CN107203388B - 一种面向REST架构风格的Web服务快速开发方法 - Google Patents

一种面向REST架构风格的Web服务快速开发方法 Download PDF

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Abstract

一种面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，包括以下步骤：第一步、建立一个基于REST‑AnGo的模型，分为视图层、控制层和组件层；第二步、基于所述的模型提出Web服务快速开发方法，过程如下：步骤2.1：将拥有基本功能的元Agent注册到Agent Cluster中，或者将已经废弃的元Agent从Agent Cluster中注销；步骤2.2：采用惰性加载机制加载配置信息；步骤2.3：加载完成后，将配置文件中的需求信息装载；步骤2.4：通过Mapping Tree来实现REST资源的映射，并进行系统实现。本发明能在较大程度上提高REST服务的开发效率，降低开发难度，并保障客户端独立性。

Description

一种面向REST架构风格的Web服务快速开发方法
技术领域
本发明涉及一种面向REST架构风格的Web服务快速开发方法。
背景技术
Web Services是一种部署在分布式Web应用上的对象，是构建分布式Web应用程序的模型，建立在以XML为主的、开放的Web规范技术的基础上，能在所有支持Internet通讯的操作系统上实施运行，具有更好的开放性，是实现可互操作的分布式Web应用平台。WebServices基于三种角色，即服务提供者、服务注册中心和服务请求者之间的交互。涉及发布、查找和绑定操作，这些角色和操作一起作用于Web Services组件。典型情况下服务提供者将Web Services的服务描述发布到服务注册中心。服务请求者使用查找操作从服务注册中心检索服务描述，然后使用服务描述与服务提供者进行绑定并调用Web Services实现交互。
REST是英文Representational State Transfer的缩写，中文译为“表象状态传输”、“具体状态转移”或“表现状态转移”。REST是一种架构风格(或模式)，不是一种具体的标准或架构；REST不是一个协议，它是对Web体系结构设计原则的一种描述，是一种对于服务器的更加有效的抽象方式，是一种基于资源的服务访问架构风格。REST结合了一系列规范，从而形成了一种新的基于Web的架构风格，它带来的是一种全新的Web开发过程中的思维方式：通过URI来设计系统结构。根据REST设计原则，每个URI代表一个资源，而整个系统就是由这些资源组成的。使用REST和面向资源架构(ROA)原则的Web Services通常称为RESTful Web Services或端点。RESTful Services具有以下特点：
1.Client-Server结构：将客户端与服务器端分离，将用户界面与数据存储分离，使得不同用户终端共享相同的数据成为了可能。
2.无状态：要求每个HTTP请求都是完全孤立的。
3.命名资源：RESTful Web Services也是资源，也有唯一的URI标识。
4.互联资源表示：RESTful Web Services提供的表示通过URI实现互联，客户可以实现客户状态的自维护性。
5.中间组件层：在客户和资源间使用代理服务器、缓存服务器、网关等提高效率、增强安全。
6.从HTTP头中获取统一接口和资源地址：对服务资源的所有动作和要访问的服务器资源都从HTTP统一接口和URI中得到，使代理服务器、缓存服务器能很好的协调工作。
7.可以使用简单有效的安全模型：REST中很容易隐藏某个资源，只需不发布它的URI；可对每个URI的四个通用接口设置权限；也可以通过堵塞非GET请求把资源设置为只读的。
随着RESTful Web Services的兴起，REST服务开发框架层出不穷，例如：Jersey、RestEasy以及Restlet等。Jersey框架是采用Java语言开发REST服务的开源框架，它支持JAX-RS API并作为JAX-RS(JAX-RS即Java API for RESTful Web Services，是一个Java编程语言的应用程序接口，支持按照表述性状态转移(REST)架构风格创建Web服务。JAX-RS使用了Java SE5引入的Java标注来简化Web服务的客户端和服务端的开发和部署)的参考实现。Jersey框架不仅仅是JAX-RS的参考实现，它还提供了自己的API，这些API继承JAX-RS工具包，提供了附加功能和实用程序，进一步简化REST服务和客户端的开发。另外，Jersey公开了大量扩展SPI，使开发人员能够更好地继承Jersey来适应各自的需求。RestEasy是JBoss的一个开源项目，提供各种框架帮助你构建RESTful Web Services和RESTful Java应用程序。它是JAX-RS规范的一个完整实现并通过JCP认证。作为一个JBOSS的项目，它当然能和JBOSS应用服务器很好地集成在一起。但是，它也能在任何运行JDK5或以上版本的Servlet容器中运行。RESTEasy还提供一个RESTEasy JAX-RS客户端调用框架。能够很方便与EJB、Seam、Guice、Spring和Spring MVC集成使用。支持在客户端与服务器端自动实现GZIP解压缩。
IBM公司的研究员Maximilien,E.Michael提出一种Swashup-The Ruby on RailsServices Mashup方法，该方法从RosettaNet Pip3A4消息开始建模，使得消息的XSD类型直接映射到使用DSL注释的Ruby类。然后使用Ruby来定义将数据元素用作纯Ruby对象的调解过程。最后利用Rails框架来访问SOAP服务以及定义网络端点。该方法虽然能够通过少量的代码完成Web服务的开发，但必须依赖于Ruby语言实现，有较大的局限性。来自日本NTT网络创新实验室的Takeru Inoue、Hiroshi Asakura和Hiroshi Sato等人设计了一种快速开发Web应用程序的高度复用数据库组件——WapDB，该组件基于RESTful Web APIs开发，它使得开发人员不必重新构造Web API即可快速开发Web应用，从而提供REST架构风格的服务。另外，WapDB还提供了Web应用程序的通用功能，例如高效的访问控制，扩展机制，搜索和统计能力。但该组件仅仅针对数据库的CRUD等操作进行封装，并未对Web服务的整体开发过程进行建模。
发明内容
为了克服现在的REST开发框架仍需在服务器端进行大量编程、开发难度较大的不足，本发明提供了一种面向REST架构风格的服务快速开发方法。采用了一种REST-AnGo模型来达到服务器端REST开发轻量级编程，甚至零编程的目的。REST-AnGo模型基于多Agent技术，采用R-WRDL语言来描述用户需求，通过Mapping Tree来实现REST资源的映射，并进行系统实现。该方法能在较大程度上提高REST服务的开发效率，降低开发难度，并保障客户端独立性，客户端只需按照REST架构风格来发送服务请求即可。
本发明所采用的技术方案是：
一种面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，包括以下步骤：
第一步、建立一个基于REST-AnGo的模型，分为视图层、控制层和组件层，过程如下：
1.1、视图层(view layer)：负责数据模型的相互转化，在任务请求阶段，视图层将用户提交的可视化数据转化为符合REST-AnGo模型标准的JSON数据媒介，并传送给控制层；在请求响应阶段，视图层将控制层处理的数据结果转化为可视化数据模型，以便用户进行直观理解；
1.2、控制层(controller layer)：负责请求的适配、R-WRDL配置信息的解析、元Agent的动态装配、任务的执行以及与表现层的通讯，并能根据表现层触发的事件执行相应的动作；
1.3、组件层(component layer)：负责为调度Agent提供一系列具有基本功能的处理单元；
第二步、基于所述的模型，提出的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，过程如下：
步骤2.1：采用元Agent自更新机制将拥有基本功能的元Agent注册到AgentCluster中，或者将已经废弃的元Agent从Agent Cluster中注销，该机制的设立主要是为了使得元Agent注册与注销变得及时、有序，进而使得R-WRDL Pool时刻保持最新；
步骤2.2：采用惰性加载机制加载R-WRDL Pool配置信息，即在程序启动阶段将R-WRDL Pool中的所有配置信息装载到Mapping Tree和Memory Pool中，来提高配置信息的搜索速度，之后仅在R-WRDL Pool状态发生变化时，才将改变的信息同步到内存中，以缩短配置加载时间；
步骤2.3：当Mapping Tree加载完成后，将R-WRDL Pool配置文件中的需求信息装载到Memory Pool中；
步骤2.4：前端发送REST服务请求，适配Agent获取该服务请求并解析得到统一资源标识符URI和HTTP标准方法，根据解析后的结果前往Mapping Tree中搜索得到锚点tag和唯一操作标识key，并传递给决策Agent。决策Agent接受适配Agent传递的锚点tag和唯一操作标识key，锚点tag为首个需要执行的元Agent的标记(互联网环境是动态不确定的，这使得REST服务开发也具有了一定的不确定性。为了确保AnGo模型能提供相对明确和稳定的系统级别可复用REST服务开发能力，单一的元Agent无法完成多个相互交互的复杂任务。因此，就需要多个元Agent间通过协同的方式来实现对用户需求的解析、处理和资源提供。AnGo模型通过Agent Chain来完成这一协作任务，这既提高了软件开发的效率，同时也确保了软件质量，因为Agent Chain中的每一个元Agent在加入前都必须保证是可用、可靠的，并已经通过软件测试。Agent Chain基于元Agent，能够根据环境和需求的变化而变化，它也是确保AnGo系统内各个组件的生存能力的重要方式。此处的锚点tag标记了Agent Chain中的首个元Agent)。决策Agent首先根据锚点tag进行路由转发，然后根据唯一操作标识key获取Memory Pool中的配置信息config，再根据配置信息config从组件层中筛选出符合特定要求的元Agent进行装配，最后决策Agent按序执行装配完成的Agent Chain，并将执行结果以JSON为媒介返回至视图层。
进一步，所述1.2中，所述控制层包含的模块有：
适配Agent：根据前端发送的统一资源标识符URI和HTTP标准方法，通过搜索Mapping Tree得到锚点tag和唯一操作标识key，并传递给决策Agent；
决策Agent：任务处理的枢纽。它接受适配Agent传递的锚点tag和唯一操作标识key，锚点tag为首个需要执行的元Agent的标记，决策Agent首先根据锚点tag进行路由转发，然后根据唯一操作标识key获取Memory Pool(内存池)中的配置信息config，再根据配置信息config从组件层中筛选出符合特定要求的元Agent进行按序装配，并将处理结果返回至视图层；
R-WRDL Pool：配置文件池，由R-WRDL(REST-Web Requirement DescriptionLanguage)语言编写。R-WRDL并非是一种真正的语言，其含义是一种基于REST-AnGo模型的用户需求转换规则，程序员把每个功能点的个性化需求、资源所对应的URI路径、HTTP标准方法以及每个元Agent所具有的功能一一对应，通过R-WRDL语言描述在XML文档上，在程序动态执行时，语义理解Agent进行解释并内存化，分别存储到Mapping Tree和Memory Pool中，以作为整个模型动态运行的全局决策依据；
Mapping Tree：资源操作匹配树，该树共分为4层，第一层为Root，第二层对应前端发送的统一资源标识符URI，第三层对应前端发送的HTTP标准方法，第四层由锚点tag和唯一操作标识key组成，锚点tag对应R-WRDL所用xml载体的文件名，key对应R-WRDL需求片段的唯一标识，通过搜索该树可以根据URI和HTTP方法快速定位锚点tag以及唯一操作标识key；
Memory Pool(内存池)：存储R-WRDL Pool语义理解后的信息，在内存中由特定数据结构存储；
语义理解Agent：对R-WRDL语言编写的XML文档进行语义理解，并将解释的结果存储到Mapping Tree和Memory Pool中；
Agent Chain：由一系列元Agent按顺序组成，具有完成特定功能的Agent链；
再进一步，所述1.3中，组件层包含的模块有：
Agent Cluster：由大量元Agent组成的无序Agent簇；
Agent Center：Agent中心，对Agent Cluster进行实时感知，负责管理元Agent的注册及注销；
元Agent：能通过对外提供服务以展示其功能的自主行为实体单元，新的元Agent可向Agent Center进行注册，从而获得参与决策Agent动态装配的资格；
元Agent将用户需求分类成若干功能集合，每个集合内都对应了一种通用的功能需求操作，并由对应元Agent管理。即元
Figure BDA0001321542930000061
表示元Agent到某种功能集合的映射。
更进一步，所述2.1)中，采用元Agent自更新机制的过程如下：
元Agent首先被开发者注册到Agent Cluster中，之后，Agent Cluster会向AgentCenter登记该元Agent的信息，Agent Center确认元Agent基本功能信息无误后，将该元Agent及其功能语义更新到R-WRDL Pool中；另一种情形，过期的元Agent被开发者从AgentCluster中废弃，之后，Agent Cluster会向Agent Center注销该元Agent的信息，然后AgentCenter将该元Agent及其功能语义从R-WRDL Pool中移除。
所述步骤2.2)中，R-WRDL Pool配置信息的加载分为两步：首先，对R-WRDL节点信息进行匹配，组成树形结构后存入Mapping Tree中，采用树形结构能够更加快速地进行搜索定位。过程如下：
R-WRDL的每个element节点分别表示一个用户需求，每个element节点都拥有URI、method和key三个属性。URI表示REST服务请求资源的路径，method表示REST服务请求的动作，为HTTP标准方法，一般为GET/POST/PUT/PATCH/DELETE。key的值无需手动配置，在语义理解Agent提取URI和method的值后，会根据提取的值生成一个唯一的字符串，即操作标识key。首先语义理解Agent取出URI的值放入Mapping Tree的第二层节点中，然后取得method的值放入Mapping Tree的第三层节点中，接着将当前R-WRDL所用xml载体的文件名作为锚点tag，加上自动生成的唯一操作标识key作为Mapping Tree的第四层叶子节点。
所述步骤2.3中，当Mapping Tree加载完成后，将R-WRDL Pool配置文件中的需求信息装载到Memory Pool中，过程是：
在程序启动阶段，语义理解Agent会解释R-WRDL Pool中的需求配置信息，并将解释的结果存储到Memory Pool中；另一种情形，当程序监测到R-WRDL Pool发生变化时，会命令语义理解Agent对变化的内容进行语义分析，并将最新的配置信息同步到Memory Pool中
所述步骤2.4的过程如下：
首先将REST-AnGo模型抽象为4层超网络图结构，至上而下分别为：用户网络、REST服务网络、元Agent网络和R-WRDL需求网络。
用户网络：由请求REST服务的用户构成，不同用户可能发送不同REST服务请求，也可能发送相同REST服务请求。
REST服务网络：由系统提供的REST服务构成，每个REST服务主要包含统一资源标识符URI、HTTP标准方法和请求参数。每个用户可以请求多个REST服务，每个REST服务也可以为多个用户提供服务。因此，用户网络与REST服务网络之间为多对多的关系。
元Agent网络：由元Agent构成，REST-AnGo模型支持复杂REST服务的开发。由于单一的元Agent无法完成多个相互交互的复杂任务，因此，就需要多个元Agent间通过协同组合的方式来实现对于开发复杂REST服务的支持。REST-AnGo模型通过Agent Chain来完成元Agent的组合，Agent Chain基于元Agent，能够根据环境和需求的变化而变化，它是确保AnGo系统内各个组件的生存能力的重要方式。因此，REST服务与Agent Chain形成多对一的关系，而Agent Chain由多个元Agent组合而成，则REST服务网络与元Agent网络之间为多对多的关系。
R-WRDL需求网络：由R-WRDL需求片段构成，元Agent的执行依赖R-WRDL需求配置片段，元Agent可在运行时动态装载R-WRDL需求配置片段，它是元Agent个性化执行以适应多样化REST服务的重要保障。每个元Agent可装载多个R-WRDL配置，因此，元Agent网络与R-WRDL需求网络之间为一对多的关系。
根据以上超网络之间的关系，可建立多层映射关系：REST服务与元Agent之间的映射以及元Agent与R-WRDL需求之间的映射。
REST-AnGo模型建立映射过程为：用户发送REST服务请求，适配Agent获取该服务请求并解析得到统一资源标识符URI和HTTP标准方法，根据解析后的结果前往MappingTree中搜索得到锚点tag和唯一操作标识key，并传递给决策Agent，过程如下：
2.4.1)决策Agent依据锚点tag得到Agent Chain的链首Agent，并根据用户需求，结合环境变化的因素，以元Agent协同的方式进行Agent组合，得到Agent Chain。一条组合完成的Agent Chain可提供多个REST服务，该过程即完成了REST服务到元Agent的映射。
2.4.2)决策Agent根据唯一操作标识key，前往Memory Pool中查询得到R-WRDL需求片段(配置信息config)。一条组合完成的Agent Chain装载不同的R-WRDL需求片段，即可完成用户多样化的需求，此过程即完成了元Agent到R-WRDL需求的映射。
本发明的有益效果是：(1)通用性服务需求一般都可通过R-WRDL语言以配置的方式进行发布，由REST-AnGo模型自动演化执行，提高了软件生产效率。(2)用户请求全部交由决策Agent自动组装元Agent完成，极大减少服务器端人工编码，提高了软件开发的质量，从而保证服务器端的稳定。(3)采用Mapping Tree树形结构预先提取出R-WRDL中REST服务与R-WRDL需求片断之间的对应关系，优化搜索过程，确保路由Agent能快速、精确地进行定位(4)采用惰性加载机制将R-WRDL Pool以及Mapping Tree存入Memory Pool中，缩短系统配置时间，加快搜索速度，减少服务器响应时间，提升了用户满意度。(5)基于REST-AnGo模型的开发方法遵循“二八法则”，即80％的REST服务为常见功能，可快速配置实现，提高面向REST服务批量化生产能力。
附图说明
图1示出了模型框架图。
图2示出了R-WRDL文档的XML Scheme结构。
图3示出了Mapping Tree结构图。
图4示出了超网络结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1～图4，一种面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，包括以下步骤：
第一步、建立一个基于REST-AnGo的模型，模型按照分层架构思想设计，如图1所示，分为View(视图层)、Control(控制层)和Component(组件层)，过程如下：
1.1、视图层(view layer)：负责数据模型的相互转化，在任务请求阶段，视图层将用户提交的可视化数据转化为符合REST-AnGo模型标准的JSON数据媒介，并传送给控制层；在请求响应阶段，视图层将控制层处理的数据结果转化为可视化数据模型，以便用户进行直观理解。
1.2、控制层(controller layer)：负责请求的适配、R-WRDL配置信息的解析、元Agent的动态装配、任务的执行以及与表现层的通讯，并能根据表现层触发的事件执行相应的动作；
控制层包含的模块有：
适配Agent：根据前端发送的统一资源标识符URI和HTTP标准方法，通过搜索Mapping Tree得到锚点tag和唯一操作标识key，并传递给决策Agent。
决策Agent：任务处理的枢纽。它接受适配Agent传递的锚点tag和唯一操作标识key，锚点tag为首个需要执行的元Agent的标记，决策Agent首先根据锚点tag进行路由转发，然后根据唯一操作标识key获取Memory Pool(内存池)中的配置信息config，再根据配置信息config从组件层中筛选出符合特定要求的元Agent进行按序装配，并将处理结果返回至视图层。
R-WRDL Pool：配置文件池，由R-WRDL(Web Requirement Description Language)语言编写。R-WRDL并非是一种真正的语言，其含义是一种基于REST-AnGo模型的用户需求转换规则，程序员把每个功能点的个性化需求、资源所对应的URI路径、HTTP标准方法以及每个元Agent所具有的功能一一对应，通过R-WRDL语言描述在XML文档上，在程序动态执行时，语义理解Agent进行解释并内存化，分别存储到Mapping Tree和Memory Pool中，以作为整个模型动态运行的全局决策依据。
Mapping Tree：资源操作匹配树，该树共分为4层，第一层为Root，第二层对应前端发送的统一资源标识符URI，第三层对应前端发送的HTTP标准方法，第四层由锚点tag和唯一操作标识key组成，锚点tag对应R-WRDL所用xml载体的文件名，key对应R-WRDL需求片段的唯一标识。通过搜索该树可以根据URI和HTTP方法快速定位锚点tag以及唯一操作标识key。
Memory Pool(内存池)：存储R-WRDL Pool语义理解后的信息，在内存中由特定数据结构存储。
语义理解Agent：对R-WRDL语言编写的XML文档进行语义理解，并将解释的结果存储到Mapping Tree和Memory Pool中。
Agent Chain：由一系列元Agent按顺序组成，具有完成特定功能的Agent链。
1.3、组件层(component layer)：负责为调度Agent提供一系列具有基本功能的处理单元；
组件层包含的模块有：
Agent Cluster：由大量元Agent组成的无序Agent簇。
Agent Center：Agent中心，对Agent Cluster进行实时感知，负责管理元Agent的注册及注销。
元Agent：能通过对外提供服务以展示其功能的自主行为实体单元，新的元Agent可向Agent Center进行注册，从而获得参与决策Agent动态装配的资格。
元Agent将用户需求分类成若干功能集合，每个集合内都对应了一种通用的功能需求操作，并由对应元Agent管理。即元
Figure BDA0001321542930000111
表示元Agent到某种功能集合的映射。
