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Ynjxsjmh · Jan 1, 2022 · 248412b · 248412b
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Showing 5 changed files with 25 additions and 15 deletions.
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -149,6 +149,11 @@
 
 | ISSUE & Pull Requests                          | USER                                                         | Title                                                        |
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+|  [174](https://github.com/Vonng/ddia/pull/174)  |  [@BeBraveBeCurious](https://github.com/BeBraveBeCurious)  |   README & preface: 更正不正确的中文用词和标点符号  |
+|  [173](https://github.com/Vonng/ddia/pull/173)  |  [@ZvanYang](https://github.com/ZvanYang)  |   ch12: 修正不完整的翻译  |
+|  [171](https://github.com/Vonng/ddia/pull/171)  |  [@ZvanYang](https://github.com/ZvanYang)  |   ch12: 修正重复的译文  |
+|  [169](https://github.com/Vonng/ddia/pull/169)  |  [@ZvanYang](https://github.com/ZvanYang)  |   ch12: 更正不太通顺的翻译  |
+|  [166](https://github.com/Vonng/ddia/pull/166)  |  [@bp4m4h94](https://github.com/bp4m4h94)  |   ch1: 发现错误的文献索引  |
 |  [164](https://github.com/Vonng/ddia/pull/164)  |  [@DragonDriver](https://github.com/DragonDriver)  |   preface: 更正错误的标点符号  |
 |  [163](https://github.com/Vonng/ddia/pull/163)  |  [@llmmddCoder](https://github.com/llmmddCoder)  |   ch1: 更正错误字  |
 |  [160](https://github.com/Vonng/ddia/pull/160)  |  [@Zhayhp](https://github.com/Zhayhp)  |   ch2: 建议将 network model 翻译为网状模型  |

diff --git a/zh-tw/README.md b/zh-tw/README.md
@@ -7,7 +7,7 @@
 - 繁體：[繁體中文版本](zh-tw/README.md) by  [@afunTW](https://github.com/afunTW)
 
 
-> 使用 [Typora](https://www.typora.io)、[Gitbook](https://vonng.gitbook.io/vonng/)，[Github Pages](https://vonng.github.io/ddia)以獲取最佳閱讀體驗。
+> 使用 [Typora](https://www.typora.io)、[Gitbook](https://vonng.gitbook.io/vonng/) 或 [Github Pages](https://vonng.github.io/ddia) 以獲取最佳閱讀體驗。
 >
 > 本地：你可在專案根目錄中執行`make`，並透過瀏覽器閱讀（[線上預覽](http://ddia.vonng.com/#/)）。
 
@@ -25,7 +25,7 @@
 
 本書為資料系統的設計、實現、與評價提供了很好的概念框架。讀完並理解本書內容後，讀者可以輕鬆看破大多數的技術忽悠，與技術磚家撕起來虎虎生風🤣。
 
-這是2017年譯者讀過最好的一本技術類書籍，這麼好的書沒有中文翻譯，實在是遺憾。某不才，願為先進技術文化的傳播貢獻一分力量。既可以深入學習有趣的技術主題，又可以鍛鍊中英文語言文字功底，何樂而不為？
+這是2017年譯者讀過最好的一本技術類書籍，這麼好的書沒有中文翻譯，實在是遺憾。某不才，願為先進技術文化的傳播貢獻一份力量。既可以深入學習有趣的技術主題，又可以鍛鍊中英文語言文字功底，何樂而不為？
 
