CN113923218A - 编解码插件分布式部署方法、装置、设备及介质 - Google Patents

编解码插件分布式部署方法、装置、设备及介质 Download PDF

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CN113923218A CN202111175544.8A CN202111175544A CN113923218A CN 113923218 A CN113923218 A CN 113923218A CN 202111175544 A CN202111175544 A CN 202111175544A CN 113923218 A CN113923218 A CN 113923218A
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Abstract

本发明涉及物联网领域，提供一种编解码插件分布式部署方法、装置、设备及介质，能够将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环，利用哈希环实现分布式部署，提高了可扩展性，根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至第二哈希环，通过虚拟副本的配置，使OSGI容器能够均匀分布在哈希环上，也保证了编解码插件在OSGI容器中的均匀分布，提升了OSGI容器的利用率和平台调用编解码插件的响应速度，将调用频率大于或者等于配置阈值的目标插件均衡部署至第二哈希环上对应的OSGI容器中，通过负载均衡的方式部署编解码插件，有效降低了单个OSGI容器的运行压力，解决了热点数据集中存储导致的节点宕机问题，方便对编解码插件的调用。

Description

编解码插件分布式部署方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种编解码插件分布式部署方法、装置、设备及介质。
背景技术
编解码插件是一种提供给物联网平台调用，完成二进制格式和JSON(JavaScriptObject Notation,JS对象简谱)格式数据相互转换的插件。由于NB-IoT(Narrow BandInternet of Things，窄带物联网)设备对省电要求较高，所以上报、接收数据一般不采用JSON格式，而是采用二进制格式。这时，物联网平台需调用相应的编解码插件，以完成上报及接收数据间的转换。
OSGI(Open Service Gateway Initiative，开放服务网关)是面向Java的动态模型系统，是一种热插拔的插件体系结构。OSGI容器本质上是一个插件(jar包)的运行环境。编解码插件是实现了OSGI标准规范的插件(jar包)，并实现了具体的编解码协议。
目前，主要以编解码插件的三元组信息为主键，再将编解码插件的全部信息存储在文件服务器中。为方便编解码插件的管理和物联网平台的调用，文件服务器中的所有编解码都被安装在OSGI容器中。但是，随着物联网市场规模的不断扩大，接入物联网平台的应用类型也不断增多，编解码插件的种类也出现了指数级增长，单个OSGI容器很难满足海量编解码插件的管理需求。尤其是在平台调用插件的实时性、OSGI容器性能的稳定性以及编解码插件管理的便利性等方面，尚存在一定的缺陷。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种编解码插件分布式部署方法、装置、设备及介质，旨在解决编解码插件及OSGI容器的部署问题。
一种编解码插件分布式部署方法，所述编解码插件分布式部署方法包括：
获取目标物联网平台的OSGI容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id作为第二数值；
根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环；
当检测到有编解码插件被请求调用时，将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率；
为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址；
根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环；
当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中。
根据本发明优选实施例，所述根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环包括：
对每个OSGI容器的第一数值进行哈希运算，得到每个OSGI容器的第一哈希值，并计算每个OSGI容器的第一哈希值与预设值的商作为每个OSGI容器对应的node值；
对每个编解码插件的第二数值进行哈希运算，得到每个编解码插件的第二哈希值，并计算每个编解码插件的第二哈希值与所述预设值的商作为每个编解码插件对应的key值；
根据每个OSGI容器对应的node值及每个编解码插件对应的key值将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至所述第一哈希环。
根据本发明优选实施例，所述根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环包括：
对每个配置的IP地址进行哈希运算，得到每个配置的IP地址对应的哈希值；
计算每个配置的IP地址对应的哈希值与所述预设值的商，得到每个OSGI容器的更新node值，及每个虚拟副本对应的node值；
根据每个OSGI容器的更新node值重新部署每个OSGI容器至所述第一哈希环，并根据每个虚拟副本对应的node值将每个虚拟副本增量更新至所述第一哈希环，得到所述第二哈希环。
根据本发明优选实施例，所述根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中包括：
根据所述目标插件的调用频率在所述第二哈希环上不断执行负载均衡；
每次执行所述负载均衡后，采集指定时长后的调用频率，直至采集到的调用频率小于所述配置阈值，停止执行所述负载均衡；
将所述目标插件当前所属的OSGI容器确定为所述目标插件在所述第二哈希环上对应的OSGI容器。
根据本发明优选实施例，所述根据所述目标插件的调用频率在所述第二哈希环上执行负载均衡包括：
获取所述目标插件在预设时长内的调用次数；
利用所述调用次数对所述调用频率进行取余运算，得到商及余数；
当所述余数不等于0时，将所述商确定为偏移量，或者当所述余数等于0时，计算所述商与1的差值作为所述偏移量；
检测所述目标插件在所述第二哈希环上所属的初始容器；
将所述初始容器确定为起点，基于所述偏移量在所述第二哈希环上进行顺时针遍历；
将遍历到的OSGI容器确定为目标容器；
将所述目标插件部署至每个目标容器中。
根据本发明优选实施例，所述检测所述目标插件在所述第二哈希环上所属的初始容器包括：
在所述第二哈希环上获取与所述目标插件的key值相同的node值，并将获取到的node值对应的OSGI容器确定为所述初始容器；或者
当在所述第二哈希环上没有获取到与所述目标插件的key值相同的node值时，在所述第二哈希环上按照顺时针方向获取与所述目标插件的key值距离最短的node值，并将获取到的node值对应的OSGI容器确定为所述初始容器。
根据本发明优选实施例，所述方法还包括：
计算所述第二哈希环上每个OSGI容器与对应的虚拟副本的总数量；
当所述偏移量大于所述总数量时，将所述目标插件部署至所述第二哈希环上的每个OSGI容器与对应的虚拟副本中；
输出扩容警告。
一种编解码插件分布式部署装置，所述编解码插件分布式部署装置包括：
获取单元，用于获取目标物联网平台的OSGI容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id作为第二数值；
分布单元，用于根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环；
确定单元，用于当检测到有编解码插件被请求调用时，将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率；
配置单元，用于为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址；
更新单元，用于根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环；
部署单元，用于当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中。
一种计算机设备，所述计算机设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述编解码插件分布式部署方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被计算机设备中的处理器执行以实现所述编解码插件分布式部署方法。
由以上技术方案可以看出，本发明能够获取目标物联网平台的OSGI容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id作为第二数值，根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环，利用哈希环实现分布式部署，提高了可扩展性，当检测到有编解码插件被请求调用时，将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率，为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址，根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环，通过虚拟副本的配置，使OSGI容器能够均匀分布在哈希环上，也保证了编解码插件在OSGI容器中的均匀分布，提升了OSGI容器的利用率和平台调用编解码插件的响应速度，当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中，通过负载均衡的方式部署编解码插件，有效降低了单个OSGI容器的运行压力，解决了热点数据集中存储导致的节点宕机问题，方便对编解码插件的调用。
附图说明
图1是本发明编解码插件分布式部署方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明编解码插件分布式部署装置的较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明实现编解码插件分布式部署方法的较佳实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
如图1所示，是本发明编解码插件分布式部署方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
所述编解码插件分布式部署方法应用于一个或者多个计算机设备中，所述计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television，IPTV)、智能式穿戴式设备等。
所述计算机设备还可以包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(CloudComputing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
所述计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
S10，获取目标物联网平台的OSGI(Open Service Gateway Initiative，开放服务网关)容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP(Internet Protocol，网际互连协议)地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id(Identity document，身份标识码)作为第二数值。