第二步、基于所述的模型，提出的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法的过程如下：
步骤2.1：采用元Agent自更新机制将拥有基本功能的元Agent注册到AgentCluster中，或者将已经废弃的元Agent从Agent Cluster中注销。该机制的设立主要是为了使得元Agent注册与注销变得及时、有序，进而使得R-WRDL Pool时刻保持最新。过程如下：
元Agent首先被开发者注册到Agent Cluster中，之后，Agent Cluster会向AgentCenter登记该元Agent的信息，Agent Center确认元Agent基本功能信息无误后，将该元Agent及其功能语义更新到R-WRDL Pool中；另一种情形，过期的元Agent被开发者从AgentCluster中废弃，之后，Agent Cluster会向Agent Center注销该元Agent的信息，然后AgentCenter将该元Agent及其功能语义从R-WRDL Pool中移除。
步骤2.2：采用惰性加载机制加载R-WRDL Pool配置信息。即在程序启动阶段将R-WRDL Pool中的所有配置信息装载到Mapping Tree和Memory Pool中，来提高配置信息的搜索速度，之后仅在R-WRDL Pool状态发生变化时，才将改变的信息同步到内存中，以缩短配置加载时间。如上所述，R-WRDL Pool配置信息的加载分为两步：首先，对R-WRDL节点信息进行匹配，组成树形结构后存入Mapping Tree中，采用树形结构能够更加快速地进行搜索定位。
R-WRDL文档的XML Scheme结构如图2所示：每个element节点分别表示一个用户需求，每个element节点都拥有URI、method和key三个属性。URI表示REST服务请求资源的路径，method表示REST服务请求的动作，为HTTP标准方法，一般为GET/POST/PUT/PATCH/DELETE。key的值无需手动配置，在语义理解Agent提取URI和method的值后，会根据提取的值生成一个唯一的字符串，即操作标识key。R-WRDL文档的其余部分将在步骤3中被加载至Memory Pool中。
加载Mapping Tree的过程如下：首先语义理解Agent取出URI的值放入MappingTree的第二层节点中，然后取得method的值放入Mapping Tree的第三层节点中，接着将当前R-WRDL所用xml载体的文件名作为锚点tag，加上自动生成的唯一操作标识key作为Mapping Tree的第四层叶子节点，加载完毕的Mapping Tree结构如图3所示。
步骤2.3：当Mapping Tree加载完成后，将R-WRDL Pool配置文件中的需求信息装载到Memory Pool中，具体过程是：
在程序启动阶段，语义理解Agent会解释R-WRDL Pool中的需求配置信息，并将解释的结果存储到Memory Pool中；另一种情形，当程序监测到R-WRDL Pool发生变化时，会命令语义理解Agent对变化的内容进行语义分析，并将最新的配置信息同步到Memory Pool中。
步骤2.4：前端发送REST服务请求，适配Agent获取该服务请求并解析得到统一资源标识符URI和HTTP标准方法，根据解析后的结果前往Mapping Tree中搜索得到锚点tag和唯一操作标识key，并传递给决策Agent。决策Agent接受适配Agent传递的锚点tag和唯一操作标识key，锚点tag为首个需要执行的元Agent的标记(互联网环境是动态不确定的，这使得REST服务开发也具有了一定的不确定性。为了确保AnGo模型能提供相对明确和稳定的系统级别可复用REST服务开发能力，单一的元Agent无法完成多个相互交互的复杂任务。因此，就需要多个元Agent间通过协同的方式来实现对用户需求的解析、处理和资源提供。AnGo模型通过Agent Chain来完成这一协作任务，这既提高了软件开发的效率，同时也确保了软件质量，因为Agent Chain中的每一个元Agent在加入前都必须保证是可用、可靠的，并已经通过软件测试。Agent Chain基于元Agent，能够根据环境和需求的变化而变化，它也是确保AnGo系统内各个组件的生存能力的重要方式。此处的锚点tag标记了Agent Chain中的首个元Agent)。决策Agent首先根据锚点tag进行路由转发，然后根据唯一操作标识key获取Memory Pool中的配置信息config，再根据配置信息config从组件层中筛选出符合特定要求的元Agent进行装配，最后决策Agent按序执行装配完成的Agent Chain，并将执行结果以JSON为媒介返回至视图层。
具体过程如下：
首先将REST-AnGo模型抽象为如图4所示的四层超网络图结构，至上而下分别为：用户网络、REST服务网络、元Agent网络和R-WRDL需求网络。
用户网络：由请求REST服务的用户构成，不同用户可能发送不同REST服务请求，也可能发送相同REST服务请求。
REST服务网络：由系统提供的REST服务构成，每个REST服务主要包含统一资源标识符URI、HTTP标准方法和请求参数。每个用户可以请求多个REST服务，每个REST服务也可以为多个用户提供服务。因此，用户网络与REST服务网络之间为多对多的关系。
元Agent网络：由元Agent构成，REST-AnGo模型支持复杂REST服务的开发。由于单一的元Agent无法完成多个相互交互的复杂任务，因此，就需要多个元Agent间通过协同组合的方式来实现对于开发复杂REST服务的支持。REST-AnGo模型通过Agent Chain来完成元Agent的组合，Agent Chain基于元Agent，能够根据环境和需求的变化而变化，它是确保AnGo系统内各个组件的生存能力的重要方式。因此，REST服务与Agent Chain形成多对一的关系，而Agent Chain由多个元Agent组合而成，则REST服务网络与元Agent网络之间为多对多的关系。
R-WRDL需求网络：由R-WRDL需求片段构成，元Agent的执行依赖R-WRDL需求配置片段，元Agent可在运行时动态装载R-WRDL需求配置片段，它是元Agent个性化执行以适应多样化REST服务的重要保障。每个元Agent可装载多个R-WRDL配置，因此，元Agent网络与R-WRDL需求网络之间为一对多的关系。
根据以上超网络之间的关系，可建立多层映射关系：REST服务与元Agent之间的映射以及元Agent与R-WRDL需求之间的映射。REST-AnGo模型建立映射过程如下：
用户发送REST服务请求，适配Agent获取该服务请求并解析得到统一资源标识符URI和HTTP标准方法，根据解析后的结果前往Mapping Tree中搜索得到锚点tag和唯一操作标识key，并传递给决策Agent。
2.4.1)决策Agent依据锚点tag得到Agent Chain的链首Agent，并根据用户需求，结合环境变化的因素，以元Agent协同的方式进行Agent组合，得到Agent Chain。一条组合完成的Agent Chain可提供多个REST服务，该过程即完成了REST服务到元Agent的映射。
2.4.2)决策Agent根据唯一操作标识key，前往Memory Pool中查询得到R-WRDL需求片段(配置信息config)。一条组合完成的Agent Chain装载不同的R-WRDL需求片段，即可完成用户多样化的需求，此过程即完成了元Agent到R-WRDL需求的映射。
实例：采用本发明提出的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，为某教师培训管理系统开发REST服务为例。该REST-AnGo模型共分为4个模块：适配模块、配置模块、决策模块和元Agent模块。说明如下：
适配模块：对前端发送的REST服务请求进行解析，将解析得到的统一资源标识符URI和HTTP标准方法发送至配置模块，查询得到锚点tag和唯一操作标识key，并发送至决策模块。
配置模块：在内存中共分配两块配置池，Mapping Tree存储了统一资源标识符URI、HTTP标准方法和R-WRDL需求配置的对应关系，利用Mapping Tree能够根据前端发送的RSET服务快速定位到R-WRDL需求配置；Memory Pool存储了R-WRDL需求配置，决策模块根据该配置信息能够进行Agent组合并完成用户需求。
决策模块：根据适配模块发送的锚点tag和唯一操作标识key，前往配置模块查询得到R-WRDL需求配置，根据获取到的配置信息，从元Agent模块中筛选相应的元Agent进行组合，并完成用户需求。
元Agent模块：由执行基本功能的自主行为实体单元——元Agent构成，模块能够对元Agent的登记、注销进行有效管理，并实时将元Agent信息更新至配置模块。该模块主要为决策模块提供有效的元Agent进行组合。
下面以基本的培训发布功能为例，详细阐述REST-AnGo模型的运作流程：
1)配置R-WRDL Pool，以xml为载体的R-WRDL配置信息如下：
Figure BDA0001321542930000151
R-WRDL元素说明如表1所示：
Figure BDA0001321542930000152
Figure BDA0001321542930000161
表1
2)配置模块对R-WRDL Pool进行解析，提取element节点的URI以及method属性，将URI属性的值作为Mapping Tree的第二层节点，将method属性的值作为Mapping Tree的第三层节点。接着，程序会根据URI以及method的值自动生成唯一的字符串POST/training，配置模块将该字符串回填至R-WRDL的element节点的key属性中，并将该值作为唯一操作标识key，加上当前R-WRDL所用xml载体的文件名Insert作为锚点tag，放入Mapping Tree的第四层叶子节点中。此时，Mapping Tree的结构已经构建完成。然后配置模块会将余下的R-WRDL需求配置存入Memory Pool中，完成所有配置信息的加载。
3)前端发送REST服务请求，请求服务器发布一个新培训活动，URI为/trainings，method为POST，另外REST服务请求中还包含新培训活动的相关参数，例如：培训名称、时间、地点等。适配模块首先根据URI的值/trainings，匹配Mapping Tree的第二层子节点，找到值为/trainings的节点后，根据method的值POST，匹配/trainings节点下的第三层子节点，找到值为POST的节点后，取出POST节点下第四层子节点的值，该值的结构为tag+key。此时适配模块完成查询功能，获得锚点tag：Insert以及唯一操作标识key：POST/training。
4)决策模块根据唯一操作标识key：POST/training，前往Memory Pool中查询key属性为POST/training的element节点，查询得到的element节点即为R-WRDL需求配置，决策模块首先根据锚点tag：Insert定位得到Agent Chain的链首Agent，然后依据R-WRDL需求配置进行元Agent组合。由于本例需求较为简单，单个元Agent即可完成新培训的发布，因此无需进行元Agent组合。链首Agent：Insert根据查询得到的R-WRDL需求配置执行以下步骤：
4.1)查找element节点下的sql子节点，获得value属性值：insert into trainingvalues(null,？,？,？,0,？,？,？,？,？,？,？,？,？,？,？,null)
4.2)遍历sql节点下的param子节点，根据param的值解析REST服务请求中传递的同名参数，将得到的参数值填入上一步value值相应的？处，直到value值中所有的？被前端传递的参数所替换。