 
 ## 前言
@@ -149,6 +149,11 @@
 
 | ISSUE & Pull Requests                          | USER                                                         | Title                                                        |
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+|  [174](https://github.com/Vonng/ddia/pull/174)  |  [@BeBraveBeCurious](https://github.com/BeBraveBeCurious)  |   README & preface: 更正不正確的中文用詞和標點符號  |
+|  [173](https://github.com/Vonng/ddia/pull/173)  |  [@ZvanYang](https://github.com/ZvanYang)  |   ch12: 修正不完整的翻譯  |
+|  [171](https://github.com/Vonng/ddia/pull/171)  |  [@ZvanYang](https://github.com/ZvanYang)  |   ch12: 修正重複的譯文  |
+|  [169](https://github.com/Vonng/ddia/pull/169)  |  [@ZvanYang](https://github.com/ZvanYang)  |   ch12: 更正不太通順的翻譯  |
+|  [166](https://github.com/Vonng/ddia/pull/166)  |  [@bp4m4h94](https://github.com/bp4m4h94)  |   ch1: 發現錯誤的文獻索引  |
 |  [164](https://github.com/Vonng/ddia/pull/164)  |  [@DragonDriver](https://github.com/DragonDriver)  |   preface: 更正錯誤的標點符號  |
 |  [163](https://github.com/Vonng/ddia/pull/163)  |  [@llmmddCoder](https://github.com/llmmddCoder)  |   ch1: 更正錯誤字  |
 |  [160](https://github.com/Vonng/ddia/pull/160)  |  [@Zhayhp](https://github.com/Zhayhp)  |   ch2: 建議將 network model 翻譯為網狀模型  |

diff --git a/zh-tw/ch1.md b/zh-tw/ch1.md
@@ -107,9 +107,9 @@
 
 我們通常認為硬體故障是隨機的、相互獨立的：一臺機器的磁碟失效並不意味著另一臺機器的磁碟也會失效。大量硬體元件不可能同時發生故障，除非它們存在比較弱的相關性（同樣的原因導致關聯性錯誤，例如伺服器機架的溫度）。
 
-另一類錯誤是內部的**系統性錯誤（systematic error）**【7】。這類錯誤難以預料，而且因為是跨節點相關的，所以比起不相關的硬體故障往往可能造成更多的**系統失效**【5】。例子包括：
+另一類錯誤是內部的**系統性錯誤（systematic error）**【8】。這類錯誤難以預料，而且因為是跨節點相關的，所以比起不相關的硬體故障往往可能造成更多的**系統失效**【5】。例子包括：
 
-* 接受特定的錯誤輸入，便導致所有應用伺服器例項崩潰的BUG。例如2012年6月30日的閏秒，由於Linux核心中的一個錯誤，許多應用同時掛掉了。
+* 接受特定的錯誤輸入，便導致所有應用伺服器例項崩潰的BUG。例如2012年6月30日的閏秒，由於Linux核心中的一個錯誤【9】，許多應用同時掛掉了。
 * 失控程序會用盡一些共享資源，包括CPU時間、記憶體、磁碟空間或網路頻寬。
 * 系統依賴的服務變慢，沒有響應，或者開始返回錯誤的響應。
 * 級聯故障，一個元件中的小故障觸發另一個元件中的故障，進而觸發更多的故障【10】。
@@ -378,12 +378,12 @@
 1.  Brian Beach: “[Hard Drive Reliability Update – Sep 2014](https://www.backblaze.com/blog/hard-drive-reliability-update-september-2014/),” *backblaze.com*, September 23, 2014.
 1.  Laurie Voss: “[AWS: The Good, the Bad and the Ugly](https://web.archive.org/web/20160429075023/http://blog.awe.sm/2012/12/18/aws-the-good-the-bad-and-the-ugly/),” *blog.awe.sm*, December 18, 2012.
 1.  Haryadi S. Gunawi, Mingzhe Hao, Tanakorn Leesatapornwongsa, et al.: “[What Bugs Live in the Cloud?](http://ucare.cs.uchicago.edu/pdf/socc14-cbs.pdf),” at *5th ACM Symposium on Cloud Computing* (SoCC), November 2014. [doi:10.1145/2670979.2670986](http://dx.doi.org/10.1145/2670979.2670986)
-1.  Nelson Minar:  “[Leap Second Crashes Half   the Internet](http://www.somebits.com/weblog/tech/bad/leap-second-2012.html),” *somebits.com*, July 3, 2012.
-1.  Amazon Web Services:  “[Summary of the Amazon EC2 and Amazon RDS Service   Disruption in the US East Region](http://aws.amazon.com/message/65648/),” *aws.amazon.com*, April 29, 2011.
+1.  Nelson Minar:  “[Leap Second Crashes Half the Internet](http://www.somebits.com/weblog/tech/bad/leap-second-2012.html),” *somebits.com*, July 3, 2012.
+1.  Amazon Web Services:  “[Summary of the Amazon EC2 and Amazon RDS Service Disruption in the US East Region](http://aws.amazon.com/message/65648/),” *aws.amazon.com*, April 29, 2011.
 1.  Richard I. Cook: “[How Complex Systems Fail](http://web.mit.edu/2.75/resources/random/How%20Complex%20Systems%20Fail.pdf),” Cognitive Technologies Laboratory, April 2000.
 1.  Jay Kreps: “[Getting Real About Distributed System Reliability](http://blog.empathybox.com/post/19574936361/getting-real-about-distributed-system-reliability),” *blog.empathybox.com*, March 19, 2012.
 1.  David Oppenheimer, Archana Ganapathi, and David A. Patterson: “[Why Do Internet Services Fail, and What Can Be Done About It?](http://static.usenix.org/legacy/events/usits03/tech/full_papers/oppenheimer/oppenheimer.pdf),” at *4th USENIX Symposium on Internet Technologies and Systems* (USITS), March 2003.
-1.  Nathan Marz:  “[Principles   of Software Engineering, Part 1](http://nathanmarz.com/blog/principles-of-software-engineering-part-1.html),” *nathanmarz.com*, April 2, 2013.
+1.  Nathan Marz:  “[Principles of Software Engineering, Part 1](http://nathanmarz.com/blog/principles-of-software-engineering-part-1.html),” *nathanmarz.com*, April 2, 2013.
 1.  Michael Jurewitz:“[The Human Impact of Bugs](http://jury.me/blog/2013/3/14/the-human-impact-of-bugs),” *jury.me*, March 15, 2013.
 1.  Raffi Krikorian: “[Timelines at Scale](http://www.infoq.com/presentations/Twitter-Timeline-Scalability),” at *QCon San Francisco*, November 2012.
 1.  Martin Fowler: *Patterns of Enterprise Application Architecture*. Addison Wesley, 2002. ISBN: 978-0-321-12742-6

