2024年4月28日发(作者：cancer)

第３７卷　第１６期　

、，０ｌ－３７　

计算机工程　

２０１１年８月　

Ａｕｇｕｓｔ　２０１１　

Ｎｏ．１６　

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　

中啊分类号：ＴＰ３９　

基于ＣＫ６１０的Ｄａｌｖｉｋ　

虚拟机移植与优化　

叶云，李春强，胡军山　

（浙江大学超大规模集成电路设计研究所，杭州３１００２７）　

羹妥：研究Ａｎｄｒｏｉｄ系统专属的Ｄａｌｖｉｋ虚拟机，分析Ｄａｌｖ　虚拟机的解释器、本地方法桥以及Ｃ库在ＣＫ６１０平台上的移植与优化。基于　

Ｄａｌｖｉｋ虚拟机解释器的字节码分发机制，提出一种改进型Ｔｈｒｅａｄｅｄ分发机制，并实现硬件平台定制型ＭＩｎｔｅｒｐ解释器，实验证明该　

Ｍｌｎｔｅｒｐ解释器能使Ｄａｌｖｉｋ虚拟机的运行速度提升１倍以上。　

关蝴：Ｄａｌｖｉｋ虚拟机；解释器；分发机制；移植与优化　

Ｔｒａｎｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｄａｌｖｉｋ　Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅ　

Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＣＫ６１０　

ＹＥ　Ｙｕｎ，ＬＩ　Ｃｈｕｎ－ｑｉａｎｇ，ＨＵ　Ｊｕｎ・ｓｈａｈ　

（￣ｓｔｉｍｔｅ　ｏｆＶＬＳＩ　Ｄｅｓｉｇｎ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ　３１００２７，Ｃｈｉｎａ）　

ＩＡｂｓｔｒａａｌ　Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｓｕｄｉｅｓ　ｔｔｈｅ　ｅｘｃｌｕｓｉｖｅ　Ｊａｖａ　ｖｉｒｔｕａｌ　ｍａｃｈｉｎｅ　ｏｆ　Ａｎ山．０ｉｄ——＿Ｄａｌｖｉｋ．ｅｘｐｏｕｎｄｓ　ｈｅ　ｉｔｎｔｅｒｐｒｅｔｅｒ，ｔｈｅ　Ｊａｖａ　ｎａｔｉｖｅ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｃａｌｌ　

ｂｒｉｄｇｅ，ａｎｄ　Ｃ　ｌｉｂｒａｒｙ　ｆｏｒ　ｔｒａｎｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＣＫ６１０　ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｏｆ　ｈｅ　Ｄａｔｌｖ￣’Ｓ　

ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｅｒ，ｉｔ　ｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａｎｉｍｐｍｖｅｄＴｈｒｅａｄｅｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ａｎｄ　ａｃｈｉｅｖｅｓａｎ　ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ　ｃｕｓｔｏｍｉｚｅｄＭＩｎｔｅｒｐｉｎｔｅｒｐｒｅｔｅｒ　ｏｆＣＫ６１０，　

ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｅｓｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｖｉｒｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｔＯ　ｒｕｎ　ｒａｔｅ　１　ｔｉｍｅｓ　ａｂｏｖｅ．　

［Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓｌ　Ｄａｌｖ￣ｖｉｒｔｕａｌ　ｍａｃｈｉｎｅ；ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｅｒ；ｉｓｄｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｔｒａｎｓｐｌｎｔａａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｏｐｔｉｍｉｚａｉｔｏｎ　

ＤＯｈ　１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—３４２８．２０１１．１６．０９８　

１概述　

Ａｎｄｒｏｉｄ是谷歌公司针对嵌入式领域推出的操作系统，　

机，操作数直接嵌入指令码中，减少了字节码总条数，即减　

少了取指一分发次数，且能有效减少内存操作。在文献ｆ２】中，　

寄存器虚拟机比堆栈虚拟机减少４７￣／ｏ－￣节码数，内存访问减　

少３７．４２％，执行时间减少３２．３％　Ｊ。Ｄａｌｖｉｋ中虚拟寄存器以　

数组的形式存在，以当前方法栈帧（ＦＰ）为基址，字为单位随　

它依靠高性能与开放性成为最受瞩目的系统平台之一。　

Ａｎｄｒｏｉｄ最早只支持ＡＲＭ（Ａｄｖａｎｃｅｄ　ＲＩＳＣ　Ｍａｃｈｉｎｅ）处理器，　

１．５版本开始逐渐加入对Ｘ８６系列处理器的支持，ＭＩＰＳ公司于　

２００９年６月宣布支持Ａｎｄｒｏｉｄ平台。　

ＣＫ６１０是杭州中天微系统推出的３２位高性能嵌入式　

ＣＰＵ，是国内成功商业化的嵌入式ＣＰＵ之一。为了适应网络　

互联，有必要在ＣＫ６１０上支持Ａｎｄｒｏｉｄ，其中，一个关键问　

地址增长，如图１所示。这种结构给ＬＤ／ＳＴ架构处理器带来　

便利——以虚拟寄存器号为索引，用ＬＤ／ＳＴ指令能简洁高效　

地读，写虚拟寄存器。一次Ｊａｖａ方法调用一个对应栈帧的压　

入，参数传递通过调用者的输出区域（见图１中的Ｏｕｔｓ区），　

Ｏｕｔｓ和被调用方法的虚拟寄存器区域（ＶＲｅｇｓ）部分重合。因　

此，Ｄａｌｖｉｋ中参数传递只需写内存（０ｕｔｓ）一次即可完成。　

厂　

Ｉ　

ｌ　

题是Ａｎｄｒｏｉｄ系统的Ｊａｖａ虚拟机Ｄａｌｖｉｋ的移植实现和运行效　

率提升。　

本文简要介绍了Ｄａｌｖｉｋ的特性，阐述了针对ＣＫ６１０进　

行移植的关键技术。在剖析了解释器分发机制的基础上，提　

出一种高效解释器的汇编实现，并用标准Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ对优化　

前后的Ｄａｌｖｉｋ进行性能测试。　

ＶＲｅｇ２　

ＶＲｅｇｌ　

ＶＲｅｇｏ　

２　Ｄａｌｖｉｋ虚拟机的特点与解释器分发机制　

Ｄａｌｖｉｋ由以下功能模块组成：存储管理模块，数据结构　

ＳｔａｃｋＳａｖｅＡｒｃａ　

管理模块，装载和验证模块，反射机制模块，执行引擎模块，　

调试通信模块以及本地方法模块等。其中，执行引擎模块与　

本地方法模块决定字节码执行与本地方法调用效率。　

２．１　Ｄａｌｖｉｋ　ｊｌＩ拟机特点　

Ｄａｌｖｉｋ以低性能平台（对ＰＣ而言）为出发点——低ＣＰＵ　

主频、有限的存储资源、电池供电等。与同样应用于嵌入式　

的Ｊ２ＭＥ平台比较，Ｄａｌｖｉｋ有以下特点ｕｊ：基于寄存器的字　

ｆ　

ＡＤＤＲ　

Ｏｕｔｓ　

ＶＲｅｇｓ　

圈１　Ｄａｌｖｉｋ棱■结构　

（２）独有的ｄｅｘ执行文件格式。不同于其他Ｊａｖａ虚拟机，　

Ｄａｌｖｉｋ运行的是ｄｅｘ文件。一个ｄｅｘ文件由若干个ｃｌａｓｓ文　

件　通过ＤＸ工具（Ｄａｌｖｉｋ自带）转换生成，转换时冗余的信息　

基金项目：国家“８６３”计划基金资助项目（２００９ＡＡ０１１７０６）　

节码集；独有的ｄｅｘ执行文件格式；定制的ｃ库等。下面对　

其进行简要解析：　

（１）基于寄存器的虚拟机。基于堆栈的虚拟机，操作数通　

过堆栈传递，需要存，取堆栈的字节码。而基于寄存器的虚拟　

作者倚介：叶￣；（１９８５－－），男，硕士，主研方向：嵌入式系统；　

李春强、胡军山，硕士　

收藕日期：２０１１—０２－２８　Ｅ－ｍａｌｒ：ｓｕｎｓｅｔｙｙｕｎ＠１２６・ｃｏｒｎ　

计算机工程　２０１１年８月２０日　

被丢弃，共享的常量池只保留一份，减少了内存开销。　

（３）定制的Ｃ库。Ｂｉｏｎｉｃ是以ＢＳＤ（Ｂｅｒｋｅｌｅｙ　ｓｏｆｔｗａｒｅ　

Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）许可形式开源，针对嵌入式进行经过定制与优化　

的标准ｃ系统函数库，大小只有２００　ＫＢ，而且运行效率更高。　

针对不同的体系结构，对Ｂｉｏｎｉｃ关键区域进行优化，可以进　

步提高效率。　

一

行效率，笔者用汇编实现了ＣＫ６１０定制型解释器——ＭＩｎｔｅｒｐ　

（上述２类解释器统称为Ｓｔｄｌｎｔｅｒｐ），且针对体系结构特性进　

行优化。　

３．１本地方法轿昀实现　

Ｊａｖａ方法通过栈帧传递参数，但本地方法是Ｃ／Ｃ＋＋函数，　

遵守ＡＢＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｂｉｎａｒｙ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）从固定的寄存器或堆　

栈取参数，所以，本地方法桥（ＪＮＩ　Ｃａｌｌ　Ｂｒｉｄｇｅ，简称Ｂｒｉｄｇｅ）　

的功能是将Ｊａｖａ方法传递的参数转换为Ｃ／Ｃ＋＋函数的参数机　

制。Ｄａｌｖｉｋ规定本地方法的前２个参数为ＪＮＩＥｎｖ（指向集合　

所有本地方法接ＩＺｌ的结构）与ｃｌａｚｚ（实例方法为ｔｈｉｓ）。图３展　

示了ＣＫ６１０　Ｂｒｉｄｇｅ的处理流程，其中，ｒ２￣ｒ７用于参数传递。　

２．２解释器分发机翻　

解释器是虚拟机执行字节码的引擎，它的运行速度直接　

影响Ｄａｌｖｉｋ效率。与编译执行相比，解释执行有实现简单、　

可移植性好、　程序不需编译即可运行等优点。解释流程可以　

简单地描述为　Ｊ：取指一分发一执行体一取指一……，执行　

体是实现字节码功能的代码段，它的效率由代码编写的效率　

决定，’而影响不同结构的解释器效率的最重要因素是字节码　

分发机制。Ｄａｌｖｉｋ提供了２种不同分发机制的解释器：Ｓｗｉｔｃｈ　

机制和Ｔｈｒｅａｄｅｄ机制，后者效率比前者高。Ｓｗｉｔｃｈ机制实现　

很简单：在大循环开始处取指，接着Ｓｗｉｔｃｈ语句分发，执行　

体结束再跳回循环开始处，如此反复。而Ｔｈｒｅａｄｅｄ机制在执　

行体结束时用指令码ＯＰＣＯＤＥ（简称ＯＰ）计算偏移，从字节码　

基址表中读取下一条执行体基址，再跳转执行，如图２所示。　

本地方祛　

圈３本地方法桥昀处理藏程　

为了提高Ｂｒｉｄｇｅ的处理速度，Ｄａｌｖｉｋ用一个３２　ｂｉｔ的位　

图（Ｈｉｎｔｓ）承载参数信息，预留计算位图与解析位图的接口，　

但对Ｈｉｎｔｓ的设计以及计算与解析的具体实现没做规定。　

ＣＫ６１０　Ｂｒｉｄｇｅ的Ｈｉｎｔｓ布局如下：　

圈２　Ｔｈｒｅａｄｅｄ分发杌■　

ＳＲＲＲＬＬＬＬ　ＨＨＨＨＨＨＨＨ　ＨＨＨＨＨＨＨＨ　ＨＨＨＨＨＨＨＨ　

Ｔｈｒｅａｄｅｄ机制的ｃ伪代码具体如下：　

在ＣＫ６１０　ＡＢＩ中，函数堆栈起始地址与２－ｗｏｒｄ实体（如　

ｄｏｕｂｌｅ型参数）地址必须２－ｗｏｒｄ对齐，否则需插入ｐａｄ。在位　

Ｌ

＿

ＯＰ＿ＭＯＶＥ：　／／ＭＯＶＥ执行体　

图中，Ｈ对应本地方法参数的前２４个ｗｏｒｄ（不包括ＪＮＩＥｎｖ　

ＭＯＶＥ＿ｒｏｕｔｉｎｅ　

与ｃｌａｚｚ），为１表示对应ｗｏｒｄ填ｐａｄ。若参数太多（如大于　

ＡＤＪＵＳＴ

＿

ＰＣ（１）；　／／虚拟ＰＣ加１　

２４个ｗｏｒｄ），Ｈｉｎｔｓ表示不下，则ｓ置１，只能用方法签名解　

ｉｎｓｔ＝ＦＥＴＣＨ（Ｏ）；　／／取下一条字节码　

析参数，速度较慢。Ｌ是所有参数以２－ｗｏｒｄ为单位的大小　

ｇｏｔｏ　ｈａｎｄｌｅｒＴａｂｌｅ［ｉｎｓｔ］；　，，字节码分发　

（０－１５），用于快速地预留本地堆栈空间。Ｒ是返回值类型，　

Ｔｈｒｅａｄｅｄ机制取指一分发部分的ＣＫ６１０汇编代码如下：　

即ｐＲｅｔｕｒｎ的类型。　

ａｄｄｉ　ｒｌ０．２　

３．２　Ｂｉｏｎｉｃ移植与优化　

ｌｄｈ　ｒ１４，（ｒｌ０，０）　，，取指　

Ｂｉｏｎｉｃ中需要移植的库有ｌｉｂｃ与ｌｉｂｍ。ｌｉｂｃ移植了对　

ｘＵｂ３　ｒｌ　ｒ１４｜｜取ＯＰ　

Ｌｉｎｕｘ的系统调用接口，以及完成对Ｍｅｍｏｒｙ与Ｓｔｒｉｎｇ各种操　

ｌｒｗ　ｒ７，ｈａｎｄｌｅｒＴａｂｌｅ　邕轰　

作的汇编加速。ｌｉｂｍ完成对浮点为主的数学接口的体系结构　

ｉｘｗ　ｒ７，ｒｌ　

优化。　

ｌｄ　ｒ７，（ｒ７，Ｏ）　

３．３爱件定　基解释器曲实瑰与优化　

ｊｍｐ　ｒ７　／／跳转到下一条字节码　

用ＣＫ６１０汇编实现解释器的３个部分：Ｍｌｎｔｅｒｐ的入１３　

Ｔｈｒｅａｄｅｄ机制比Ｓｗｉｓｈ机制少了范围检查操作，但２种　

与出口函数；根据谷歌提供的Ｄａｌｖｉｋ字节码手册　编写　

方式都要查表，查表需访问内存２次（１ｒｗ与ｌｄ指令），而且编　

２５６个执行体；异常处理、打印等接口。Ｍｌｎｔｅｒｐ的优势体现　

译器编译的代码在每条字节码结束时，都会跳转到公共代码　

在分发机制与执行体优化。　

段进行字节码分发，导致每次分发额外多一条跳转指令　

（１）改进的字节码分发机制　

（ＣＫ６１０为ｂｒ，需要２个周期填充流水线）。因此，现有机制　

并不理想，还有较大的优化空间。　

Ｍｌｎｔｅｒｐ分发机制如图４所示，Ｍｌｎｔｅｒｐ将所有字节码执　

行体本身（非基址）组织成表，每个表项的长度固定（如６４　Ｂｙｔｅ），　

３　Ｄａｌｖｉｋ虚拟机在ＣＫ６ｌＯ平台上的移植与优化　

若放不下一个执行体，那么将多余的代码堆积到表尾之后（称　

移植Ｄａｌｖｉｋ到ＣＫ６１０平台上，必须要做的工作有本地　

为Ｓｉｓｔｅｒ代码段），且通过跳转语句衔接。在分发指令时，由　

方法桥实现与Ｂｉｏｎｉｃ　ｃ库的移植围。另外，为提高Ｄａｌｖｉｋ运　

ＯＰ乘以表项大小得出偏移，再加上字节码表基址（ＩＢＡＳＥ）￣　

第３７卷第１６期　叶云，李春强，胡军山：基于ＣＫ６１０的Ｄａｌｖｉｋ虚拟机移植与优化　

可计算出执行体基址。　

ＢＡＳＥ　

ｄｖｍＡｓｍｌｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＳｔａｒｔ　

ＮＯＰ　

ＭＯＶＥ　＞６４Ｂｙｔｅ　

＼　

ＤＤＲ　

』　ｊＯＭＮ

ｍｐ　ＮＥｘＴ　

ＥＰＯ　ＸＶＭＴＥＯ　１ＩＶ６Ｂ　ＥＡｒ　ｏＳ１ｕＥ６ｔｉ＋：ｎ　Ｏｅ　Ｐｘ６４　

０

ｘ

ｆ

ｅ　

。

ｘ

ｆｆ

ｄｖｍＡｓｍｌｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＥｎｄ　

ｄｖｍＡｓｍＳｉｓｔｅｒＳｔａｒｔ　

Ｓｉｓｔｅｒ４＂￣码段　

ｄｖｍＡ州Ｒ；　ｅｒＶｎｄ　

图４　Ｍｌｎｔｅｒｐ分发机制　

Ｍｌｎｔｅｒｐ采用的是改进型Ｔｈｒｅａｄｅｄ分发机制：每条字节　

码结束时，取下一条字节码ＯＰ且直接跳转到其执行体，省　

去了Ｔｈｒｅａｄｅｄ方式的查表步骤。Ｍｌｎｔｅｒｐ取指一分发部分汇编　

代码比Ｔｈｒｅａｄｅｄ方式少２条内存访问指令，具体代码如下：　

ａｄｄｉ　ｒ８，２　

ｌｄｈ　ｒｌ１，（ｒ８，０）　／／取指　

ｘｔｒｂ３　ｒ１，ｒｌ１　／／取ＯＰ　

ｌｓｌｉ　ｒｌ，６　

ａｄｄ　ｒｌ，ｒｌ２　／／计算字节码基址　

ｊｍｐ　ｒ１　／／跳转到下一条字节码　

因为表内偏移通过ＯＰ左移实现，所以字节码表项大小　

必须是２的幂次。统计所有字节码执行体指令数（ＣＫ６１０为　

１　６位指令集）：较简单且常用的字节码（如ＭＯＶＥ、ＡＧＥＴ等）　

在１６条－３２条指令之间，而复杂且常用的字节码（如　

ＩＮＶＯＫＥ、ＲＥＴＵＲＮ）指令数大于６４条。综合运行效率与代码　

空间的考虑，选择３２条指令（６４　Ｂｙｔｅ）作为表项大小。对于执　

行体大于３２条指令的字节码，尽量将一个分支放到Ｓｉｓｔｅｒ段，　

避免额外的跳转。　

字节码执行体６４　Ｂｙｔｅ对齐带来另一个好处：代码段　

ｃａｃｈｅ　ｌｉｎｅ（ＣＫ６１０为１６　Ｂｙｔｅ）对齐，提高ｃａｃｈｅ利用率，进一　

步提高解释器运行效率。　

（２）执行体的优化　

为了尽可能减少代码数量和指令之间的依赖关系，　

Ｍｌｎｔｅｒｐ实行手动分配寄存器：将６个寄存器用于固定用途，　

它们是执行体中最常用的变量或常量，如ｒ１２保存字节码表　

基址ＩＢＡＳＥ，在字节码分发时，ＩＢＡＳＥ不用重新获取，表１　

显示了分配情况。　

表１　Ｍｌｎｔｅｒｐ中用于固定用途寄存器的分配情况　

统计多类常用字节码的汇编指令数，Ｓｔｄｌｎｔｅｒｐ与Ｍｌｎｔｅｒｐ　

（Ｔｈｒｅａｄｅｄ分发机制）对比如表２所示（表项的格式为：指令总　

数／内存访问指令数）。在统计时，执行体均按“最小路径”计　

