的模型文件的解析装置300，因此，该服务器400具有和上述技术方案中任一项所述的模型文件的解析装置300相同的技术效果，在此不再赘述。
以上结合附图详细说明了本发明的技术方案，在一个体量很大轻量化浏览引擎中，若上传的模型文件的数量足够多，会出现模型文件相同的情况，如果模型文件相同，通过本发明的技术方案，就能实现模型文件的“秒转”，这种“秒转”极大地提高了用户查看模型文件的速度，对于用户体验的提升也是极大的。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种模型文件的解析方法，其特征在于，包括：
在接收到解析模型文件的信号时，为所述模型文件生成标识信息；
判断是否存在与所述标识信息一致的历史标识信息；
若存在所述历史标识信息，则将与所述历史标识信息关联的数据包作为所述模型文件的数据包；
若不存在所述历史标识信息，则解析所述模型文件以得到所述模型文件的数据包。
2.根据权利要求1所述的模型文件的解析方法，其特征在于，在不存在所述历史标识信息的情况下，还包括：
将解析所述模型文件得到的数据包与所述标识信息进行关联存储。
3.根据权利要求1所述的模型文件的解析方法，其特征在于，所述标识信息包括：所述模型文件、解析所述模型文件的引擎类型、和解析所述模型文件的引擎版本。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的模型文件的解析方法，其特征在于，还包括：
按照预设策略从队列中获取所述模型文件。
5.根据权利要求4所述的模型文件的解析方法，其特征在于，
所述预设策略包括：先进先出的策略或者优先级策略。
6.一种模型文件的解析装置，其特征在于，包括：
生成单元，用于在接收到解析模型文件的信号时，为所述模型文件生成标识信息；
判断单元，用于判断是否存在与所述标识信息一致的历史标识信息；
确定单元，用于若所述判断单元判定存在所述历史标识信息，则将与所述历史标识信息关联的数据包作为所述模型文件的数据包；
解析单元，用于若所述判断单元判定不存在所述历史标识信息，则解析所述模型文件以得到所述模型文件的数据包。
7.根据权利要求6所述的模型文件的解析装置，其特征在于，在不存在所述历史标识信息的情况下，还包括：
关联存储单元，用于将解析所述模型文件得到的数据包与所述标识信息进行关联存储。
8.根据权利要求6所述的模型文件的解析装置，其特征在于，所述标识信息包括：所述模型文件、解析所述模型文件的引擎类型、和解析所述模型文件的引擎版本。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的模型文件的解析装置，其特征在于，还包括：
获取单元，用于按照预设策略从队列中获取所述模型文件。
10.根据权利要求9所述的模型文件的解析装置，其特征在于，
所述预设策略包括：先进先出的策略或者优先级策略。
11.一种服务器，其特征在于，包括：如权利要求6至10中任一项所述的模型文件的解析装置。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170208 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |