本发明涉及信息，尤其涉及一种数字孪生xr低代码开发平台方法。
背景技术：
1、数字孪生技术作为连接物理世界与数字世界的桥梁，已成为智能制造和工业自动化的核心。数字孪生技术的核心在于创建一个系统、过程或设备的虚拟副本，使其能够在数字领域中进行模拟和分析。然而，在实现这一技术的过程中，尤其是在集成了扩展现实xr技术的低代码开发平台上，面临着多重技术挑战。首先，低代码开发环境虽然简化了编程过程，降低了技术门槛，使非专业人士也能参与到复杂的项目中，但同时也带来了代码管理和性能优化的挑战，在这种环境下，代码模块之间复杂的依赖关系和动态性要求平台能够灵活处理各种情况，以保持高效和稳定的运行。其次，随着应用场景的复杂化，对于模块化设计的需求日益增长，在数字孪生环境中，不同的模块可能需要处理不同类型的数据和逻辑，例如实时数据处理、设备状态监测、用户交互界面等，这些模块之间错综复杂的依赖关系使得系统架构和性能优化成为一个挑战。此外，实时性是数字孪生系统的关键需求之一，特别是在集成了xr技术的应用中，用户交互体验的流畅度直接影响到整个系统的有效性。然而，由于资源限制和技术限制，如何在低代码环境中保持高效的实时响应，成为了一个重要问题。缓存管理也是数字孪生系统中的一个关键问题，在动态变化的系统中，如何有效地管理缓存，以确保数据的即时性和准确性，同时避免不必要的资源浪费，是需要解决的技术难题。特别是在涉及到频繁数据更新和高交互性的场景中，传统的缓存策略可能无法满足需求。最后，用户行为预测和分析在低代码开发平台中也显得尤为重要，系统需要能够理解和预测用户行为，以提供更加个性化和响应迅速的服务，然而，用户行为的不可预测性和多样性使得这一任务变得复杂。因此，数字孪生xr低代码开发平台面临着代码管理复杂性、模块化设计挑战、实时性要求、缓存管理困难以及用户行为分析的多重挑战，解决这些问题对于提升数字孪生系统的性能、扩大其应用范围以及提高用户满意度至关重要。
技术实现思路
1、本发明提供了一种数字孪生xr低代码开发平台方法，主要包括：
2、采用静态代码分析工具，对数字孪生xr低代码开发平台的代码模块进行初步扫描，获取模块间的依赖关系，并生成依赖关系图谱；
3、基于获得的代码模块依赖关系图谱，对saas层模块加载和缓存处理流程进行优化，确保模块按照依赖先后顺序加载；
4、采用发布/订阅模式建立事件驱动机制，针对saas层模块内部发生变化时进行监听，一旦监测到关键变化，立即触发动态缓存更新机制进行缓存刷新；
5、根据数字孪生xr低代码开发平台的用户交互行为数据，构建用户交互行为预测模型，预测用户的操作行为，对响应度要求高于预设响应度阈值的saas层模块实施差异化缓存策略，预先加载并缓存；
6、根据数字孪生xr低代码开发平台的设备性能监控和维护日志，实施环境调整及软硬件更新策略，并结合网络状态评估，判断设备控制模块的缓存更新需求，优化缓存效率；
7、根据saas层模块更新记录和波动性分析，实施内容变化与时间基准的缓存失效策略，并结合业务影响度评估调整缓存刷新间隔；
8、根据saas层模块的使用频次和业务重要性评分，进行缓存容量评估与空间分配优化，实现资源的配置和优化缓存的分配。
9、优选的，所述采用静态代码分析工具，对数字孪生xr低代码开发平台的代码模块进行初步扫描，获取模块间的依赖关系，并生成依赖关系图谱，包括：
10、采用静态代码分析工具sonarqube，对数字孪生xr低代码开发平台的代码模块进行扫描，识别代码模块中的结构元素的属性，为每个代码模块生成一个唯一标识，并记录每个代码模块的位置、功能，结构元素的属性包括方法签名、变量声明和访问权限；根据模块标识，将模块分类为基础环境层模块、云渲染层模块、低代码开发编辑器模块、数据资产库模块及saas管理层模块，模块标识包括结构元素的属性；通过模块暴露的接口和方法，判断模块间的依赖类型，识别出编译时依赖、运行时依赖或测试依赖；根据依赖方向，确定依赖关系的源头和终点，构建代码模块依赖关系图谱，展示模块之间的联系和依赖路径；对每一条依赖关系，通过依赖频次确定依赖权重；通过构建数据流图，映射数据在模块之间的传递，包括监测数据的来源、每个模块的数据处理以及数据终点，通过创建控制流图，确定程序的执行，图中的每个节点代表程序中的一个操作，边代表程序执行时的路径，得到数据与控制信息在不同模块间流动的方式和路径；提取模块的变更历史记录，确定每个模块的复用等级，识别被复用频率大于预设频率阈值的模块；通过检查代码中的错误和警告信息，以及代码复杂度、可维护性，确定模块的代码质量，并对代码质量低于预设质量阈值的模块标记优先级。
11、优选的，所述基于获得的代码模块依赖关系图谱，对saas层模块加载和缓存处理流程进行优化，确保模块按照依赖先后顺序加载，包括：
12、基于获得的代码模块依赖关系图谱，为saas层模块指定模块名称、版本和文件路径，并为每个边确定方向以标识模块间的依赖关系，saas层模块包括公司管理模块、项目管理模块、权限管理模块、资产管理模块；根据依赖权重对图中的每条边进行权重分配，若图中存在未分配权重的边，则根据模块加载的估计成本、时间或资源消耗分配权重；采用拓扑排序算法对代码模块依赖关系图谱进行处理，得到模块加载的顺序队列，每个模块在其依赖的模块之后加载；根据拓扑排序得到的顺序队列，判断当前模块是否已处于加载状态或已加载完成，若已处理，则跳过以避免重复加载；获取当前待加载模块，检查缓存中是否存在该模块，若缓存中存在该模块，则直接从缓存加载，否则继续加载流程；在准备加载模块前，执行循环依赖检测，若检测到循环依赖，则采取措施打破循环，包括版本降级、替换模块；通过事件回调机制为每个模块的加载注册回调函数，在模块加载完成后执行自定义处理；在模块加载期间，采用并发控制机制管理模块加载请求，进行多个模块同时加载，维护依赖关系和加载状态的一致性；建立错误识别机制，识别和分类不同类型的加载错误，不同类型包括超时错误、文件缺失错误，并针对常见的错误类型，预先设定相应的恢复策略。
13、优选的，所述采用发布/订阅模式建立事件驱动机制，针对saas层模块内部发生变化时进行监听，一旦监测到关键变化，立即触发动态缓存更新机制进行缓存刷新，包括：
14、通过事件生产者持续监测saas层模块内部的状态和活动，若检测到预定义的关键变化，则获取事件源的状态变化信息，创建并发布一个结构化的事件消息，事件消息包括用户id、活动类型，资料更新、时间戳，事件生产者为指定监控系统，关键变化包括数据更新、状态改变；配置消息通道，包括设定通道的传输协议、消息格式和网络配置，并为事件消费者提供筛选和订阅事件的功能，根据事件类型进行过滤，事件消费者为缓存管理系统；在事件消费者端，订阅与缓存内容相关的指定事件类型，若接收到指定事件类型的事件，触发缓存更新机制；在高峰时段设定事件队列的缓冲策略，包括设置缓冲大小、调整事件处理优先级和保证事件处理的顺序性，高峰时段为事件数量大于预设数量阈值的时段；对接收到的事件执行缓存刷新操作，并加入容错机制应对潜在的异常情况；利用缓存管理机制同步所有相关缓存实例的数据，并根据事件的时效性和重要性，调整缓存的过期策略和刷新策略；配置监控系统监测事件的发布、传输和处理过程，并通过日志记录机制记录事件处理的信息；设立服务质量控制，包括消息传递的可靠性和事件处理的顺序性；实现安全性措施，包括对事件生产者和消费者的授权认证以及在消息传输过程中的数据加密。
15、优选的，所述根据数字孪生xr低代码开发平台的用户交互行为数据，构建用户交互行为预测模型，预测用户的操作行为，对响应度要求高于预设响应度阈值的saas层模块实施差异化缓存策略，预先加载并缓存，包括：
16、实时监测数字孪生xr低代码开发平台端日志记录，记录用户在应用程序或网站上的交互行为，包括点击事件、页面浏览、搜索查询和表单提交；获取设备信息，包括设备类型和操作系统，根据用户的设备信息，采用不同的数据处理流程；记录用户交互行为发生时的环境特征，包括时间戳和地理位置信息，并将环境特征与用户的交互行为数据相关联；通过统计每个时间段内的用户交互频率，识别出用户在工作日与周末的活跃模式是否有差异；从历史数据中提取用户的交互频率和用户分类信息，应用k-means聚类算法进行模型训练，将用户划分为不同的行为模式群体；根据用户交互行为数据，使用决策树算法进行模型训练，构建用户交互行为预测模型，预测用户未来的交互行为，包括预测用户是否会点击指定的按钮，访问指定的页面，或者在页面上花费的时间；基于用户交互行为预测模型，预测用户对不同saas层模块的交互频率，确定对响应度要求高于预设响应度阈值的saas层模块；根据用户交互行为的预测结果，制定差异化的缓存策略，对响应度要求高于预设响应度阈值的saas层模块进行预加载和缓存更新频率的调整；根据用户的行为模式和交互频率，自动调整缓存内容的优先级和更新周期。
17、优选的，所述根据数字孪生xr低代码开发平台的设备性能监控和维护日志，实施环境调整及软硬件更新策略，并结合网络状态评估，判断设备控制模块的缓存更新需求，优化缓存效率，包括：
18、通过实时性能监控系统获取数字孪生xr低代码开发平台的设备实时运行状态和性能指标，包括在线状态、错误、警告、处理速度、响应时间、cpu和内存使用状态以及磁盘i/o和网络i/o操作；若设备运行效率低于预设效率阈值或监控到性能指标异常，则判断环境因素是否对设备性能造成影响，并判断是否需要调整设备设置或环境条件，环境因素包括温湿度、振动频率和噪声强度；根据设备寿命周期信息，对于每个设备，建立一个设备维护日志，包括过去的维护活动和部件更换记录，寿命周期信息包括制造日期、预期使用年限、历史维护记录；根据设备的类型、使用频率和制造商提供的维护指南，确定设备的维护和更换零部件周期，若维护时间与当前时间差值小于预设差值阈值，则对设备的物理部件、软件系统和缓存组件进行检查，识别磨损迹象、功能异常或性能下降；若设备磨损或性能降低导致缓存效率下降，则优化缓存，包括增加缓存容量、替换老化的存储介质，或优化缓存管理策略；根据设备的日志和事件记录功能，获取设备当前使用的软件和固件版本信息，若监控到新版本发布，则根据版本更新内容，判断是否存在优化缓存的更新，判断是否需要更新缓存；获取设备的安全漏洞状态，若存在安全风险或需要安全补丁，则判断缓存是否需要更新；调整触发器逻辑，设置预设阈值和条件，若检测到性能下降或异常事件发生，则根据缓存使用情况，获取缓存的大小、使用率及命中率和失效率数据，若缓存失效率高于预设失效率阈值，判断为缓存效率不足，需要更新；通过网络状态监控，获取网络连接质量数据，包括延迟、丢包率、带宽使用率，判断网络问题是否导致缓存更新需求，以及能否通过缓解网络状况提高缓存效率；
19、还包括：根据用户交互行为和设备性能监测数据，实施缓存调整系数计算及应用，同时持续优化缓存大小、更新频率和淘汰策略。
20、所述根据用户交互行为和设备性能监测数据，实施缓存调整系数计算及应用，同时持续优化缓存大小、更新频率和淘汰策略，具体包括：
21、使用数字孪生xr低代码开发平台日志记录工具apachelog4j，实时获取用户的交互行为，交互行为包括点击深度、页面停留时间、跳出率。获取设备的性能数据，包括cpu温度、内存分页、网络延迟。定期进行压力测试，评估设备在不同负载条件下的表现。根据用户交互行为数据，使用用户交互行为预测模型，预测用户交互频率puser。根据获取的设备性能数据，使用线性回归算法进行模型训练，确定设备性能参数pdevice，评估设备当前的工作负载和性能状态。根据用户交互频率和设备性能参数，定义缓存调整系数公式，