4.3)此时替换完毕后的value值即为需要执行的sql语句，元Agent执行该sql语句，将执行结果以JSON为数据媒介返回至前端。

Claims (8)

1.一种面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步、建立一个基于REST-AnGo的模型，分为视图层、控制层和组件层，过程如下：
1.1、视图层，用于负责数据模型的相互转化，在任务请求阶段，视图层将用户提交的可视化数据转化为符合REST-AnGo模型标准的JSON数据媒介，并传送给控制层；在请求响应阶段，视图层将控制层处理的数据结果转化为可视化数据模型，以便用户进行直观理解；
1.2、控制层，用于负责请求的适配、R-WRDL配置信息的解析、元Agent的动态装配、任务的执行以及与表现层的通讯，并能根据表现层触发的事件执行相应的动作；
1.3、组件层，用于负责为调度Agent提供一系列具有基本功能的处理单元；
第二步、基于所述的模型，提出的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，过程如下：
步骤2.1：采用元Agent自更新机制将拥有基本功能的元Agent注册到Agent Cluster中，或者将已经废弃的元Agent从Agent Cluster中注销；
步骤2.2：采用惰性加载机制加载R-WRDL Pool配置信息，即在程序启动阶段将R-WRDLPool中的所有配置信息装载到Mapping Tree和Memory Pool中，来提高配置信息的搜索速度，之后仅在R-WRDL Pool状态发生变化时，才将改变的信息同步到内存中；
步骤2.3：当Mapping Tree加载完成后，将R-WRDL Pool配置文件中的需求信息装载到Memory Pool中；
步骤2.4：前端发送REST服务请求，适配Agent获取该服务请求并解析得到统一资源标识符URI和HTTP标准方法，根据解析后的结果前往Mapping Tree中搜索得到锚点tag和唯一操作标识key，并传递给决策Agent，决策Agent接受适配Agent传递的锚点tag和唯一操作标识key，锚点tag为首个需要执行的元Agent 的标记；AnGo模型通过Agent Chain来完成这一协作任务，Agent Chain中的每一个元Agent在加入前都必须保证是可用、可靠的，并已经通过软件测试；Agent Chain基于元Agent，能够根据环境和需求的变化而变化，它也是确保AnGo系统内各个组件的生存能力的重要方式；此处的锚点tag标记了Agent Chain中的首个元Agent，决策Agent首先根据锚点tag进行路由转发，然后根据唯一操作标识key获取Memory Pool中的配置信息config，再根据配置信息config从组件层中筛选出符合特定要求的元Agent进行装配，最后决策Agent按序执行装配完成的Agent Chain，并将执行结果以JSON为媒介返回至视图层。
2.如权利要求1所述的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，其特征在于：所述1.2)中，所述控制层包含的模块有：
适配Agent：根据前端发送的统一资源标识符URI和HTTP标准方法，通过搜索MappingTree得到锚点tag和唯一操作标识key，并传递给决策Agent；
决策Agent：任务处理的枢纽，它接受适配Agent传递的锚点tag和唯一操作标识key，锚点tag为首个需要执行的元Agent的标记，决策Agent首先根据锚点tag进行路由转发，然后根据唯一操作标识key获取Memory Pool中的配置信息config，再根据配置信息config从组件层中筛选出符合特定要求的元Agent进行按序装配，并将处理结果返回至视图层；
R-WRDL Pool：配置文件池，由R-WRDL语言编写，R-WRDL并非是一种真正的语言，其含义是一种基于REST-AnGo模型的用户需求转换规则，程序员把每个功能点的个性化需求、资源所对应的URI路径、HTTP标准方法以及每个元Agent所具有的功能一一对应，通过R-WRDL语言描述在XML文档上，在程序动态执行时，语义理解Agent进行解释并内存化，分别存储到Mapping Tree和Memory Pool中，以作为整个模型动态运行的全局决策依据；
Mapping Tree：资源操作匹配树，该树共分为4层，第一层为Root，第二层对应前端发送的统一资源标识符URI，第三层对应前端发送的HTTP标准方法，第四层由锚点tag和唯一操作标识key组成，锚点tag对应R-WRDL所用xml载体的文件名，key对应R-WRDL需求片段的唯一标识，通过搜索该树可以根据URI和HTTP方法快速定位锚点tag以及唯一操作标识key；
Memory Pool(内存池)：存储R-WRDL Pool语义理解后的信息，在内存中由特定数据结构存储；
语义理解Agent：对R-WRDL语言编写的XML文档进行语义理解，并将解释的结果存储到Mapping Tree和Memory Pool中；
Agent Chain：由一系列元Agent按顺序组成，具有完成特定功能的Agent链。
3.如权利要求1或2所述的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，其特征在于：所述1.3)中，所述组件层包含的模块有：
Agent Cluster：由大量元Agent组成的无序Agent簇；
Agent Center：Agent中心，对Agent Cluster进行实时感知，负责管理元Agent的注册及注销；
元Agent：能通过对外提供服务以展示其功能的自主行为实体单元，新的元Agent可向Agent Center进行注册，从而获得参与决策Agent动态装配的资格；
元Agent将用户需求分类成若干功能集合，每个集合内都对应了一种通用的功能需求操作，并由对应元Agent管理，即元