diff --git a/zh-tw/ch12.md b/zh-tw/ch12.md
@@ -341,7 +341,7 @@ Unix和關係資料庫以非常不同的哲學來處理資訊管理問題。Unix
 
 [^iii]: 假設一個有限的語料庫，那麼返回非空搜尋結果的搜尋查詢集合是有限的。然而，它是與語料庫中的術語數量呈指數關係，這仍是一個壞訊息。
 
-另一個選擇是隻為一組固定的最常見的查詢預先計算搜尋結果，以便它們可以快速地服務而不必去走索引。不常見的查詢仍然可以透過索引來提供服務。這通常被稱為常見查詢的**快取（cache）**，儘管我們也可以稱之為**物化檢視（materialized view）**，因為當新文件出現，且需要被包含在這些常見查詢的搜尋結果之中時，這些索引就需要更新。
+另一種選擇是預先計算一組固定的最常見查詢的搜尋結果，以便可以快速提供它們而無需轉到索引。不常見的查詢仍然可以透過索引來提供服務。這通常被稱為常見查詢的**快取（cache）**，儘管我們也可以稱之為**物化檢視（materialized view）**，因為當新文件出現，且需要被包含在這些常見查詢的搜尋結果之中時，這些索引就需要更新。
 
 從這個例子中我們可以看到，索引不是寫路徑和讀路徑之間唯一可能的邊界；快取常見搜尋結果也是可行的；而在少量文件上使用沒有索引的類grep掃描也是可行的。由此來看，快取，索引和物化檢視的作用很簡單：它們改變了讀路徑與寫路徑之間的邊界。透過預先計算結果，從而允許我們在寫路徑上做更多的工作，以節省讀路徑上的工作量。
 
@@ -579,7 +579,7 @@ COMMIT;
 
   及時性意味著確保使用者觀察到系統的最新狀態。我們之前看到，如果使用者從陳舊的資料副本中讀取資料，它們可能會觀察到系統處於不一致的狀態（請參閱“[複製延遲問題](ch5.md#複製延遲問題)”）。但這種不一致是暫時的，而最終會透過等待與重試簡單地得到解決。
 
-  CAP定理（請參閱“[線性一致性的代價](ch9.md#線性一致性的代價)”）使用**線性一致性（linearizability）** 意義上的一致性，這是實現及時性的強有力方法。像**寫後讀**這樣及時性更弱的一致性也很有用（請參閱“[讀己之寫](ch5.md#讀己之寫)”）也很有用。
+  CAP定理（請參閱“[線性一致性的代價](ch9.md#線性一致性的代價)”）使用**線性一致性（linearizability）** 意義上的一致性，這是實現及時性的強有力方法。像**寫後讀**這樣及時性更弱的一致性也很有用（請參閱“[讀己之寫](ch5.md#讀己之寫)”）。
 
 * 完整性（Integrity）
 
@@ -617,7 +617,7 @@ ACID事務通常既提供及時性（例如線性一致性）也提供完整性
 
 然而另一個需要了解的事實是，許多真實世界的應用實際上可以擺脫這種形式，接受弱得多的唯一性：
 
-* 如果兩個人同時註冊了相同的使用者名稱或預訂了相同的座位，你可以給其中一個人發訊息道歉，並要求他們選擇一個不同的使用者名稱。這種糾正錯誤的變化被稱為**補償性事務（compensating transaction）**【59,60】。
+* 如果兩個人同時註冊了相同的使用者名稱或預訂了相同的座位，你可以給其中一個人發訊息道歉，並要求他們換一個不同的使用者名稱或座位。這種糾正錯誤的變化被稱為**補償性事務（compensating transaction）**【59,60】。
 * 如果客戶訂購的物品多於倉庫中的物品，你可以下單補倉，併為延誤向客戶道歉，向他們提供折扣。實際上，這麼說吧，如果叉車在倉庫中軋過了你的貨物，剩下的貨物比你想象的要少，那麼你也是得這麼做【61】。因此，既然道歉工作流無論如何已經成為你商業過程中的一部分了，那麼對庫存物品數目新增線性一致的約束可能就沒必要了。
 * 與之類似，許多航空公司都會超賣機票，打著一些旅客可能會錯過航班的算盤；許多旅館也會超賣客房，抱著部分客人可能會取消預訂的期望。在這些情況下，出於商業原因而故意違反了“一人一座”的約束；當需求超過供給的情況出現時，就會進入補償流程（退款、升級艙位/房型、提供隔壁酒店的免費的房間）。即使沒有超賣，為了應對由惡劣天氣或員工罷工導致的航班取消，你還是需要道歉與補償流程 —— 從這些問題中恢復僅僅是商業活動的正常組成部分。
 * 如果有人從賬戶超額取款，銀行可以向他們收取透支費用，並要求他們償還欠款。透過限制每天的提款總額，銀行的風險是有限的。

diff --git a/zh-tw/preface.md b/zh-tw/preface.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 在最近十年中，我們看到了很多有趣的進展，關於資料庫，分散式系統，以及在此基礎上構建應用程式的方式。這些進展有著各種各樣的驅動力：
 
-* 谷歌，雅虎，亞馬遜，臉書，領英，微軟和推特等網際網路公司正在和巨大的流量/資料打交道，這迫使他們去創造能有效應對如此規模的新工具。
+* 谷歌、雅虎、亞馬遜、臉書、領英、微軟和推特等網際網路公司正在和巨大的流量/資料打交道，這迫使他們去創造能有效應對如此規模的新工具。
 * 企業需要變得敏捷，需要低成本地檢驗假設，需要透過縮短開發週期和保持資料模型的靈活性，快速地響應新的市場洞察。
 * 免費和開源軟體變得非常成功，在許多環境中比商業軟體和定製軟體更受歡迎。
 * 處理器主頻幾乎沒有增長，但是多核處理器已經成為標配，網路也越來越快。這意味著並行化程度只增不減。
@@ -28,7 +28,7 @@
 
 ## 本書的目標讀者
 
-如果你開發的應用具有用於儲存或處理資料的某種伺服器/後端系統，而且使用網路（例如，Web應用，移動應用或連線到網際網路的感測器），那麼本書就是為你準備的。
+如果你開發的應用具有用於儲存或處理資料的某種伺服器/後端系統，而且使用網路（例如，Web應用、移動應用或連線到網際網路的感測器），那麼本書就是為你準備的。
 
 本書是為軟體工程師，軟體架構師，以及喜歡寫程式碼的技術經理準備的。如果你需要對所從事系統的架構做出決策 —— 例如你需要選擇解決某個特定問題的工具，並找出如何最好地使用這些工具，那麼這本書對你尤有價值。但即使你無法選擇你的工具，本書仍將幫助你更好地瞭解所使用工具的長處和短處。
 
@@ -50,11 +50,11 @@
 
 在電子書中包含了線上資源全文的連結。所有連結在出版時都進行了驗證，但不幸的是，由於網路的自然規律，連結往往會頻繁地破損。如果你遇到連結斷開的情況，或者正在閱讀本書的列印副本，可以使用搜索引擎查詢參考文獻。對於學術論文，你可以在Google學術中搜索標題，查詢可以公開獲取的PDF檔案。或者，你也可以在 https://github.com/ept/ddia-references 中找到所有的參考資料，我們在那兒維護最新的連結。
 
-我們主要關注的是資料系統的**架構（architecture）**，以及它們被整合到資料密集型應用中的方式。本書沒有足夠的空間覆蓋部署，運維，安全，管理等領域 —— 這些都是複雜而重要的主題，僅僅在本書中用粗略的註解討論這些對它們很不公平。每個領域都值得用單獨的書去講。
+我們主要關注的是資料系統的**架構（architecture）**，以及它們被整合到資料密集型應用中的方式。本書沒有足夠的空間覆蓋部署、運維、安全、管理等領域 —— 這些都是複雜而重要的主題，僅僅在本書中用粗略的註解討論這些對它們很不公平。每個領域都值得用單獨的書去講。
 
 本書中描述的許多技術都被涵蓋在 **大資料（Big Data）** 這個時髦詞的範疇中。然而“大資料”這個術語被濫用，缺乏明確定義，以至於在嚴肅的工程討論中沒有用處。這本書使用歧義更小的術語，如“單節點”之於“分散式系統”，或“線上/互動式系統”之於“離線/批處理系統”。
 
-本書對 **自由和開源軟體（FOSS）** 有一定偏好，因為閱讀，修改和執行原始碼是瞭解某事物詳細工作原理的好方法。開放的平臺也可以降低供應商壟斷的風險。然而在適當的情況下，我們也會討論專利軟體（閉源軟體，軟體即服務 SaaS，或一些在文獻中描述過但未公開發行的公司內部軟體）。
+本書對 **自由和開源軟體（FOSS）** 有一定偏好，因為閱讀、修改和執行原始碼是瞭解某事物詳細工作原理的好方法。開放的平臺也可以降低供應商壟斷的風險。然而在適當的情況下，我們也會討論專利軟體（閉源軟體，軟體即服務 SaaS，或一些在文獻中描述過但未公開發行的公司內部軟體）。
 
 ## 本書綱要
 
@@ -64,7 +64,7 @@
 
 2. 在[第二部分](part-ii.md)中，我們從討論儲存在一臺機器上的資料轉向討論分佈在多臺機器上的資料。這對於可伸縮性通常是必需的，但帶來了各種獨特的挑戰。我們首先討論複製（[第五章](ch5.md)），分割槽/分片（[第六章](ch6.md)）和事務（[第七章](ch7.md)）。然後我們將探索關於分散式系統問題的更多細節（[第八章](ch8.md)），以及在分散式系統中實現一致性與共識意味著什麼（[第九章](ch9.md)）。
 
-3. 在[第三部分](part-iii.md)中，我們討論那些從其他資料集衍生出一些資料集的系統。衍生資料經常出現在異構系統中：當沒有單個數據庫可以把所有事情都做的很好時，應用需要整合幾種不同的資料庫，快取，索引等。在[第十章](ch10.md)中我們將從一種衍生資料的批處理方法開始，然後在此基礎上建立在[第十一章](ch11.md)中討論的流處理。最後，在[第十二章](ch12.md)中，我們將所有內容彙總，討論在將來構建可靠，可伸縮和可維護的應用程式的方法。
+3. 在[第三部分](part-iii.md)中，我們討論那些從其他資料集衍生出一些資料集的系統。衍生資料經常出現在異構系統中：當沒有單個數據庫可以把所有事情都做的很好時，應用需要整合幾種不同的資料庫，快取，索引等。在[第十章](ch10.md)中我們將從一種衍生資料的批處理方法開始，然後在此基礎上建立在[第十一章](ch11.md)中討論的流處理。最後，在[第十二章](ch12.md)中，我們將所有內容彙總，討論在將來構建可靠、可伸縮和可維護的應用程式的方法。
 
 
 ## 參考文獻與延伸閱讀