CN111026972B - 物联网中的订阅数据推送方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请关于一种物联网中的订阅数据推送方法、装置、设备及存储介质，涉及物联网技术领域。该方法包括：当接收到订阅条件集合时，将订阅条件集合解析为第一属性集合；获取设备数据，将设备数据解析为第二属性集合；以第一属性集合中的属性元素集合为过滤条件对第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤，当有一个属性元素布隆过滤结果表示不匹配时，停止对第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤；返回获取设备数据的步骤。通过上述方法，使得在订阅数据推送的过程中，在有一个属性元素不符合订阅条件时，停止对该设备数据的匹配，开始下一个设备数据的匹配，从而减少了对订阅服务器匹配资源的浪费，提高了订阅服务器的匹配效率。

Description

物联网中的订阅数据推送方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及物联网技术领域，特别涉及物联网中的订阅数据推送方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着物联网技术的大规模普及，物与物、人与物之间的信息交互日趋频繁，在订阅数据推送过程中，需要根据订阅条件对订阅服务器中的数据进行匹配。

在相关技术中，人们一般采用将数据库中的数据与订阅条件进行匹配，匹配结束后根据该数据是否符合订阅条件决定是否将该数据发送给用户。

上述相关技术中，由于数据结构中通常包含有不同的属性值，在确定数据的某一属性值不符合订阅条件时，对数据的其他属性值进行匹配就没有意义，从而造成订阅服务器匹配资源的浪费，降低订阅服务器的匹配效率。

发明内容

本申请实施例提供了一种物联网中的订阅数据推送方法、装置、设备及存储介质，可以提高减少校验过程中对校验资源的浪费，并提高校验效率，该技术方案如下：

一方面，提供了一种物联网中的订阅数据推送方法，所述方法由订阅服务器执行，所述方法包括：

响应于接收到订阅条件集合，将所述订阅条件集合解析为第一属性集合，所述第一属性集合中包含至少一个属性元素集合，所述订阅条件集合中包含至少一个订阅条件；

获取设备数据，所述设备数据存储在所述订阅服务器中；

将所述设备数据解析为第二属性集合，所述第二属性集合中包含的属性元素与所述第一属性集合中包含的所述属性元素集合的类型相同；

以所述第一属性集合中的属性元素集合为过滤条件对所述第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤；

响应于所述第二属性集合中的属性元素中的其中一个的布隆过滤结果表示与所述第一属性集合中的对应属性元素集合不匹配，停止对所述第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤；

返回所述获取设备数据的步骤。

一方面，提供了一种物联网中的订阅数据推送装置，所述装置应用于订阅服务器中，所述装置包括：

第一解析模块，用于响应于接收到订阅条件集合，将所述订阅条件集合解析为第一属性集合，所述第一属性集合中包含至少一个属性元素集合，所述订阅条件集合中包含至少一个订阅条件；

获取模块，用于获取设备数据，所述设备数据存储在所述订阅服务器中；

第二解析模块，用于将所述设备数据解析为第二属性集合，所述第二属性集合中包含的属性元素与所述第一属性集合中包含的所述属性元素集合的类型相同；

布隆过滤模块，用于以所述第一属性集合中的属性元素集合为过滤条件对所述第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤；

停止模块，用于响应于所述第二属性集合中的属性元素中的其中一个的布隆过滤结果表示与所述第一属性集合中的属性元素集合中的其中一个不匹配，停止对所述第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤；

返回模块，用于返回所述获取设备数据的步骤。

可选的，所述布隆过滤模块，包括：

第一计算子模块，用于对所述第一属性集合中的属性元素集合的属性值分别进行哈希运算，获得所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合；

第二计算子模块，用于对所述第二属性集合中的属性元素的属性值分别进行哈希运算，获得所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量；

所述停止模块，用于响应于所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量中的其中一个与所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合中的其中一个不匹配，停止对所述第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤。

可选的，响应于所述订阅条件的数目为1，所述装置还包括：

第一发送模块，用于响应于所述第二属性集合中的属性元素的布隆过滤结果表示与所述第一属性集合中的属性元素集合对应匹配，将所述设备数据发送给所述客户端，所述客户端是发送所述订阅条件的终端。

可选的，响应于所述订阅条件的数目大于1，所述装置还包括：

计算模块，用于响应于所述第二属性集合中的属性元素的布隆过滤结果表示与所述第一属性集合中的属性元素集合对应匹配成功，对所述匹配成功的各个属性元素所对应的所述订阅条件集合取交集，获得统一订阅条件；

匹配模块，用于将所述统一订阅条件对应的属性集合与所述第二属性集合对应进行匹配，获得匹配结果；

第二发送模块，用于响应于所述匹配结果表示所述第二属性集合与所述统一订阅条件对应的属性集合匹配成功，将所述设备数据发送给所述客户端。

可选的，所述计算模块，用于响应于所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合与所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量对应匹配成功，对所述匹配成功的各个所述第一属性集合中的属性元素所对应的订阅条件的集合取交集，获得统一订阅条件。

可选的，所述第一属性集合中包含的属性元素集合为模型、设备和测点中的至少一种。

一方面，提供了一种计算机设备，计算机设备包含处理器和存储器，所述存储器中存储由至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述物联网中的订阅数据推送方法。

一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述物联网中的订阅数据推送方法。

本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过在收到订阅条件集合时，将订阅条件集合解析为第一属性集合；获取设备数据，并将该设备数据解析为第二属性集合，该第二属性集合与第一属性集合所包含的属性元素集合类型相同，以第一属性集合的属性元素集合为过滤条件对第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤，响应于第二属性集合中的属性元素中有一个的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的对应属性元素集合不匹配，则停止对第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤，并返回获取设备数据的步骤，使得在订阅数据推送的过程中，将对设备数据与订阅条件集合的匹配过程按照属性元素进行匹配，从而在有一个属性元素不符合订阅条件集合时，停止对该设备数据的匹配，减少了对订阅服务器匹配资源的浪费，提高了订阅服务器的匹配效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1至图6示出了布隆过滤器的工作流程示意图；

图7示出了本申请一个示例性的实施例提供的物联网中的订阅数据推送方法的流程图；

图8示出了本申请一个示例性的实施例提供的物联网中的订阅数据推送方法的流程图；

图9示出了本申请实施例所涉及的在多个订阅条件下的不同属性元素的属性值进行哈希运算后对应的二进制向量示意图；

图10示出了本申请一示例性实施例提供的物联网中的订阅数据推送装置的方框图；

图11是根据一示例性实施例示出的计算机设备的结构框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

应当理解的是，在本文中提及的“若干个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

随着物联网技术的大规模普及，在订阅数据推送过程中，对订阅条件与订阅服务器中的数据匹配的准确性提出了更高的要求，本申请提供一种物联网中的订阅数据推送方法，可以减少订阅服务器匹配资源的浪费，提高订阅服务器的匹配效率。为了便于理解，下面对本申请涉及的几个名词进行解释。

1)物联网(Internet of Things，IoT)

物联网是是基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。其应用领域主要包括运输和物流、工业制造、健康医疗、智能环境(家庭、办公、工厂)等，具有十分广阔的市场前景。

2)布隆过滤器(Bloom Filter)

布隆过滤器是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率(假正例False positives，即Bloom Filter报告某一元素存在于某集合中，但是实际上该元素并不在集合中)和删除困难，但是没有识别错误的情形(即假反例False negatives，如果某个元素确实没有在该集合中，那么Bloom Filter是不会报告该元素存在于集合中的，所以不会漏报)。

请参考图1至图6，其示出了布隆过滤器的工作流程示意图，如图1至图6所示，以统一资源定位符(Uniform Resource Locator，URL)为例，对URL进行布隆过滤可以为：

(1)以第一、第二、第三个URL为过滤条件，分别按照三种不同的哈希(Hash)函数，分别对应生成三个不同的Hash值；

如图1至图3所示，图1至图3分别示出了对网址a、网址b和网址c进行哈希运算的示意图，三种不同的Hash函数分别为HashA、HashB、HashC，网址a对应的三个Hash值为4、16、8，网址b的三个Hash值为9、11、7，网址c对应的三个Hash值为3、15、10。

(2)将过滤条件映射到一个空的位图文件(Bitmap)集合中；

如图4所示为一个空的Bitmap集合，由于网址a对应的三个Hash值为4、16、8，所以判断4、16、8在Bitmap集合的对应位置为1，于是将4、16、8的对应位置设置为1，对于网址b对应的三个Hash值为9、11、7，所以判断9、11、7在Bitmap集合的对应位置为1，于是将9、11、7对应的位置设置为1，网址c对应的三个Hash值为3、15、10，所以判断3、15、10在Bitmap集合的对应位置为1，于是将3、15、10对应的位置设置为1，图5示出了设置完成后的Bitmap集合。

(3)当第四个URL加入到布隆过滤器时，将第四个URL按照与布隆过滤条件相同的三种Hash函数进行Hash运算，分别生成三个不同的Hash值；

如图6所示，该第四个URL网址x对应的Hash值为4、16、8。

(4)判断设置后的Bitmap集合中与第四个URL对应的Hash值相对应的位置是否为1，若三个位置上同时为1，则确定该URL是一个重复的URL，若三个位置上不同时为1，则确定该URL不是一个重复的URL。

图6所示的第四个URL网址x生成的三个Hash值4、16、8对应在图5的Bitmap集合中，位置4、16、8上同时为1，则确定图6所示的网址x是一个重复的URL，且网址x与网址a重复。

当第四个URL被确定为不是一个重复的URL时，可以将该URL对应的三个Hash值所对应的Bitmap集合中的位置中未置1的位置置1，并将其作为下一个布隆过滤条件对下一个URL进行布隆过滤。

其中，Bitmap集合的大小不限于上述图示中所示的集合大小，Bitmap集合每一个位置对应的大小为1比特(bit)，用户可以根据不同的需求进行相应的设置，且对Bitmap集合中的位置置1的操作，每个位置上仅执行一次。

在本申请实施例中，布隆过滤器用于对订阅数据是否符合订阅条件进行判断，将订阅条件拆分为属性集合，将该属性集合作为布隆过滤条件进行Hash运算，映射到Bitmap集合中，其中对应于不同属性进行Hash运算中所使用的Hash算法可以相同也可以不同。将订阅数据拆分为与订阅条件新对应的属性集合，并按照对应于订阅条件中不同属性进行Hash运算中所使用的Hash算法对订阅数据中的不同属性进行Hash运算，按照同一订阅数据不同属性对应的Hash值所对应的在Bitmap集合中的位置是否全部置1，判断该订阅数据是否符合该订阅条件，若同一订阅数据不同属性对应的Hash值所对应的在Bitmap集合中的位置全部置1，则该订阅数据符合该订阅条件，若同一订阅数据不同属性对应的Hash值所对应的在Bitmap集合中的位置未全部置1，则该订阅数据不符合该订阅条件。

请参考图7，其示出了本申请一个示例性的实施例提供的物联网中的订阅数据推送方法的流程图。该物联网中的订阅数据推送方法由订阅服务器执行，如图7所示，该物联网中的订阅数据推送方法可以包括以下步骤：

步骤710，响应于接收到订阅条件集合，将订阅条件集合解析为第一属性集合，该第一属性集合中包含至少一个属性元素集合，所述订阅条件集合中包含至少一个订阅条件。

其中，订阅条件是指用来对订阅服务器中的订阅数据进行筛选的自定义条件，该订阅条件可以由用户通过将自定义条件输入订阅服务器来实现，也可以由用户控制该订阅服务器中的标签控件来实现。

比如，在一种可能的情况下，在客户端中存在搜索框，用户可以通过客户端相连的外部设备进行文字输入，将自定义条件发送到订阅服务器，或者，在客户端具有语音识别功能的前提下，用户通过语音输入将自定义条件发送到订阅服务器，或者，该客户端中设置有进行订阅数据筛选的标签控件，比如，在订阅服务器的触控界面上显示有模型A，设备B，测点C等标签控件，该标签控件中包含有对对应订阅数据的说明，用户可以通过单选或者多选来实现将自定义条件发送到订阅服务器中。

在一种可能的实现方式中，该订阅条件可以包含有对至少一个属性进行筛选的子订阅条件，比如，用户输入到的自定义条件为“一个具有物联网功能的电灯”，该自定义条件在订阅服务器中可以解析为不同的属性集合，该属性集合可以是标识这个电灯设备的编号，该电灯设备对应的设备模型，以及该设备模型中具有的相应的测点等内容，对于属性集合中的不同属性元素，会有对应的子订阅条件对不同的属性元素进行说明或者限制，比如，该“一个具有物联网功能的电灯”解析后对应的测点A中，具有对于该电灯模型的电流或者电压进行说明的属性值。

可选的，在对订阅条件集合进行解析的过程中，需要对订阅条件集合中的每一个订阅条件与其所对应的解析结果相关联，即对于每一个订阅条件而言都有与之对应的第一属性子集合，该第一属性子集合包含于第一属性集合中。比如，对于订阅条件1可以有与之对应的第一属性子集合1，该第一属性子集合1可以包括对应的属性元素，比如模型1、设备1、测点1等。

步骤720，获取设备数据，该设备数据存储在该订阅服务器中。

订阅服务器与数据产生设备相连，数据产生设备可以将产生的设备数据传送到订阅服务器中，在接收到订阅条件时，订阅服务器可以从自身储存的设备数据中提取设备数据。

步骤730，将设备数据解析为第二属性集合，第二属性集合中包含的属性元素与第一属性集合中包含的属性元素集合的类型相同。

在获取到设备数据后，可以根据对订阅条件的解析规则对该设备数据进行对应的解析，比如，对于将订阅条件解析为设备、模型以及测点三种属性元素所组成的属性集合，那么对于设备数据也应当采用相同的解析规则，将该设备数据解析为设备、模型以及测点三种属性元素所组成的属性集合，以保证数据之间的可比较性。

步骤740，以第一属性集合中的属性元素集合为过滤条件对第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤。

其中，该过程可以是，按照预设顺序，以第一属性集合中的属性元素集合的属性值为过滤条件对第二属性集合中的属性元素的属性值进行一对一布隆过滤，当第二属性集合中上一个属性元素的布隆过滤结果表示匹配成功后，再进行下一个属性元素的布隆过滤。比如，当预设匹配顺序为模型、设备、测点时，就先以订阅条件的属性集合中的模型的属性值为过滤条件，对设备数据的属性集合中的模型的属性值进行布隆过滤，当模型的属性值的布隆过滤结果表示匹配成功后，再以订阅条件的属性集合中的设备的属性值为过滤条件，对设备数据的属性集合中的设备的属性值进行布隆过滤，当设备的属性值的布隆过滤结果表示匹配成功后，再进行以订阅条件的属性集合中的测点的属性值为过滤条件，对测点的属性值进行布隆过滤。

步骤750，响应于第二属性集合中的属性元素中的其中一个的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的属性元素集合中的其中一个不匹配，停止对第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤。

在该设备数据的匹配过程中，只要有一个属性元素的属性值的布隆过滤结果表示与订阅条件集合中的对应属性元素的属性值是不匹配的，那么就可以确定该设备数据不满足该订阅条件，对于其他属性元素的属性值进行布隆过滤是没有意义的，因此，可以在有一个属性元素的属性值的布隆过滤结果表示与订阅条件集合中的该属性元素的属性值不匹配时，停止后续对其他属性元素进行布隆过滤，从而可以减少在匹配过程中对匹配资源的浪费。

步骤760，返回获取设备数据的步骤。

在订阅数据推送的过程中，当判断为某一设备数据不符合订阅条件集合中的任一订阅条件时，需要停止对该设备数据与订阅条件的匹配，并开始对下一设备数据与订阅条件的匹配，以获取订阅服务器中符合订阅条件集合中至少一个订阅条件的至少一条设备数据。

可选的，当订阅服务器中没有一条设备数据符合订阅条件集合中的某一订阅条件时，则判定该订阅条件不合法，并将该判定结果反馈给发送该订阅条件的客户端。

综上所述，本申请实施例中提供的物联网中的订阅数据推送方法，通过在收到订阅条件集合时，将订阅条件集合解析为第一属性集合；获取设备数据，并将该设备数据解析为第二属性集合，该第二属性集合与第一属性集合所包含的属性元素集合类型相同，以第一属性集合的属性元素集合为过滤条件对第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤，响应于第二属性集合中的属性元素中有一个的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的对应属性元素集合不匹配，则停止对第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤，并返回获取设备数据的步骤，使得在订阅数据推送的过程中，将对设备数据与订阅条件集合的匹配过程按照属性元素进行匹配，从而在有一个属性元素不符合订阅条件集合时，停止对该设备数据的匹配，减少了对订阅服务器匹配资源的浪费，提高了订阅服务器的匹配效率。

请参考图8，其示出了本申请一个示例性的实施例提供的物联网中的订阅数据推送方法的流程图。该物联网中的订阅数据推送方法由订阅服务器执行，如图8所示，该物联网中的订阅数据推送方法可以包括以下步骤：

步骤801，响应于接收到订阅条件集合，将订阅条件集合解析为第一属性集合，该第一属性集合中包含至少一个属性元素集合，该订阅条件集合中包含至少一个订阅条件。

可选的，第一属性集合中包含的属性元素集合为模型、设备和测点中的至少一种。其中，每一个属性元素的集合都对应包含有订阅条件集合中的所有订阅条件解析所得的对应属性元素，比如，对于模型集合，其包含有订阅条件集合中所有订阅条件解析所得的模型元素。

可选的，每个订阅条件有对应的订阅用户账号，该订阅用户账号用于指示将满足对应订阅条件的设备数据发送给该订阅用户账号。

比如，在物联网的订阅数据推送过程中，在同一时间段内订阅服务器可以收到多个用户发送的订阅条件，当订阅条件的数量大于1时，订阅服务器将多个订阅条件同时解析组成第一属性集合，其中一个订阅条件对应一个订阅用户账号。

步骤802，获取设备数据，该设备数据存储在该订阅服务器中。

步骤803，将设备数据解析为第二属性集合，第二属性集合中包含的属性元素与第一属性集合中包含的属性元素集合的类型相同。

步骤804，以第一属性集合中的属性元素集合为过滤条件与对第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤。该步骤可以包括：

1)对第一属性集合中的属性元素的属性值分别进行哈希运算，获得第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合。该过程可以包括以下步骤：

S810，对第一属性集合中的属性元素集合的属性值分别进行哈希运算，获得第一属性集合中的属性元素集合分别对应的运算结果；

S820，设立一个空的Bitmap集合；

S830，将第一属性集合中的属性元素集合分别对应的运算结果所对应的Bitmap集合的位置设为1，以获得第一属性集合中的属性元素集合所对应的二进制向量。

其中，对于Bitmap集合中的每一个位置只能进行一次置1操作，因此，基于哈希运算的特点，Bitmap集合中置1的位置可以对应于多个订阅条件，因此可以建立置1位置与订阅条件之间的相关性，可以实现为建立置1位置与属性元素之间的相关性，进而建立置1位置与订阅条件之间的关联性。

2)对第二属性集合中的属性元素的属性值分别进行哈希运算，获得第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量。

获得第二属性集合的属性元素对应的二进制向量的过程可以参考步骤S810至S830，此处不再赘述。

其中，对属性元素的属性值进行哈希运算的过程可以参考图1至图6所示的布隆过滤器的工作流程，在哈希运算过程中，对同一订阅条件或者同一设备数据的不同属性元素的属性值进行Hash运算所使用的Hash函数可以相同，也可以不同，对于订阅条件与设备数据中的对应属性元素的属性值进行Hash运算所使用的Hash函数必须相同，比如，订阅条件解析有设备、模型、测点三个属性元素，那么设备数据对应解析有设备、模型、测点三个属性元素，在对属性元素进行布隆过滤时，当对于订阅条件的三个属性元素的属性值进行Hash运算所使用的Hash函数均为HashA时，对于设备数据的三个属性元素的属性值进行Hash运算所使用的Hash函数也为HashA；当对于订阅条件的模型、设备、测点属性元素的属性值进行Hash运算所使用的Hash函数依次为HashA、HashB、HashC时，对于设备数据的模型、设备、测点属性元素的属性值进行Hash运算所使用的Hash函数也依次为HashA、HashB、HashC。

3)将第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合与第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量分别进行匹配。

可选的，该匹配过程可以通过计算设备的数据的属性元素对应二进制向量与订阅条件的属性元素对应的二进制向量的数量积，根据计算结果来确定该设备数据的属性元素是否符合该订阅条件，当计算结果为1时，则确定该设备数据的属性元素符合该订阅条件，当计算结果为0时，则确定该设备数据的属性元素不符合该订阅条件。

比如，当该订阅条件的个数大于1时，请参考图9，其示出了本申请实施例所涉及的在多个订阅条件下的不同属性元素的属性值进行哈希运算后对应的二进制向量示意图，如图9所示，Bitmap集合的大小为64bit，对于图9中的订阅条件集合中的属性元素的属性值经过Hash运算过后输出的Hash值是0至63整数范围内的数值，对于Bitmap集合中的Hash值对应的位置置1。

如图9所示的全体订阅条件的模型属性对应的二进制向量为[1,0,1,0,0,1,1,0,0,1…1,0]，设备数据的模型属性对应的二进制向量为[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0…0,0]，计算两者之间的数量积为：

[1,0,1,0,0,1,1,0,0,1…1,0]×[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0…0,0]＝1；

根据匹配设备数据与全体订阅条件的模型对应的二进制向量乘积结果为1，则确定该设备数据的模型的属性值可能符合订阅条件。

若将该设备数据的模型属性对应的二进制向量为[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0…0,0,]，计算两者之间的数量积为：

[1,0,1,0,0,1,1,0,0,1…1,0]×[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0…0,0]＝0；

根据匹配设备数据与全体订阅条件的模型属性对应的二进制向量乘积结果为0则确定该设备数据的模型的属性值一定不符合订阅条件集合中的订阅条件。

根据匹配结果，执行步骤805或者步骤807。

步骤805，响应于第二属性集合中的属性元素中的其中一个的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的属性元素集合中的其中一个不匹配，停止对第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤。

可选的，该过程包括，当第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量中的其中一个与第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合中的其中一个不匹配时，停止对第二属性集合中的属性元素的匹配，并执行步骤806。

步骤806，返回获取设备数据的步骤。

步骤807，响应于第二属性集合中的属性元素的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的属性元素集合对应匹配，将设备数据发送给客户端，该客户端是发送该订阅条件的终端。

当订阅条件的数量为1时，第二属性集合中的属性元素的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的属性元素集合对应匹配时，也就说明设备数据与订阅条件匹配成功，订阅服务器将设备数据持续发送给该订阅条件对应的客户端，其中，该设备数据是随着时间的推移进行改变的数据。比如，当该订阅条件为“获取光伏组件模型中的光伏组件1的光伏功率”，对于该光伏组件模型中的光伏组件1的光伏功率的数值，会随着太阳辐照度的影响增大或减少，当设备数据与上述订阅条件匹配成功后，订阅服务器就会将光伏组件1上传的光伏功率值不断地传给客户端。

当该订阅条件的数量大于1时，由于Hash函数输出的是一定范围内的整数，所以对于不同的订阅条件的属性元素的属性值进行Hash运算所得的Hash值可能会出现重复，从而导致第一属性集合中的一个属性元素可能对应于多个订阅条件，比如，定义该Hash函数为：

H(x)＝h

其中，H是预设的哈希函数，x为可变大小的数据，h为计算所得的在固定长度的Hash值。

当该Hash函数为对2取余数的函数时，对于订阅条件1的模型属性的属性值为13，订阅条件2的模型属性为5，可能出现以下结果：

H(13)＝1；

H(5)＝1；

其中，5对2取余数的结果与13对2取余数的结果相同均为1，但是5并不等于13，也就是订阅条件1与订阅条件2并不相同，由于两者进行Hash运算的结果均为1，所以对应的Bitmap集合中的位置1上均置1，但由于同一个位置上的置1操作仅执行一次，所以位置1上置1所关联的订阅条件为两个，因此，为了避免Hash运算结果的碰撞造成的判断结果不准确的情况，执行以下步骤：

1)响应于第二属性集合中的属性元素的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的属性元素集合对应匹配成功，对匹配成功的各个第一属性集合中的属性元素所对应的订阅条件集合取交集，获得统一订阅条件。

可选的，当第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合与第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量对应匹配成功时，对匹配成功的各个第一属性集合中的属性元素所对应的订阅条件的集合取交集，获得统一订阅条件。

其中，每个订阅条件可以具有对应的订阅条件标记，在对订阅条件的集合取交集时，可以为获取匹配成功的各个第一属性集合中的属性元素所对应的订阅条件标记，对各个第一属性集合中的属性元素所对应的订阅条件标记取交集，以获取统一订阅条件所对应的订阅条件标记，从而获取统一订阅条件。

2)将所述统一订阅条件对应的属性集合与所述第二属性集合对应进行匹配，获得匹配结果。

将统一订阅条件对应的属性集合中的属性元素的属性值与第二属性集合中的属性元素的属性值进行逐一匹配。

3)响应于所述匹配结果表示第二属性集合与统一订阅条件对应的属性集合匹配成功时，将设备数据发送给客户端，该客户端是发送订阅条件的终端。

比如，设备数据在模型属性的属性值对应的二进制向量与全体订阅条件的模型属性对应的二进制向量乘积的结果为1的位置是位置0，位置0关联的订阅条件组成的订阅条件的集合为[订阅条件1，订阅条件2]；在设备属性的属性值对应的二进制向量与全体订阅条件的设备属性对应的二进制向量乘积的结果为1的位置是2，位置2关联的订阅条件组成的订阅条件的集合为[订阅条件3，订阅条件2]；在测点属性的属性值对应的二进制向量与全体订阅条件的测点属性对应的二进制向量乘积的结果为1的位置是1，位置1关联的订阅条件组成的订阅条件的集合为[订阅条件4，订阅条件2]；对上述三个集合做交集，即可得出统一订阅条件为[订阅条件2]这个集合。

将统一订阅条件对应的属性集合与第二属性集合进行匹配，其中，统一订阅条件对应所对应的用户的个数可以为一个也可以为多个，由于在物联网的环境中，在同一时间可以有不同用户输入不同的订阅条件，匹配不同的设备数据，也可以有不同用户输入相同的订阅条件，匹配相同的设备数据，且不同用户输入的订阅条件对应有该用户的用户账号，当数据设备的属性集合与统一订阅条件对应的属性集合的匹配结果表示匹配成功时，订阅服务器可以根据不同订阅条件对应的一个或多个用户账号，将设备数据发送给对应用户账号所指示的客户端。

综上所述，本申请实施例中提供的物联网中的订阅数据推送方法，通过在收到订阅条件集合时，将订阅条件集合解析为第一属性集合；获取设备数据，并将该设备数据解析为第二属性集合，该第二属性集合与第一属性集合所包含的属性元素集合类型相同，以第一属性集合的属性元素集合为过滤条件对第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤，当第二属性集合中的属性元素中有一个的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的对应属性元素集合不匹配时，则停止对第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤，并返回获取设备数据的步骤，使得在订阅数据推送的过程中，将对设备数据与订阅条件的匹配过程按照属性元素进行匹配，从而在有一个属性元素不符合订阅条件时，停止对该设备数据的匹配，减少了对订阅服务器匹配资源的浪费，提高了订阅服务器的匹配效率。

请参考图10，其示出了本申请一示例性实施例提供的物联网中的订阅数据推送装置的方框图。该装置可以通过软件的形式实现为数据校验服务器的全部或者部分，以执行图7或图8，对应实施例所示的方法的全部或部分步骤。如图10所示，该物联网中的订阅数据推送装置可以包括：

第一解析模块1010，用于当接收到订阅条件时，将订阅条件解析为第一属性集合，第一属性集合中包含至少一个属性元素集合；

获取模块1020，用于获取设备数据，该设备数据存储在订阅服务器中；

第二解析模块1030，用于将设备数据解析为第二属性集合，第二属性集合中包含的属性元素与第一属性集合中包含的属性元素集合的类型相同；

布隆过滤模块1040，用于以第一属性集合中的属性元素集合为过滤条件对第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤；

停止模块1050，用于当第二属性集合中的属性元素中的其中一个的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的属性元素集合中的其中一个不匹配时，停止对第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤；

返回模块1060，用于返回获取设备数据的步骤。

可选的，该布隆过滤模块1040，包括：

第一计算子模块，用于对第一属性集合中的属性元素集合的属性值分别进行哈希运算，获得第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合；

第二计算子模块，用于对第二属性集合中的属性元素的属性值分别进行哈希运算，获得第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量；

该停止模块1050，用于当第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量中的其中一个与第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合中的其中一个不匹配时，停止对第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤。

可选的，响应于订阅条件的数目为1，该装置还包括：

第一发送模块，用于响应于第二属性集合中的属性元素的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的属性元素集合对应匹配，将设备数据发送给客户端，该客户端是发送订阅条件的终端。

可选的，响应于所述订阅条件的数目大于1，该装置还包括：

计算模块，用于响应于第二属性集合中的属性元素的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的属性元素集合对应匹配成功，对匹配成功的各个属性元素所对应的订阅条件集合取交集，获得统一订阅条件；

匹配模块，用于将统一订阅条件对应的属性集合与第二属性集合对应进行匹配，获得匹配结果；

第二发送模块，用于响应于匹配结果表示第二属性集合与统一订阅条件对应的属性集合匹配成功，将设备数据发送给客户端。

可选的，该计算模块，用于当第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合与第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量对应匹配成功，对匹配成功的各个第一属性集合中的属性元素所对应的订阅条件的集合取交集，获得统一订阅条件。

可选的，第一属性集合中包含的属性元素集合为模型、设备和测点中的至少一种。

综上所述，本申请实施例中提供的物联网中的订阅数据推送装置，通过软件的形式实现为订阅服务器的全部或者部分，通过在收到订阅条件集合时，将订阅条件集合解析为第一属性集合；获取设备数据，并将该设备数据解析为第二属性集合，该第二属性集合与第一属性集合所包含的属性元素集合类型相同，以第一属性集合的属性元素集合为过滤条件对第二属性集合中的属性元素按照预设顺序逐一进行布隆过滤，当第二属性集合中的属性元素中有一个的布隆过滤结果表示与第一属性集合中的对应属性元素集合不匹配时，则停止对第二属性集合中的其他属性元素进行布隆过滤，并返回获取设备数据的步骤，使得在订阅数据推送的过程中，将对设备数据与订阅条件的匹配过程按照属性元素进行匹配，从而在有一个属性元素不符合订阅条件时，停止对该设备数据的匹配，减少了对订阅服务器匹配资源的浪费，提高了订阅服务器的匹配效率。

图11是根据一示例性实施例示出的计算机设备1100的结构框图。该计算机设备可以实现为本申请上述方案中的订阅服务器。所述计算机设备1100包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1101、包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)1102和只读存储器(Read-Only Memory，ROM)1103的系统存储器1104，以及连接系统存储器1104和中央处理单元1101的系统总线1105。所述计算机设备1100还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(Input/Output系统，I/O系统)1106，和用于存储操作系统1113、应用程序1114和其他程序模块1115的大容量存储设备1107。

所述基本输入/输出系统1106包括有用于显示信息的显示器1108和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备1109。其中所述显示器1108和输入设备1109都通过连接到系统总线1105的输入输出控制器1110连接到中央处理单元1101。所述基本输入/输出系统1106还可以包括输入输出控制器1110以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器1110还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。

所述大容量存储设备1107通过连接到系统总线1105的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元1101。所述大容量存储设备1107及其相关联的计算机可读介质为计算机设备1100提供非易失性存储。也就是说，所述大容量存储设备1107可以包括诸如硬盘或者只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。

不失一般性，所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、可擦除可编程只读寄存器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)、闪存或其他固态存储其技术，CD-ROM、数字多功能光盘(Digitalversatile disc，DVD)或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器1104和大容量存储设备1107可以统称为存储器。

根据本申请的各种实施例，所述计算机设备1100还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即计算机设备1100可以通过连接在所述系统总线1105上的网络接口单元1111连接到网络1112，或者说，也可以使用网络接口单元1111来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。

所述存储器还包括一个或者一个以上的程序，所述一个或者一个以上程序存储于存储器中，中央处理器1101通过执行该一个或一个以上程序来实现图7或图8所示的方法的全部或者部分步骤。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本申请实施例所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述物联网中的订阅数据推送方法。例如，该计算机可读存储介质可以是ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (5)

1.一种物联网中的订阅数据推送方法，其特征在于，所述方法由订阅服务器执行，所述方法包括：

响应于接收到订阅条件集合，将所述订阅条件集合解析为第一属性集合，所述第一属性集合中包含的属性元素集合包括模型、设备和测点中的至少一种，所述订阅条件集合中包含多个订阅条件；

获取设备数据，所述设备数据存储在所述订阅服务器中；

将所述设备数据解析为第二属性集合，所述第二属性集合中包含的属性元素与所述第一属性集合中包含的所述属性元素集合的类型相同；

对所述第一属性集合中的属性元素的属性值分别进行哈希运算，获得所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合；

对所述第二属性集合中的属性元素的属性值分别进行哈希运算，获得所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量；

将所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合与所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量按照预设匹配顺序进行匹配；

响应于所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量中的其中一个与所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合中的其中一个不匹配，停止对所述第二属性集合中的其他属性元素进行匹配；

返回所述获取设备数据的步骤；

响应于所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合与所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量对应匹配成功，对所述匹配成功的各个所述第一属性集合中的属性元素所对应的订阅条件的集合取交集，获得统一订阅条件；

将所述统一订阅条件对应的属性集合与所述第二属性集合对应进行匹配，获得匹配结果；

响应于所述匹配结果表示所述第二属性集合与所述统一订阅条件对应的属性集合匹配成功，将所述设备数据发送给所述统一订阅条件对应的用户账号指示的客户端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述订阅条件集合中的订阅条件的数量为1的情况下，响应于所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量与所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合对应匹配成功，将所述设备数据发送给所述客户端，所述客户端是发送所述订阅条件的终端。

3.一种物联网中的订阅数据推送装置，其特征在于，所述装置应用于订阅服务器中，所述装置包括：

第一解析模块，用于响应于接收到订阅条件集合，将所述订阅条件集合解析为第一属性集合，所述第一属性集合中包含的属性元素集合包括模型、设备和测点中的至少一种，所述订阅条件集合中包含多个订阅条件；

获取模块，用于获取设备数据，所述设备数据存储在所述订阅服务器中；

第二解析模块，用于将所述设备数据解析为第二属性集合，所述第二属性集合中包含的属性元素与所述第一属性集合中包含的所述属性元素集合的类型相同；

布隆过滤模块，用于对所述第一属性集合中的属性元素的属性值分别进行哈希运算，获得所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合；

所述布隆过滤模块，用于对所述第二属性集合中的属性元素的属性值分别进行哈希运算，获得所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量；

所述布隆过滤模块，用于将所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合与所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量按照预设匹配顺序进行匹配；

停止模块，用于响应于所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量中的其中一个与所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合中的其中一个不匹配，停止对所述第二属性集合中的其他属性元素进行匹配；

返回模块，用于返回所述获取设备数据的步骤；

计算模块，用于响应于所述第一属性集合中的属性元素集合对应的二进制向量集合与所述第二属性集合中的属性元素对应的二进制向量对应匹配成功，对所述匹配成功的各个所述第一属性集合中的属性元素所对应的订阅条件的集合取交集，获得统一订阅条件；

匹配模块，用于将所述统一订阅条件对应的属性集合与所述第二属性集合对应进行匹配，获得匹配结果；

第二发送模块，用于响应于所述匹配结果表示所述第二属性集合与所述统一订阅条件对应的属性集合匹配成功，将所述设备数据发送给所述统一订阅条件对应的用户账号指示的客户端。

4.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包含处理器和存储器，所述存储器中存储由至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1或2所述的物联网中的订阅数据推送方法。

5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1或2所述的物联网中的订阅数据推送方法。