Figure FDA0002371025390000031
表示元Agent到某种功能集合的映射。
4.如权利要求1或2所述的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，其特征在于：所述步骤2.1中，采用元Agent自更新机制的过程如下：
元Agent首先被开发者注册到Agent Cluster中，之后，Agent Cluster会向AgentCenter登记该元Agent的信息，Agent Center确认元Agent基本功能信息无误后，将该元Agent及其功能语义更新到R-WRDL Pool中；另一种情形，过期的元Agent被开发者从AgentCluster中废弃，之后，Agent Cluster会向Agent Center注销该元Agent的信息，然后AgentCenter将该元Agent及其功能语义从R-WRDL Pool中移除。
5.如权利要求1或2所述的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，其特征在于：所述步骤2.2中，R-WRDL Pool配置信息的加载分为两步：首先，对R-WRDL节点信息进行匹配，组成树形结构后存入Mapping Tree中，采用树形结构能够更加快速地进行搜索定位，过程如下：
R-WRDL的每个element节点分别表示一个用户需求，每个element节点都拥有URI、method和key三个属性，URI表示REST服务请求资源的路径，method表示REST服务请求的动作，为HTTP标准方法，key的值无需手动配置，在语义理解Agent提取URI和method的值后，会根据提取的值生成一个唯一的字符串，即操作标识key；首先语义理解Agent取出URI的值放入Mapping Tree的第二层节点中，然后取得method的值放入Mapping Tree的第三层节点中，接着将当前R-WRDL所用xml载体的文件名作为锚点tag，加上自动生成的唯一操作标识key作为Mapping Tree的第四层叶子节点。
6.如权利要求5所述的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，其特征在于：所述步骤2.3中，当Mapping Tree加载完成后，将R-WRDL Pool配置文件中的需求信息装载到Memory Pool中，过程是：
在程序启动阶段，语义理解Agent会解释R-WRDL Pool中的需求配置信息，并将解释的结果存储到Memory Pool中；另一种情形，当程序监测到R-WRDL Pool发生变化时，会命令语义理解Agent对变化的内容进行语义分析，并将最新的配置信息同步到Memory Pool中。
7.如权利要求6所述的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，其特征在于：所述步骤2.4的过程如下：
首先将REST-AnGo模型抽象为4层超网络图结构，至上而下分别为：用户网络、REST服务网络、元Agent网络和R-WRDL需求网络；
用户网络：由请求REST服务的用户构成，不同用户可能发送不同REST服务请求，也可能发送相同REST服务请求；
REST服务网络：由系统提供的REST服务构成，每个REST服务包含统一资源标识符URI、HTTP标准方法和请求参数，每个用户可以请求多个REST服务，每个REST服务也可以为多个用户提供服务，因此，用户网络与REST服务网络之间为多对多的关系；
元Agent网络：由元Agent构成，REST-AnGo模型支持复杂REST服务的开发，需要多个元Agent间通过协同组合的方式来实现对于开发复杂REST服务的支持，REST-AnGo模型通过Agent Chain来完成元Agent的组合，Agent Chain基于元Agent，能够根据环境和需求的变化而变化，它是确保AnGo系统内各个组件的生存能力的重要方式，REST服务与Agent Chain形成多对一的关系，而Agent Chain由多个元Agent组合而成，则REST服务网络与元Agent网络之间为多对多的关系；
R-WRDL需求网络：由R-WRDL需求片段构成，元Agent的执行依赖R-WRDL需求配置片段，元Agent可在运行时动态装载R-WRDL需求配置片段，它是元Agent个性化执行以适应多样化REST服务的重要保障，每个元Agent可装载多个R-WRDL配置，因此，元Agent网络与R-WRDL需求网络之间为一对多的关系；
根据以上超网络之间的关系，建立多层映射关系：REST服务与元Agent之间的映射以及元Agent与R-WRDL需求之间的映射。
8.如权利要求7所述的面向REST架构风格的Web服务快速开发方法，其特征在于：所述REST-AnGo模型建立映射过程为：用户发送REST服务请求，适配Agent获取该服务请求并解析得到统一资源标识符URI和HTTP标准方法，根据解析后的结果前往Mapping Tree中搜索得到锚点tag和唯一操作标识key，并传递给决策Agent，过程如下：
2.4.1)决策Agent依据锚点tag得到Agent Chain的链首Agent，并根据用户需求，结合环境变化的因素，以元Agent协同的方式进行Agent组合，得到Agent Chain，一条组合完成的Agent Chain可提供多个REST服务，该过程即完成了REST服务到元Agent的映射；
2.4.2)决策Agent根据唯一操作标识key，前往Memory Pool中查询得到R-WRDL需求片段，一条组合完成的Agent Chain装载不同的R-WRDL需求片段，即可完成用户多样化的需求，此过程即完成了元Agent到R-WRDL需求的映射。
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