算，比如假设所有类都已加载，执行期间未出现异常等。对　

比可知，Ｍｌｎｔｅｒｐ有效地减少了指令数，更重要的是很大程度　

减少了内存访问次数。　

表２　Ｓｔｄｌｎｔｅｒｐ与Ｍｌｎｔｅｒｐ的常用字节码汇编指令数　

４　Ｄａｌｖｉｋ虚拟机的性能分析　

ＥＣＭ（Ｅｍｂｅｄｄｅｄ　Ｃａｆｆｅｉｎｅ　Ｍａｒｋ３．０）是常用的针对嵌入式　

平台的性能测试标准，体现Ｊａｖａ程序运行快慢，分数越高性　

能越好。图５是采用ＥＣＭ对ＣＫ６１０　Ｄａｌｖｉｋ解释器优化前后　

的测试结果，纵坐标表示每兆赫兹下的ＥＣＭ分数。可见，　

Ｍｌｎｔｅｒｐ性能是Ｓｔｄｌｎｔｅｒｐ的２倍左右。另外，浮点性能始终　

是弱项，这由软件浮点的局限性所致，针对ＣＫ６１０带硬件浮　

点协处理器的ＣＰＵ（ＣＫ６１０ＥＭＦ），实现另一套与浮点相关的　

字节码，ＥＣＭ的Ｆｌｏａｔ分数约提升３倍。硬件信息（实验采用　

现场可编程门阵列（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔａ　Ａｒｒａｙ，ＦＰＧＡ）板，　

处理器频率较低）：处理器为４０　ＭＨｚ　ＣＫ６１０ＥＭ，１６　ＫＢ　

ＤＣａｃｈｅ，１６　ＫＢ　Ｉｃａｃｈｅ；内存大小为６４　ＭＢ。　

器　

彘　

基　

图５采用ＥＣＭ对Ｄａｌｖｉｋ解释器优化前后的测试结果　

５结束语　

本文描述Ｄａｌｖｉｋ在ＣＫ６１０上的移植和优化工作，并通过　

实验对Ｄａｌｖｉｋ优化前后的运行效率做了比较。谷歌于２０１０年　

６月发布了Ａｎｄｒｏｉｄ２．２版本，它最新的ＪｌＴ（Ｊｕｓｔ　Ｉｎ　Ｔｉｍｅ）技术　

将系统性能提升了２倍～５倍。下一步工作包括对最新Ｄａｌｖｉｋ　

ＪＩＴ的移植以及Ａｎｄｒｏｉｄ系统级的支持。　

参考文献　

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［６】Ｇｏｏｇｌｅ，Ｉｎｃ．．Ｂｙｔｅｃｏｄｅ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｄａｌｖｉｋ　ＶＭ［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１０—０８—０６）．　

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｅｔｍｉｔｅ．ｃｏｍ／ａｎｄｒｏｉｄ／ｍｙｄｒｏｉｄ／ｄａｌｖｉｋ／ｄｏｃｓ／ｄａｌｖｉｋ—ｂｙｔｅｃ　

ｏｄｅ．ｈｔｍ１．　

编辑陆燕菲