在本实施例中，所述目标物联网平台可以是部署了NB-IoT(Narrow BandInternet of Things，窄带物联网)设备的物联网平台。
在本实施例中，每个OSGI容器具有唯一的IP地址。
在本实施例中，每个编解码插件具有唯一的插件Id，如pluginId，即所述编解码插件的唯一标识。
S11，根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环。
在本实施例中，所述目标物联网平台需结合OSGI容器，并调用相应的编解码插件完成上报、接收数据的转换，因此，需要将每个OSGI容器及每个编解码插件部署于所述目标物联网平台。
具体地，所述根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环包括：
对每个OSGI容器的第一数值进行哈希运算，得到每个OSGI容器的第一哈希值，并计算每个OSGI容器的第一哈希值与预设值的商作为每个OSGI容器对应的node值；
对每个编解码插件的第二数值进行哈希运算，得到每个编解码插件的第二哈希值，并计算每个编解码插件的第二哈希值与所述预设值的商作为每个编解码插件对应的key值；
根据每个OSGI容器对应的node值及每个编解码插件对应的key值将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至所述第一哈希环。
其中，通常情况下，所述预设值配置为小于或者等于2^32，多数情况下取值为2^32。
所述预设值的配置，能够保证node值和key值的取值范围落在0到(2^32-1)之间，尽可能保证对应的hash值均匀分布在哈希(hash)环上。
例如：采用下述公式计算每个OSGI容器对应的node值：
NODEi＝hash(nodei)％n
其中，NODEi表示第i个OSGI容器对应的node值，nodei表示第i个OSGI容器对应的第一数值，n表示所述预设值，i表示OSGI容器的个数。
采用下述公式计算每个编解码插件对应的key值：
KEYj＝hash(keyj)％n
其中，KEYj表示第j个编解码插件对应的key值，keyj表示第j个编解码插件的第二数值，j表示编解码插件的个数。
进一步地，将计算得到的node值和key值散列到以0～(2^32)-1的数字空间构成的hash环上，得到所述第一哈希环。
通过上述实施方式，将OSGI容器的IP地址和编解码插件的pluginId作为关键字运用到一致性hash算法中，具有分布式、可扩展等特性，满足了海量编解码插件的管理需求。
需要说明的是，当执行对编解码插件的查询时，也可以采用上述方式，在此不赘述。
S12，当检测到有编解码插件被请求调用时，将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率。
在本实施例中，检测到有编解码插件被请求调用相当于一个触发条件，后续将对OSGI容器及编解码插件进行虚拟节点结合负载均衡的联合部署。
在本实施例中，可以从Redis记录中获取所述目标插件每分钟的调用量，并以此计算所述目标插件的调用频率。
S13，为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址。
在本实施例中，每个OSGI容器对应的虚拟副本相当于与每个OSGI容器具有相同作用的一种数据结构，并非实体的OSGI容器。
其中，每个OSGI容器对应的虚拟副本的个数可以根据每个OSGI容器的实际容量及编解码插件的总量进行配置，本发明不限制。
在本实施例中，所述为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址包括：
从每个OSGI容器开始，至每个OSGI容器对应的虚拟副本截止，在每个OSGI容器的IP地址基础上，依次添加数字顺序作为后缀，得到每个OSGI容器与对应的虚拟副本的IP地址。
例如：为每个OSGI容器配置两个虚拟副本，采用容器IP地址加数字后缀的方式配置每个OSGI容器与对应的虚拟副本的IP地址，构成每个容器的独立新IP，以真实OSGI容器的IP地址为192.168.1.1为例，设置两个副本后，三个OSGI容器(即真实的OSGI容器及对应的两个虚拟副本)的IP地址分别为：192.168.1.1_1、192.168.1.1_2、192.168.1.1_3。
S14，根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环。
可以理解的是，为每个OSGI容器配置虚拟副本后，则需要对所述第一哈希环进行更新。
具体地，所述根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环包括：
对每个配置的IP地址进行哈希运算，得到每个配置的IP地址对应的哈希值；
计算每个配置的IP地址对应的哈希值与所述预设值的商，得到每个OSGI容器的更新node值，及每个虚拟副本对应的node值；
根据每个OSGI容器的更新node值重新部署每个OSGI容器至所述第一哈希环，并根据每个虚拟副本对应的node值将每个虚拟副本增量更新至所述第一哈希环，得到所述第二哈希环。
通过上述实施方式，将配置的虚拟副本与原有的OSGI容器在哈希环上进行均匀散射，间接保证了编解码插件在OSGI容器中的均匀分布，提升了OSGI容器的利用率和平台调用编解码插件的响应速度。
S15，当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中。
例如：当在所述目标物联网平台中有三个节点时，以每个节点包含3个OSGI容器实例，加载了约4500个稳定运行的编解码插件。通过一致性hash算法使得每个节点的OSGI容器实例大致加载500个插件，并通过热点数据调用频率和落地判断分析，将编解码调用量较大的热点编解码插件负载均衡到对应的OSGI容器中，保证了各个OSGI服务容器承载的调用量均等。
在本实施例中，所述配置阈值可以进行自定义配置，如1000次/分。
可以理解的是，当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，说明所述目标插件被调用的频率较高，属于热点插件。
因此，为提高OSGI容器的利用率，并降低OSGI容器的雪崩概率，在采用配置虚拟副本的方式实现OSGI容器在hash环上的均匀散射后，还需要分析热点插件的调用频率和落地情况，以确保热点插件在OSGI容器中的负载均衡，保证热点插件能够被均匀分配到对应的OSGI容器中。
具体地，所述根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中包括：
根据所述目标插件的调用频率在所述第二哈希环上不断执行负载均衡；
每次执行所述负载均衡后，采集指定时长后的调用频率，直至采集到的调用频率小于所述配置阈值，停止执行所述负载均衡；
将所述目标插件当前所属的OSGI容器确定为所述目标插件在所述第二哈希环上对应的OSGI容器。
其中，所述指定时长可以进行自定义配置，如1小时。
在上述实施方式中，通过循环执行负载均衡，实现对热点插件的实际落地。
具体地，所述根据所述目标插件的调用频率在所述第二哈希环上执行负载均衡包括：
获取所述目标插件在预设时长内的调用次数；
利用所述调用次数对所述调用频率进行取余运算，得到商及余数；
当所述余数不等于0时，将所述商确定为偏移量，或者当所述余数等于0时，计算所述商与1的差值作为所述偏移量；
检测所述目标插件在所述第二哈希环上所属的初始容器；
将所述初始容器确定为起点，基于所述偏移量在所述第二哈希环上进行顺时针遍历；
将遍历到的OSGI容器确定为目标容器；
将所述目标插件部署至每个目标容器中。
其中，所述预设时长可以与所述调用频率的计算时间范围一致，以保证数据的一致性。
进一步地，利用所述调用次数对所述调用频率进行取余运算，例如：所述目标插件的调用次数为每分钟5008次，进行取余运算：5008％1000，商为5，余数为8。余数不为0，则偏移量为5，此时，需要6个OSGI容器进行负载均衡，以确保OSGI容器的稳定性。具体地，以所述初始OSGI容器的位置为起点，按偏移量5顺时针方向依次查找偏移量范围内的OSGI容器作为目标容器。最终，将所述目标插件安装到遍历到的OSGI容器，以实现负载均衡。
在本实施例中，所述检测所述目标插件在所述第二哈希环上所属的初始容器包括：
在所述第二哈希环上获取与所述目标插件的key值相同的node值，并将获取到的node值对应的OSGI容器确定为所述初始容器；或者
当在所述第二哈希环上没有获取到与所述目标插件的key值相同的node值时，在所述第二哈希环上按照顺时针方向获取与所述目标插件的key值距离最短的node值，并将获取到的node值对应的OSGI容器确定为所述初始容器。
在本发明的至少一个实施例中，所述方法还包括：
计算所述第二哈希环上每个OSGI容器与对应的虚拟副本的总数量；
当所述偏移量大于所述总数量时，将所述目标插件部署至所述第二哈希环上的每个OSGI容器与对应的虚拟副本中；
输出扩容警告。
可以理解的是，当所述偏移量大于所述总数量时，说明需要的OSGI容器总量超出了OSGI容器的总数量，此时，将所有真实及虚拟的OSGI容器都用于部署所述目标插件，同时发出扩容预警，以提示相关人员及时处理，避免出现溢出问题。
在以往的部署方式中，单个OSGI容器无法支撑海量编解码插件的管理，一旦OSGI容器宕机，将影响所述目标物联网平台中所有编解码插件的相关服务。
本实施例基于一致性哈希算法，实现了对OSGI容器及编解码插件的分布式可扩展部署，能够对海量编解码插件，特别是热点编解码插件，在多个OSGI容器中进行均匀分布及负载均衡，降低了单个OSGI容器运行大量编解码插件或多个热点编解码插件的压力，解决了热点数据集中存储导致的节点宕机现象，提高了各分布式OSGI容器的利用率和稳定性。多个OSGI容器的应用可以有效减少物联网平台调用编解码插件的时间，加快了平台响应速度。同时，多个OSGI容器运行的方式增强了编解码插件管理系统的容错率、可扩展性等性能，也提高了对编解码插件的管理效率，当遇到异常时，也方便对问题的定位及查找。
由以上技术方案可以看出，本发明能够能够获取目标物联网平台的OSGI容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id作为第二数值，根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环，利用哈希环实现分布式部署，提高了可扩展性，当检测到有编解码插件被请求调用时，将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率，为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址，根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环，通过虚拟副本的配置，使OSGI容器能够均匀分布在哈希环上，也保证了编解码插件在OSGI容器中的均匀分布，提升了OSGI容器的利用率和平台调用编解码插件的响应速度，当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中，通过负载均衡的方式部署编解码插件，有效降低了单个OSGI容器的运行压力，解决了热点数据集中存储导致的节点宕机问题，方便对编解码插件的调用。
如图2所示，是本发明编解码插件分布式部署装置的较佳实施例的功能模块图。所述编解码插件分布式部署装置11包括获取单元110、分布单元111、确定单元112、配置单元113、更新单元114、部署单元115。本发明所称的模块/单元是指一种能够被处理器13所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器12中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
获取单元110获取目标物联网平台的OSGI(Open Service Gateway Initiative，开放服务网关)容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP(Internet Protocol，网际互连协议)地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id(Identity document，身份标识码)作为第二数值。
在本实施例中，所述目标物联网平台可以是部署了NB-IoT(Narrow BandInternet of Things，窄带物联网)设备的物联网平台。
在本实施例中，每个OSGI容器具有唯一的IP地址。
在本实施例中，每个编解码插件具有唯一的插件Id，如pluginId，即所述编解码插件的唯一标识。
分布单元111根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环。
在本实施例中，所述目标物联网平台需结合OSGI容器，并调用相应的编解码插件完成上报、接收数据的转换，因此，需要将每个OSGI容器及每个编解码插件部署于所述目标物联网平台。
具体地，所述分布单元111根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环包括：
对每个OSGI容器的第一数值进行哈希运算，得到每个OSGI容器的第一哈希值，并计算每个OSGI容器的第一哈希值与预设值的商作为每个OSGI容器对应的node值；
对每个编解码插件的第二数值进行哈希运算，得到每个编解码插件的第二哈希值，并计算每个编解码插件的第二哈希值与所述预设值的商作为每个编解码插件对应的key值；
根据每个OSGI容器对应的node值及每个编解码插件对应的key值将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至所述第一哈希环。
其中，通常情况下，所述预设值配置为小于或者等于2^32，多数情况下取值为2^32。
所述预设值的配置，能够保证node值和key值的取值范围落在0到(2^32-1)之间，尽可能保证对应的hash值均匀分布在哈希(hash)环上。
例如：采用下述公式计算每个OSGI容器对应的node值：
NODEi＝hash(nodei)％n
其中，NODEi表示第i个OSGI容器对应的node值，nodei表示第i个OSGI容器对应的第一数值，n表示所述预设值，i表示OSGI容器的个数。
采用下述公式计算每个编解码插件对应的key值：
KEYj＝hash(keyj)％n
其中，KEYj表示第j个编解码插件对应的key值，keyj表示第j个编解码插件的第二数值，j表示编解码插件的个数。
进一步地，将计算得到的node值和key值散列到以0～(2^32)-1的数字空间构成的hash环上，得到所述第一哈希环。
通过上述实施方式，将OSGI容器的IP地址和编解码插件的pluginId作为关键字运用到一致性hash算法中，具有分布式、可扩展等特性，满足了海量编解码插件的管理需求。
需要说明的是，当执行对编解码插件的查询时，也可以采用上述方式，在此不赘述。
当检测到有编解码插件被请求调用时，确定单元112将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率。
在本实施例中，检测到有编解码插件被请求调用相当于一个触发条件，后续将对OSGI容器及编解码插件进行虚拟节点结合负载均衡的联合部署。
在本实施例中，可以从Redis记录中获取所述目标插件每分钟的调用量，并以此计算所述目标插件的调用频率。
配置单元113为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址。
在本实施例中，每个OSGI容器对应的虚拟副本相当于与每个OSGI容器具有相同作用的一种数据结构，并非实体的OSGI容器。
其中，每个OSGI容器对应的虚拟副本的个数可以根据每个OSGI容器的实际容量及编解码插件的总量进行配置，本发明不限制。
在本实施例中，所述配置单元113为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址包括：
从每个OSGI容器开始，至每个OSGI容器对应的虚拟副本截止，在每个OSGI容器的IP地址基础上，依次添加数字顺序作为后缀，得到每个OSGI容器与对应的虚拟副本的IP地址。
例如：为每个OSGI容器配置两个虚拟副本，采用容器IP地址加数字后缀的方式配置每个OSGI容器与对应的虚拟副本的IP地址，构成每个容器的独立新IP，以真实OSGI容器的IP地址为192.168.1.1为例，设置两个副本后，三个OSGI容器(即真实的OSGI容器及对应的两个虚拟副本)的IP地址分别为：192.168.1.1_1、192.168.1.1_2、192.168.1.1_3。
更新单元114根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环。
可以理解的是，为每个OSGI容器配置虚拟副本后，则需要对所述第一哈希环进行更新。
具体地，所述更新单元114根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环包括：
对每个配置的IP地址进行哈希运算，得到每个配置的IP地址对应的哈希值；
计算每个配置的IP地址对应的哈希值与所述预设值的商，得到每个OSGI容器的更新node值，及每个虚拟副本对应的node值；
根据每个OSGI容器的更新node值重新部署每个OSGI容器至所述第一哈希环，并根据每个虚拟副本对应的node值将每个虚拟副本增量更新至所述第一哈希环，得到所述第二哈希环。
通过上述实施方式，将配置的虚拟副本与原有的OSGI容器在哈希环上进行均匀散射，间接保证了编解码插件在OSGI容器中的均匀分布，提升了OSGI容器的利用率和平台调用编解码插件的响应速度。
当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，部署单元115根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中。
例如：当在所述目标物联网平台中有三个节点时，以每个节点包含3个OSGI容器实例，加载了约4500个稳定运行的编解码插件。通过一致性hash算法使得每个节点的OSGI容器实例大致加载500个插件，并通过热点数据调用频率和落地判断分析，将编解码调用量较大的热点编解码插件负载均衡到对应的OSGI容器中，保证了各个OSGI服务容器承载的调用量均等。
在本实施例中，所述配置阈值可以进行自定义配置，如1000次/分。
可以理解的是，当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，说明所述目标插件被调用的频率较高，属于热点插件。
因此，为提高OSGI容器的利用率，并降低OSGI容器的雪崩概率，在采用配置虚拟副本的方式实现OSGI容器在hash环上的均匀散射后，还需要分析热点插件的调用频率和落地情况，以确保热点插件在OSGI容器中的负载均衡，保证热点插件能够被均匀分配到对应的OSGI容器中。
具体地，所述部署单元115根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中包括：
根据所述目标插件的调用频率在所述第二哈希环上不断执行负载均衡；
每次执行所述负载均衡后，采集指定时长后的调用频率，直至采集到的调用频率小于所述配置阈值，停止执行所述负载均衡；
将所述目标插件当前所属的OSGI容器确定为所述目标插件在所述第二哈希环上对应的OSGI容器。
其中，所述指定时长可以进行自定义配置，如1小时。
在上述实施方式中，通过循环执行负载均衡，实现对热点插件的实际落地。
具体地，所述根据所述目标插件的调用频率在所述第二哈希环上执行负载均衡包括：
获取所述目标插件在预设时长内的调用次数；
利用所述调用次数对所述调用频率进行取余运算，得到商及余数；
当所述余数不等于0时，将所述商确定为偏移量，或者当所述余数等于0时，计算所述商与1的差值作为所述偏移量；
检测所述目标插件在所述第二哈希环上所属的初始容器；
将所述初始容器确定为起点，基于所述偏移量在所述第二哈希环上进行顺时针遍历；
将遍历到的OSGI容器确定为目标容器；
将所述目标插件部署至每个目标容器中。
其中，所述预设时长可以与所述调用频率的计算时间范围一致，以保证数据的一致性。
进一步地，利用所述调用次数对所述调用频率进行取余运算，例如：所述目标插件的调用次数为每分钟5008次，进行取余运算：5008％1000，商为5，余数为8。余数不为0，则偏移量为5，此时，需要6个OSGI容器进行负载均衡，以确保OSGI容器的稳定性。具体地，以所述初始OSGI容器的位置为起点，按偏移量5顺时针方向依次查找偏移量范围内的OSGI容器作为目标容器。最终，将所述目标插件安装到遍历到的OSGI容器，以实现负载均衡。
在本实施例中，所述检测所述目标插件在所述第二哈希环上所属的初始容器包括：
在所述第二哈希环上获取与所述目标插件的key值相同的node值，并将获取到的node值对应的OSGI容器确定为所述初始容器；或者
当在所述第二哈希环上没有获取到与所述目标插件的key值相同的node值时，在所述第二哈希环上按照顺时针方向获取与所述目标插件的key值距离最短的node值，并将获取到的node值对应的OSGI容器确定为所述初始容器。
在本发明的至少一个实施例中，计算所述第二哈希环上每个OSGI容器与对应的虚拟副本的总数量；
当所述偏移量大于所述总数量时，将所述目标插件部署至所述第二哈希环上的每个OSGI容器与对应的虚拟副本中；
输出扩容警告。
可以理解的是，当所述偏移量大于所述总数量时，说明需要的OSGI容器总量超出了OSGI容器的总数量，此时，将所有真实及虚拟的OSGI容器都用于部署所述目标插件，同时发出扩容预警，以提示相关人员及时处理，避免出现溢出问题。
在以往的部署方式中，单个OSGI容器无法支撑海量编解码插件的管理，一旦OSGI容器宕机，将影响所述目标物联网平台中所有编解码插件的相关服务。
本实施例基于一致性哈希算法，实现了对OSGI容器及编解码插件的分布式可扩展部署，能够对海量编解码插件，特别是热点编解码插件，在多个OSGI容器中进行均匀分布及负载均衡，降低了单个OSGI容器运行大量编解码插件或多个热点编解码插件的压力，解决了热点数据集中存储导致的节点宕机现象，提高了各分布式OSGI容器的利用率和稳定性。多个OSGI容器的应用可以有效减少物联网平台调用编解码插件的时间，加快了平台响应速度。同时，多个OSGI容器运行的方式增强了编解码插件管理系统的容错率、可扩展性等性能，也提高了对编解码插件的管理效率，当遇到异常时，也方便对问题的定位及查找。
由以上技术方案可以看出，本发明能够能够获取目标物联网平台的OSGI容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id作为第二数值，根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环，利用哈希环实现分布式部署，提高了可扩展性，当检测到有编解码插件被请求调用时，将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率，为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址，根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环，通过虚拟副本的配置，使OSGI容器能够均匀分布在哈希环上，也保证了编解码插件在OSGI容器中的均匀分布，提升了OSGI容器的利用率和平台调用编解码插件的响应速度，当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中，通过负载均衡的方式部署编解码插件，有效降低了单个OSGI容器的运行压力，解决了热点数据集中存储导致的节点宕机问题，方便对编解码插件的调用。
如图3所示，是本发明实现编解码插件分布式部署方法的较佳实施例的计算机设备的结构示意图。
所述计算机设备1可以包括存储器12、处理器13和总线，还可以包括存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序，例如编解码插件分布式部署程序。
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是计算机设备1的示例，并不构成对计算机设备1的限定，所述计算机设备1既可以是总线型结构，也可以是星形结构，所述计算机设备1还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置，例如所述计算机设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
需要说明的是，所述计算机设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本发明，也应包含在本发明的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
其中，存储器12至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器12在一些实施例中可以是计算机设备1的内部存储单元，例如该计算机设备1的移动硬盘。存储器12在另一些实施例中也可以是计算机设备1的外部存储设备，例如计算机设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器12还可以既包括计算机设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器12不仅可以用于存储安装于计算机设备1的应用软件及各类数据，例如编解码插件分布式部署程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器13在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器13是所述计算机设备1的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个计算机设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器12内的程序或者模块(例如执行编解码插件分布式部署程序等)，以及调用存储在所述存储器12内的数据，以执行计算机设备1的各种功能和处理数据。
所述处理器13执行所述计算机设备1的操作系统以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个编解码插件分布式部署方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述计算机设备1中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成获取单元110、分布单元111、确定单元112、配置单元113、更新单元114、部署单元115。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、计算机设备，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述编解码插件分布式部署方法的部分。
所述计算机设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指示相关的硬件设备来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器等。
进一步地，计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，在图3中仅用一根直线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述总线被设置为实现所述存储器12以及至少一个处理器13等之间的连接通信。
尽管未示出，所述计算机设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器13逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述计算机设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述计算机设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该计算机设备1与其他计算机设备之间建立通信连接。
可选地，该计算机设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在计算机设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
图3仅示出了具有组件12-13的计算机设备1，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述计算机设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
结合图1，所述计算机设备1中的所述存储器12存储多个指令以实现一种编解码插件分布式部署方法，所述处理器13可执行所述多个指令从而实现：
获取目标物联网平台的OSGI容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id作为第二数值；
根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环；
当检测到有编解码插件被请求调用时，将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率；
为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址；
根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环；
当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中。
具体地，所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
本发明可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。本发明中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种编解码插件分布式部署方法，其特征在于，所述编解码插件分布式部署方法包括：
获取目标物联网平台的OSGI容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id作为第二数值；
根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环；
当检测到有编解码插件被请求调用时，将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率；
为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址；
根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环；
当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中。
2.如权利要求1所述的编解码插件分布式部署方法，其特征在于，所述根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环包括：
对每个OSGI容器的第一数值进行哈希运算，得到每个OSGI容器的第一哈希值，并计算每个OSGI容器的第一哈希值与预设值的商作为每个OSGI容器对应的node值；
对每个编解码插件的第二数值进行哈希运算，得到每个编解码插件的第二哈希值，并计算每个编解码插件的第二哈希值与所述预设值的商作为每个编解码插件对应的key值；
根据每个OSGI容器对应的node值及每个编解码插件对应的key值将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至所述第一哈希环。
3.如权利要求2所述的编解码插件分布式部署方法，其特征在于，所述根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环包括：
对每个配置的IP地址进行哈希运算，得到每个配置的IP地址对应的哈希值；
计算每个配置的IP地址对应的哈希值与所述预设值的商，得到每个OSGI容器的更新node值，及每个虚拟副本对应的node值；
根据每个OSGI容器的更新node值重新部署每个OSGI容器至所述第一哈希环，并根据每个虚拟副本对应的node值将每个虚拟副本增量更新至所述第一哈希环，得到所述第二哈希环。
4.如权利要求2所述的编解码插件分布式部署方法，其特征在于，所述根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中包括：
根据所述目标插件的调用频率在所述第二哈希环上不断执行负载均衡；
每次执行所述负载均衡后，采集指定时长后的调用频率，直至采集到的调用频率小于所述配置阈值，停止执行所述负载均衡；
将所述目标插件当前所属的OSGI容器确定为所述目标插件在所述第二哈希环上对应的OSGI容器。
5.如权利要求4所述的编解码插件分布式部署方法，其特征在于，所述根据所述目标插件的调用频率在所述第二哈希环上执行负载均衡包括：
获取所述目标插件在预设时长内的调用次数；
利用所述调用次数对所述调用频率进行取余运算，得到商及余数；
当所述余数不等于0时，将所述商确定为偏移量，或者当所述余数等于0时，计算所述商与1的差值作为所述偏移量；
检测所述目标插件在所述第二哈希环上所属的初始容器；
将所述初始容器确定为起点，基于所述偏移量在所述第二哈希环上进行顺时针遍历；
将遍历到的OSGI容器确定为目标容器；
将所述目标插件部署至每个目标容器中。
6.如权利要求5所述的编解码插件分布式部署方法，其特征在于，所述检测所述目标插件在所述第二哈希环上所属的初始容器包括：
在所述第二哈希环上获取与所述目标插件的key值相同的node值，并将获取到的node值对应的OSGI容器确定为所述初始容器；或者
当在所述第二哈希环上没有获取到与所述目标插件的key值相同的node值时，在所述第二哈希环上按照顺时针方向获取与所述目标插件的key值距离最短的node值，并将获取到的node值对应的OSGI容器确定为所述初始容器。
7.如权利要求5所述的编解码插件分布式部署方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算所述第二哈希环上每个OSGI容器与对应的虚拟副本的总数量；
当所述偏移量大于所述总数量时，将所述目标插件部署至所述第二哈希环上的每个OSGI容器与对应的虚拟副本中；
输出扩容警告。
8.一种编解码插件分布式部署装置，其特征在于，所述编解码插件分布式部署装置包括：
获取单元，用于获取目标物联网平台的OSGI容器及编解码插件，并获取每个OSGI容器的IP地址作为第一数值，获取每个编解码插件的插件Id作为第二数值；
分布单元，用于根据所述第一数值及所述第二数值，将每个OSGI容器及每个编解码插件散列分布至第一哈希环；
确定单元，用于当检测到有编解码插件被请求调用时，将检测到的编解码插件确定为目标插件，并确定所述目标插件的调用频率；
配置单元，用于为每个OSGI容器配置虚拟副本，并为每个OSGI容器与对应的虚拟副本配置IP地址；
更新单元，用于根据配置的IP地址，将每个OSGI容器与对应的虚拟副本更新至所述第一哈希环，得到第二哈希环；
部署单元，用于当所述目标插件的调用频率大于或者等于配置阈值时，根据所述目标插件的调用频率将所述目标插件均衡部署至所述第二哈希环上对应的OSGI容器中。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现如权利要求1至7中任意一项所述的编解码插件分布式部署方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被计算机设备中的处理器执行以实现如权利要求1至7中任意一项所述的编解码插件分布式部署方法。
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