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Ynjxsjmh · Dec 13, 2021 · feb7bd3 · feb7bd3
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commit feb7bd3
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diff --git a/ch1.md b/ch1.md
@@ -238,11 +238,11 @@
 
 > #### 实践中的百分位点
 >
-> 	在多重调用的后端服务里，高百分位数变得特别重要。即使并行调用，最终用户请求仍然需要等待最慢的并行调用完成。如[图1-5](img/fig1-5.png)所示，只需要一个缓慢的调用就可以使整个最终用户请求变慢。即使只有一小部分后端调用速度较慢，如果最终用户请求需要多个后端调用，则获得较慢调用的机会也会增加，因此较高比例的最终用户请求速度会变慢（效果称为尾部延迟放大【24】）。
+> 在多重调用的后端服务里，高百分位数变得特别重要。即使并行调用，最终用户请求仍然需要等待最慢的并行调用完成。如[图1-5](img/fig1-5.png)所示，只需要一个缓慢的调用就可以使整个最终用户请求变慢。即使只有一小部分后端调用速度较慢，如果最终用户请求需要多个后端调用，则获得较慢调用的机会也会增加，因此较高比例的最终用户请求速度会变慢（效果称为尾部延迟放大【24】）。
 >
-> 	如果你想将响应时间百分点添加到你的服务的监视仪表板，则需要持续有效地计算它们。例如，你可能希望在最近10分钟内保持请求响应时间的滚动窗口。每一分钟，你都会计算出该窗口中的中值和各种百分数，并将这些度量值绘制在图上。
+> 如果你想将响应时间百分点添加到你的服务的监视仪表板，则需要持续有效地计算它们。例如，你可能希望在最近10分钟内保持请求响应时间的滚动窗口。每一分钟，你都会计算出该窗口中的中值和各种百分数，并将这些度量值绘制在图上。
 >
-> 	简单的实现是在时间窗口内保存所有请求的响应时间列表，并且每分钟对列表进行排序。如果对你来说效率太低，那么有一些算法能够以最小的CPU和内存成本（如前向衰减【25】，t-digest【26】或HdrHistogram 【27】）来计算百分位数的近似值。请注意，平均百分比（例如，减少时间分辨率或合并来自多台机器的数据）在数学上没有意义 - 聚合响应时间数据的正确方法是添加直方图【28】。
+> 简单的实现是在时间窗口内保存所有请求的响应时间列表，并且每分钟对列表进行排序。如果对你来说效率太低，那么有一些算法能够以最小的CPU和内存成本（如前向衰减【25】，t-digest【26】或HdrHistogram 【27】）来计算百分位数的近似值。请注意，平均百分比（例如，减少时间分辨率或合并来自多台机器的数据）在数学上没有意义 - 聚合响应时间数据的正确方法是添加直方图【28】。
 
 ![](img/fig1-5.png)
 

diff --git a/ch10.md b/ch10.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 > 带有太强个人色彩的系统无法成功。当最初的设计完成并且相对稳定时，不同的人们以自己的方式进行测试，真正的考验才开始。
 >
-> ——高德纳
+> —— 高德纳
 
 ---------------
 
@@ -65,11 +65,11 @@ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/40.0.2214.115 Safari/537.36"
 
 ```bash
 cat /var/log/nginx/access.log | #1
-	awk '{print $7}' | #2
-	sort             | #3
-	uniq -c          | #4
-	sort -r -n       | #5
-	head -n 5          #6
+  awk '{print $7}' | #2
+  sort             | #3
+  uniq -c          | #4
+  sort -r -n       | #5
+  head -n 5          #6
 ```
 
 1. 读取日志文件

diff --git a/ch11.md b/ch11.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 > 有效的复杂系统总是从简单的系统演化而来。 反之亦然：从零设计的复杂系统没一个能有效工作的。
 >
-> ——约翰·加尔，Systemantics（1975）
+> —— 约翰·加尔，Systemantics（1975）
 
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diff --git a/ch12.md b/ch12.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 > 如果船长的终极目标是保护船只，他应该永远待在港口。
 >
-> ——圣托马斯·阿奎那《神学大全》（1265-1274）
+> —— 圣托马斯·阿奎那《神学大全》（1265-1274）
 
 ---------------
 
@@ -117,11 +117,11 @@ Spark在批处理引擎上执行流处理，将流分解为**微批次（microba
 
 > ### 铁路上的模式迁移
 >
-> 	大规模的“模式迁移”也发生在非计算机系统中。例如，在19世纪英国铁路建设初期，轨距（两轨之间的距离）就有了各种各样的竞争标准。为一种轨距而建的列车不能在另一种轨距的轨道上运行，这限制了火车网络中可能的相互连接【9】。
+> 大规模的“模式迁移”也发生在非计算机系统中。例如，在19世纪英国铁路建设初期，轨距（两轨之间的距离）就有了各种各样的竞争标准。为一种轨距而建的列车不能在另一种轨距的轨道上运行，这限制了火车网络中可能的相互连接【9】。
 >
-> 	在1846年最终确定了一个标准轨距之后，其他轨距的轨道必须转换 —— 但是如何在不停运火车线路的情况下进行数月甚至数年的迁移？解决的办法是首先通过添加第三条轨道将轨道转换为**双轨距（dual guage）** 或**混合轨距**。这种转换可以逐渐完成，当完成时，两种轨距的列车都可以在线路上跑，使用三条轨道中的两条。事实上，一旦所有的列车都转换成标准轨距，那么可以移除提供非标准轨距的轨道。
+> 在1846年最终确定了一个标准轨距之后，其他轨距的轨道必须转换 —— 但是如何在不停运火车线路的情况下进行数月甚至数年的迁移？解决的办法是首先通过添加第三条轨道将轨道转换为**双轨距（dual guage）** 或**混合轨距**。这种转换可以逐渐完成，当完成时，两种轨距的列车都可以在线路上跑，使用三条轨道中的两条。事实上，一旦所有的列车都转换成标准轨距，那么可以移除提供非标准轨距的轨道。
 >
-> 	以这种方式“再加工”现有的轨道，让新旧版本并存，可以在几年的时间内逐渐改变轨距。然而，这是一项昂贵的事业，这就是今天非标准轨距仍然存在的原因。例如，旧金山湾区的BART系统使用了与美国大部分地区不同的轨距。
+> 以这种方式“再加工”现有的轨道，让新旧版本并存，可以在几年的时间内逐渐改变轨距。然而，这是一项昂贵的事业，这就是今天非标准轨距仍然存在的原因。例如，旧金山湾区的BART系统使用了与美国大部分地区不同的轨距。
 
 衍生视图允许**渐进演化（gradual evolution）**。如果你想重新构建数据集，不需要执行突然切换式的迁移。取而代之的是，你可以将旧架构和新架构并排维护为相同基础数据上的两个独立衍生视图。然后可以开始将少量用户转移到新视图，以测试其性能并发现任何错误，而大多数用户仍然会被路由到旧视图。你可以逐渐地增加访问新视图的用户比例，最终可以删除旧视图【10】。
 
@@ -490,7 +490,7 @@ COMMIT;
 
 抑制重复事务的这种情况只是一个更普遍的原则的一个例子，这个原则被称为**端到端原则（end-to-end argument）**，它在1984年由Saltzer，Reed和Clark阐述【55】：
 
-> 	只有在通信系统两端应用的知识与帮助下，所讨论的功能才能完全地正确地实现。因而将这种被质疑的功能作为通信系统本身的功能是不可能的。 （有时，通信系统可以提供这种功能的不完备版本，可能有助于提高性能。）
+> 只有在通信系统两端应用的知识与帮助下，所讨论的功能才能完全地正确地实现。因而将这种被质疑的功能作为通信系统本身的功能是不可能的。 （有时，通信系统可以提供这种功能的不完备版本，可能有助于提高性能。）
 >
 
 在我们的例子中**所讨论的功能**是重复抑制。我们看到TCP在TCP连接层次抑制了重复的数据包，一些流处理器在消息处理层次提供了所谓的恰好一次语义，但这些都无法阻止当一个请求超时时，用户亲自提交重复的请求。TCP，数据库事务，以及流处理器本身并不能完全排除这些重复。解决这个问题需要一个端到端的解决方案：从终端用户的客户端一路传递到数据库的事务标识符。
@@ -846,9 +846,9 @@ ACID意义下的一致性（请参阅“[一致性](ch7.md#一致性)”）基
 
 就像工业革命有着黑暗面需要应对一样，我们转向信息时代的过程中，也有需要应对与解决的重大问题。我相信数据的收集与使用就是其中一个问题。用Bruce Schneier的话来说【96】：
 
-> 	数据是信息时代的污染问题，保护隐私是环境挑战。几乎所有的电脑都能生产信息。它堆积在周围，开始溃烂。我们如何处理它 —— 我们如何控制它，以及如何摆脱它 —— 是信息经济健康发展的核心议题。正如我们今天回顾工业时代的早期年代，并想知道我们的祖先在忙于建设工业世界的过程时怎么能忽略污染问题；我们的孙辈在回望信息时代的早期年代时，将会就我们如何应对数据收集和滥用的挑战来评断我们。
+> 数据是信息时代的污染问题，保护隐私是环境挑战。几乎所有的电脑都能生产信息。它堆积在周围，开始溃烂。我们如何处理它 —— 我们如何控制它，以及如何摆脱它 —— 是信息经济健康发展的核心议题。正如我们今天回顾工业时代的早期年代，并想知道我们的祖先在忙于建设工业世界的过程时怎么能忽略污染问题；我们的孙辈在回望信息时代的早期年代时，将会就我们如何应对数据收集和滥用的挑战来评断我们。
 >
-> 	我们应该设法让他们感到骄傲。
+> 我们应该设法让他们感到骄傲。
 
 #### 立法与自律
 

diff --git a/ch2.md b/ch2.md
@@ -45,7 +45,7 @@
 
 ### NoSQL的诞生
 
-现在 - 2010年代，NoSQL开始了最新一轮尝试，试图推翻关系模型的统治地位。“NoSQL”这个名字让人遗憾，因为实际上它并没有涉及到任何特定的技术。最初它只是作为一个醒目的Twitter标签，用在2009年一个关于分布式，非关系数据库上的开源聚会上。无论如何，这个术语触动了某些神经，并迅速在网络创业社区内外传播开来。好些有趣的数据库系统现在都与*#NoSQL#*标签相关联，并且NoSQL被追溯性地重新解释为**不仅是SQL（Not Only SQL）** 【4】。
+现在 - 2010年代，NoSQL开始了最新一轮尝试，试图推翻关系模型的统治地位。“NoSQL”这个名字让人遗憾，因为实际上它并没有涉及到任何特定的技术。最初它只是作为一个醒目的Twitter标签，用在2009年一个关于分布式，非关系数据库上的开源聚会上。无论如何，这个术语触动了某些神经，并迅速在网络创业社区内外传播开来。好些有趣的数据库系统现在都与 *#NoSQL* 标签相关联，并且NoSQL被追溯性地重新解释为**不仅是SQL（Not Only SQL）** 【4】。
 
 采用NoSQL数据库的背后有几个驱动因素，其中包括：
 
@@ -257,8 +257,8 @@ if (user && user.name && !user.first_name) {
 
 ```sql
 ALTER TABLE users ADD COLUMN first_name text;
-UPDATE users SET first_name = split_part(name, ' ', 1); 		-- PostgreSQL
-UPDATE users SET first_name = substring_index(name, ' ', 1); 	-- MySQL
+UPDATE users SET first_name = split_part(name, ' ', 1);      -- PostgreSQL
+UPDATE users SET first_name = substring_index(name, ' ', 1);      -- MySQL
 ```
 
 模式变更的速度很慢，而且要求停运。它的这种坏名誉并不是完全应得的：大多数关系数据库系统可在几毫秒内执行`ALTER TABLE`语句。MySQL是一个值得注意的例外，它执行`ALTER TABLE`时会复制整个表，这可能意味着在更改一个大型表时会花费几分钟甚至几个小时的停机时间，尽管存在各种工具来解决这个限制【24,25,26】。
@@ -412,7 +412,7 @@ for (var i = 0; i < liElements.length; i++) {
 
 在Web浏览器中，使用声明式CSS样式比使用JavaScript命令式地操作样式要好得多。类似地，在数据库中，使用像SQL这样的声明式查询语言比使用命令式查询API要好得多[^vi]。
 
-[^vi]: vi IMS和CODASYL都使用命令式API。应用程序通常使用COBOL代码遍历数据库中的记录，一次一条记录【2,16】。
+[^vi]: IMS和CODASYL都使用命令式API。应用程序通常使用COBOL代码遍历数据库中的记录，一次一条记录【2,16】。
 
 ### MapReduce查询
 

diff --git a/ch3.md b/ch3.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 > 建立秩序，省却搜索
 >
-> ——德国谚语
+> —— 德国谚语
 >
 
 -------------------

diff --git a/ch4.md b/ch4.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 > 唯变所适
 >
->  ——以弗所的赫拉克利特，为柏拉图所引（公元前360年）	
+> —— 以弗所的赫拉克利特，为柏拉图所引（公元前360年）
 >
 
 -------------------

diff --git a/ch5.md b/ch5.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 > 与可能出错的东西比，'不可能'出错的东西最显著的特点就是：一旦真的出错，通常就彻底玩完了。
 >
-> ——道格拉斯·亚当斯（1992）
+> —— 道格拉斯·亚当斯（1992）
 
 ------
 
@@ -249,21 +249,21 @@ PostgreSQL和Oracle等使用这种复制方法【16】。主要缺点是日志
 
 第三个复制延迟例子违反了因果律。 想象一下Poons先生和Cake夫人之间的以下简短对话：
 
-> *Mr. Poons*
-> 	Mrs. Cake，你能看到多远的未来？
->
-> *Mrs. Cake*
-> 	通常约十秒钟，Mr. Poons. 
+*Mr. Poons*
+> Mrs. Cake，你能看到多远的未来？
+
+*Mrs. Cake*
+> 通常约十秒钟，Mr. Poons. 
 
 这两句话之间有因果关系：Cake夫人听到了Poons先生的问题并回答了这个问题。
 
 现在，想象第三个人正在通过从库来听这个对话。 Cake夫人说的内容是从一个延迟很低的从库读取的，但Poons先生所说的内容，从库的延迟要大的多（见[图5-5](img/fig5-5.png)）。 于是，这个观察者会听到以下内容：
 
-> *Mrs. Cake*
-> 	通常约十秒钟，Mr. Poons. 
->
-> *Mr. Poons*
-> 	Mrs. Cake，你能看到多远的未来？
+*Mrs. Cake*
+> 通常约十秒钟，Mr. Poons. 
+
+*Mr. Poons*
+> Mrs. Cake，你能看到多远的未来？
 
 对于观察者来说，看起来好像Cake夫人在Poons先生提问前就回答了这个问题。
  这种超能力让人印象深刻，但也会把人搞糊涂。【25】。
@@ -410,7 +410,7 @@ PostgreSQL和Oracle等使用这种复制方法【16】。主要缺点是日志
 
 > #### 自动冲突解决
 >
-> 	冲突解决规则可能很快变得复杂，并且自定义代码可能容易出错。亚马逊是一个经常被引用的例子，由于冲突解决处理程序令人意外的效果：一段时间以来，购物车上的冲突解决逻辑将保留添加到购物车的物品，但不包括从购物车中移除的物品。因此，顾客有时会看到物品重新出现在他们的购物车中，即使他们之前已经被移走【37】。
+> 冲突解决规则可能很快变得复杂，并且自定义代码可能容易出错。亚马逊是一个经常被引用的例子，由于冲突解决处理程序令人意外的效果：一段时间以来，购物车上的冲突解决逻辑将保留添加到购物车的物品，但不包括从购物车中移除的物品。因此，顾客有时会看到物品重新出现在他们的购物车中，即使他们之前已经被移走【37】。
 >
 > 已经有一些有趣的研究来自动解决由于数据修改引起的冲突。有几行研究值得一提：
 >
@@ -642,11 +642,11 @@ LWW实现了最终收敛的目标，但以**持久性**为代价：如果同一
 
 > #### 并发性，时间和相对性
 >
-> 	如果两个操作 **“同时”** 发生，似乎应该称为并发——但事实上，它们在字面时间上重叠与否并不重要。由于分布式系统中的时钟问题，现实中是很难判断两个事件是否**同时**发生的，这个问题我们将在[第八章](ch8.md)中详细讨论。
+> 如果两个操作 **“同时”** 发生，似乎应该称为并发——但事实上，它们在字面时间上重叠与否并不重要。由于分布式系统中的时钟问题，现实中是很难判断两个事件是否**同时**发生的，这个问题我们将在[第八章](ch8.md)中详细讨论。
 >
-> 	为了定义并发性，确切的时间并不重要：如果两个操作都意识不到对方的存在，就称这两个操作**并发**，而不管它们发生的物理时间。人们有时把这个原理和狭义相对论的物理学联系起来【54】，它引入了信息不能比光速更快的思想。因此，如果两个事件发生的时间差小于光通过它们之间的距离所需要的时间，那么这两个事件不可能相互影响。
+> 为了定义并发性，确切的时间并不重要：如果两个操作都意识不到对方的存在，就称这两个操作**并发**，而不管它们发生的物理时间。人们有时把这个原理和狭义相对论的物理学联系起来【54】，它引入了信息不能比光速更快的思想。因此，如果两个事件发生的时间差小于光通过它们之间的距离所需要的时间，那么这两个事件不可能相互影响。
 >
-> 	在计算机系统中，即使光速原则上允许一个操作影响另一个操作，但两个操作也可能是**并行的**。例如，如果网络缓慢或中断，两个操作间可能会出现一段时间间隔，但仍然是并发的，因为网络问题阻止一个操作意识到另一个操作的存在。
+> 在计算机系统中，即使光速原则上允许一个操作影响另一个操作，但两个操作也可能是**并行的**。例如，如果网络缓慢或中断，两个操作间可能会出现一段时间间隔，但仍然是并发的，因为网络问题阻止一个操作意识到另一个操作的存在。
 
 
 #### 捕获"此前发生"关系
@@ -706,7 +706,7 @@ LWW实现了最终收敛的目标，但以**持久性**为代价：如果同一
 
 > #### 版本向量和向量时钟
 >
-> 	版本向量有时也被称为矢量时钟，即使它们不完全相同。 差别很微妙——细节请参阅参考资料【57,60,61】。 简而言之，在比较副本的状态时，版本向量是正确的数据结构。
+> 版本向量有时也被称为矢量时钟，即使它们不完全相同。 差别很微妙——细节请参阅参考资料【57,60,61】。 简而言之，在比较副本的状态时，版本向量是正确的数据结构。
 >
 
 ## 本章小结
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@@ Expand Up / @@ -4,7 +4,7 @@ @@
     > 有效的复杂系统总是从简单的系统演化而来。 反之亦然：从零设计的复杂系统没一个能有效工作的。
     >
-    > ——约翰·加尔，Systemantics（1975）
+    > —— 约翰·加尔，Systemantics（1975）
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