22、cadjust＝δ×puser+η×pdevice，其中，cadjust是缓存调整系数，δ和η是权重因子，平衡用户行为和设备性能对缓存调整的影响。根据定义的公式cadjust实时计算出缓存调整系数。根据计算出的cadjust动态调整缓存大小、缓存更新频率和缓存淘汰策略。持续监控用户行为和设备性能，根据反馈结果调整δ和η，优化缓存调整策略。
23、优选的，所述根据saas层模块更新记录和波动性分析，实施内容变化与时间基准的缓存失效策略，并结合业务影响度评估调整缓存刷新间隔，包括：
24、通过监控系统获取saas层模块的更新记录，包括每次数据变更的时间点和频率；根据数据更新频率，使用arima算法进行模型训练，对saas层模块的更新频率和趋势进行预测；计算数据的标准差或变异系数，判断saas层模块的波动性，识别出波动性高于预设波动性阈值的saas层模块；对于波动性高于预设波动性阈值的saas层模块，采用基于内容变化的缓存失效策略，基于内容变化的缓存失效策略为数据发生变化时立即更新缓存；对于更新频率稳定性高于预设稳定性阈值的saas层模块，采用基于时间的缓存失效策略，基于时间的缓存失效策略为定期更新缓存；根据saas层模块的更新趋势预测结果，为每个saas层模块设置缓存刷新间隔，匹配saas层模块的更新模式和波动性；根据业务需求和服务级别协议，对缓存刷新间隔进行调整；评估数字孪生xr低代码开发平台的资源限制，包括cpu、内存和i/o容量，确定资源限制对缓存刷新频率的影响，并据此调整刷新策略；根据saas层模块的业务决策、运营效率、客户体验，使用支持向量机算法进行模型训练，确定saas层模块对业务流程的影响程度，为影响程度高于预设影响程度阈值的saas层模块缩短缓存刷新间隔；
25、还包括：根据saas层模块间的更新关联度和业务影响评分，实施实时数据依赖性监控和基于阈值的缓存刷新周期动态调整，同时优化数字孪生xr低代码开发平台资源分配及负载平衡策略。
26、所述根据saas层模块间的更新关联度和业务影响评分，实施实时数据依赖性监控和基于阈值的缓存刷新周期动态调整，同时优化数字孪生xr低代码开发平台资源分配及负载平衡策略，具体包括：
27、根据代码模块依赖关系图谱，识别saas层模块之间的依赖关系。根据saas层模块的业务影响程度、模块间的更新关联程度，定义数据依赖性评分公式其中，ddsi表示第i个saas层模块的数据依赖性评分，cov(mi,mj)表示第i个和第j个saas层模块之间的协变量，衡量两个模块间的更新关联程度，imp(mj)表示第j个saas层模块的业务影响程度评分，基于数据对业务流程的重要性来定量评估。根据数据依赖性评分公式为每个saas层模块计算dds评分，量化不同saas层模块之间的依赖关系。建立实时监控机制，实时更新saas层模块的dds评分，并设置阈值警报机制。根据dds评分，动态调整saas层模块的缓存刷新周期，若某模块的dds评分超过预设第一评分阈值，则缩短该模块缓存刷新周期。若某模块的dds评分低于预设第二评分阈值，则增加该模块缓存时间。结合dds评分和数字孪生xr低代码开发平台资源使用情况，优化资源分配和负载平衡。定期评估dds公式的准确性和缓存策略的效果，并根据反馈数据进行调整和优化。
28、优选的，所述根据saas层模块的使用频次和业务重要性评分，进行缓存容量评估与空间分配优化，实现资源的配置和优化缓存的分配，包括：
29、采用监控系统实时监测saas层模块的使用频次，包括获取模块被访问的次数、访问持续时间；根据数据项的类型、用途、对业务流程的影响程度，使用支持向量机算法，确定saas层模块的业务重要性评分；根据缓存容量限制，评估当前缓存使用情况，包括已用空间和剩余空间，确定是否需要进行缓存调整；若缓存容量与缓存上限的差值小于预设第二差值阈值，则根据缓存淘汰策略确定被淘汰的数据，缓存淘汰策略为淘汰使用次数最少的页面；对数据项的大小进行评估，确定数据项在缓存中所占的空间比例，进行缓存空间分配优化；基于数据项的更新频率、业务需求，为每个缓存项设定一个过期时间；结合使用频次、业务重要性、数据大小和过期时间信息，采用加权计算的方法，确定每个数据项的优先级；采用并发控制机制，防止多个并发请求对同一数据项的竞争；在分布式缓存系统中，应用同步机制确保在进行缓存优先级调整时，不同节点间数据的一致性；根据历史访问数据和业务模式，使用arima算法进行模型训练，预测未来的访问趋势，并调整数据在缓存中的优先级，实现资源的配置和优化缓存分配。
30、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
31、本发明提供了一种数字孪生xr低代码开发平台。通过精确管理代码模块之间的依赖关系，平台能够更加高效地处理模块加载，确保系统运行的稳定性和高效性。此外，通过响应模块内部的关键变化，实时更新缓存，大幅降低了数据延迟和过时信息的风险，同时优化了资源使用效率。本发明中的方法还包括基于用户互动和设备性能的智能缓存策略，这不仅提高了系统响应速度，而且优化了服务器负载，从而提升了用户体验。通过评估模块使用频率和业务重要性，平台可以更合理地分配资源和优化缓存分配，确保关键业务模块的高效运行。此外，本发明还提出了灵活的缓存管理策略，使得平台能够更好地应对业务波动，进一步提高运行效率和用户体验。整体而言，这些策略不仅增强了平台的业务适应能力，还降低了资源消耗，为数字孪生xr低代码开发平台带来了明显的业务效益和用户满意度提升。
1.一种数字孪生xr低代码开发平台方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采用静态代码分析工具，对数字孪生xr低代码开发平台的代码模块进行初步扫描，获取模块间的依赖关系，并生成依赖关系图谱，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于获得的代码模块依赖关系图谱，对saas层模块加载和缓存处理流程进行优化，确保模块按照依赖先后顺序加载，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采用发布/订阅模式建立事件驱动机制，针对saas层模块内部发生变化时进行监听，一旦监测到关键变化，立即触发动态缓存更新机制进行缓存刷新，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据数字孪生xr低代码开发平台的用户交互行为数据，构建用户交互行为预测模型，预测用户的操作行为，对响应度要求高于预设响应度阈值的saas层模块实施差异化缓存策略，预先加载并缓存，包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据数字孪生xr低代码开发平台的设备性能监控和维护日志，实施环境调整及软硬件更新策略，并结合网络状态评估，判断设备控制模块的缓存更新需求，优化缓存效率，包括:
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据saas层模块更新记录和波动性分析，实施内容变化与时间基准的缓存失效策略，并结合业务影响度评估调整缓存刷新间隔，包括:
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据saas层模块的使用频次和业务重要性评分，进行缓存容量评估与空间分配优化，实现资源的配置和优化缓存的分配，包括:
