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ch1.md

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 ![](img/ch1.png)
 
-> 互联网做得太棒了，以至于多数人将它看作像太平洋这样的自然资源，而不是什么人工产物。上一次出现这种大规模且无差错的技术， 你还记得是什么时候吗？
+> 互联网做得太棒了，以至于大多数人将它看作像太平洋这样的自然资源，而不是什么人工产物。上一次出现这种大规模且无差错的技术， 你还记得是什么时候吗？
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 > ——阿兰·凯在接受Dobb博士杂志采访时说（2012年）
 
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 ​	定期处理累积的大批量数据
 
-上述组件如果听上去显而易见，那是因为这些**数据系统（data system）**是非常成功的抽象：我们一直不假思索地使用它们并习以为常。绝大多数工程师不会想从零开始编写存储引擎，因为在开发应用时，数据库已经是足够完美的工具了。
+如果这些功能听上去平淡无奇，那是因为这些**数据系统（data system）**是非常成功的抽象：我们一直不假思索地使用它们并习以为常。绝大多数工程师不会幻想从零开始编写存储引擎，因为在开发应用时，数据库已经是足够完美的工具了。
 
-但现实并没有这么简单。不同的应用有着不同的需求，因而数据库系统也是百花齐放，有着各式各样的特性。实现缓存有很多种手段，创建搜索索引也有好几种方法，诸如此类。因此在开发应用前，我们依然有必要先弄清楚最适合手头工作的工具和方法。而且当单个工具解决不了你的问题时，你会意识到组合使用这些工具是挺有难度的。
+但现实没有这么简单。不同的应用有着不同的需求，因而数据库系统也是百花齐放，有着各式各样的特性。实现缓存有很多种手段，创建搜索索引也有好几种方法，诸如此类。因此在开发应用前，我们依然有必要先弄清楚最适合手头工作的工具和方法。而且当单个工具解决不了你的问题时，组合使用这些工具可能还是有些难度的。
 
 本书将是一趟关于数据系统原理、实践与应用的旅程，并讲述了设计数据密集型应用的方法。我们将探索不同工具之间的共性与特性，以及各自的实现原理。
 
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 推特的第一个版本使用了方法1，但系统很难跟上主页时间线查询的负载。所以公司转向了方法2，方法2的效果更好，因为发推频率比查询主页时间线的频率几乎低了两个数量级，所以在这种情况下，最好在写入时做更多的工作，而在读取时做更少的工作。
 
-然而方法2的缺点是，发推现在需要大量的额外工作。平均来说，一条推文会发往约75个关注者，所以每秒4.6k的发推写入，变成了对主页时间线缓存每秒345k的写入。但这个平均值隐藏了用户粉丝数差异巨大这一现实，一些用户有超过3000万的粉丝，这意味着一条推文就可能会导致主页时间线缓存的3000万次写入！及时完成这种操作是一个巨大的挑战——推特尝试在5秒内向粉丝发送推文。
+然而方法2的缺点是，发推现在需要大量的额外工作。平均来说，一条推文会发往约75个关注者，所以每秒4.6k的发推写入，变成了对主页时间线缓存每秒345k的写入。但这个平均值隐藏了用户粉丝数差异巨大这一现实，一些用户有超过3000万的粉丝，这意味着一条推文就可能会导致主页时间线缓存的3000万次写入！及时完成这种操作是一个巨大的挑战 —— 推特尝试在5秒内向粉丝发送推文。
 
 在推特的例子中，每个用户粉丝数的分布（可能按这些用户的发推频率来加权）是探讨可扩展性的一个关键负载参数，因为它决定了扇出负载。你的应用程序可能具有非常不同的特征，但可以采用相似的原则来考虑它的负载。
 
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 > #### 延迟和响应时间
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-> **延迟（latency）**和**响应时间（response time）**通常互当成同义词来使用，但实际上它们并不一样。响应时间是客户所看到的，除了实际处理请求的时间（**服务时间（service time）**）之外，还包括网络延迟和排队延迟。延迟是某个请求等待处理的**持续时长**，在此期间它处于**休眠（latent）**状态，并等待服务【17】。
+> **延迟（latency）**和**响应时间（response time）**经常用作同义词，但实际上它们并不一样。响应时间是客户所看到的，除了实际处理请求的时间（**服务时间（service time）**）之外，还包括网络延迟和排队延迟。延迟是某个请求等待处理的**持续时长**，在此期间它处于**休眠（latent）**状态，并等待服务【17】。
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 即使不断重复发送同样的请求，每次得到的响应时间也都会略有不同。现实世界的系统会处理各式各样的请求，响应时间可能会有很大差异。因此我们需要将响应时间视为一个可以测量的数值**分布（distribution）**，而不是单个数值。
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 **图1-4 展示了一个服务100次请求响应时间的均值与百分位数**
 
-通常报表都会展示服务的平均响应时间。 （严格来讲“平均”一词并不指代任何特定公式，但实际上它通常被理解为**算术平均值（arithmetic mean）**：给定n个值，加起来除以n）。然而如果你想知道“**典型（typical）**”响应时间，那么平均值并不是一个非常好的指标，因为它不能告诉你有多少用户实际上经历了这个延迟。
+通常报表都会展示服务的平均响应时间。 （严格来讲“平均”一词并不指代任何特定公式，但实际上它通常被理解为**算术平均值（arithmetic mean）**：给定 n 个值，加起来除以 n ）。然而如果你想知道“**典型（typical）**”响应时间，那么平均值并不是一个非常好的指标，因为它不能告诉你有多少用户实际上经历了这个延迟。
 
 通常使用**百分位点（percentiles）**会更好。如果将响应时间列表按最快到最慢排序，那么**中位数（median）**就在正中间：举个例子，如果你的响应时间中位数是200毫秒，这意味着一半请求的返回时间少于200毫秒，另一半比这个要长。
 
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 为了弄清异常值有多糟糕，可以看看更高的百分位点，例如第95、99和99.9百分位点（缩写为p95，p99和p999）。它们意味着95％，99％或99.9％的请求响应时间要比该阈值快，例如：如果第95百分位点响应时间是1.5秒，则意味着100个请求中的95个响应时间快于1.5秒，而100个请求中的5个响应时间超过1.5秒。如[图1-4](img/fig1-4.png)所示。
 
-响应时间的高百分位点（也称为**尾部延迟（tail latencies）**）非常重要，因为它们直接影响用户的服务体验。例如亚马逊在描述内部服务的响应时间要求时以99.9百分位点为准，即使它只影响一千个请求中的一个。这是因为请求响应最慢的客户往往也是数据最多的客户，也可以说是最有价值的客户——因为他们掏钱了【19】。保证网站响应迅速对于保持客户的满意度非常重要，亚马逊观察到：响应时间增加100毫秒，销售量就减少1％【20】；而另一些报告说：慢1秒钟会让客户满意度指标减少16%【21，22】。
+响应时间的高百分位点（也称为**尾部延迟（tail latencies）**）非常重要，因为它们直接影响用户的服务体验。例如亚马逊在描述内部服务的响应时间要求时以99.9百分位点为准，即使它只影响一千个请求中的一个。这是因为请求响应最慢的客户往往也是数据最多的客户，也可以说是最有价值的客户 —— 因为他们掏钱了【19】。保证网站响应迅速对于保持客户的满意度非常重要，亚马逊观察到：响应时间增加100毫秒，销售量就减少1％【20】；而另一些报告说：慢 1 秒钟会让客户满意度指标减少16%【21，22】。
 
 另一方面，优化第99.99百分位点（一万个请求中最慢的一个）被认为太昂贵了，不能为亚马逊的目标带来足够好处。减小高百分位点处的响应时间相当困难，因为它很容易受到随机事件的影响，这超出了控制范围，而且效益也很小。
 
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 不幸的是，使应用可靠、可扩展或可持续并不容易。但是某些模式和技术会不断重新出现在不同的应用中。在接下来的几章中，我们将看到一些数据系统的例子，并分析它们如何实现这些目标。
 
-在本书后面的[第三部分](part-iii.md)中，我们将看到一种模式：几个组件协同工作以构成一个完整的系统（例如[图1-1](img/fig1-1.png)中的）
+在本书后面的[第三部分](part-iii.md)中，我们将看到一种模式：几个组件协同工作以构成一个完整的系统（如[图1-1](img/fig1-1.png)中的例子）
 
 
 

colophon.md

@@ -16,18 +16,18 @@ Martin是一位常规会议演讲者，博主和开源贡献者。他认为，
 
 PostgreSQL DBA @ TanTan
 
-前Alibaba+-Finplus 架构师/全栈工程师 (15.08 ~ 17.12)
+Alibaba+-Finplus 架构师/全栈工程师 (2015 ~ 2017)
 
 
 
 ## 后记
 
-设计数据密集型应用程序封面上的动物是印度野猪（Sus scrofa cristatus），它是在印度，缅甸，尼泊尔，斯里兰卡和泰国发现的一种野猪的亚种。它们与欧洲公猪不同，它们具有较高的背部刷毛，没有羊毛底毛，以及更大，更直的头骨。
+《设计数据密集型应用》封面上的动物是**印度野猪（Sus scrofa cristatus）**，它是在印度，缅甸，尼泊尔，斯里兰卡和泰国发现的一种野猪的亚种。它们与欧洲公猪不同，它们具有较高的背部刷毛，没有羊毛底毛，以及更大，更直的头骨。
 
-印度的野猪有一头灰色或黑色的头发，脊椎上有僵硬的硬毛。男性有突出的犬齿（称为t），用来与对手战斗或抵御掠食者。男性比女性大，但这些物种平均肩高33-35英寸，体重200-300磅。他们的天敌包括熊，老虎和各种大型猫科动物。
+印度的野猪有一头灰色或黑色的头发，脊椎上有僵硬的硬毛。雄性有突出的犬齿（称为T），用来与对手战斗或抵御掠食者。雄性比雌性大，但这些物种平均肩高33-35英寸，体重200-300磅。他们的天敌包括熊，老虎和各种大型猫科动物。
 
-这些动物夜行和杂食 - 他们吃各种各样的东西，包括根，昆虫，腐肉，坚果，浆果和小动物。野猪也被称为通过垃圾和作物田地，造成大量的破坏，并赢得农民的仇恨。他们需要每天吃4,000-4,500卡路里。公猪有一个发达的嗅觉，这有助于他们寻找地下植物材料和挖掘动物。但是，他们的视力很差。
+这些动物夜行且杂食 —— 它们吃各种各样的东西，包括根，昆虫，腐肉，坚果，浆果和小动物。野猪也被称为通过垃圾和作物田地，造成大量的破坏，并赢得农民的仇恨。他们需要每天吃4,000 ~ 4,500卡路里。公猪有着发达的嗅觉，这有助于它们寻找地下的植物材料和挖掘动物。但是它们的视力很差。
 
-野猪在人类文化中一直具有重要意义。在印度教传说中，野猪是毗湿奴神的化身。在古希腊的丧葬纪念碑中，它是一个勇敢的失败者的象征（与胜利的狮子相反）。由于它的侵略，它被描绘在斯堪的纳维亚，日耳曼和盎格鲁 - 撒克逊战士的盔甲和武器上。在中国十二生肖中，它象征着决心和急躁。
+野猪在人类文化中一直具有重要意义。在印度教传说中，野猪是毗湿奴神的化身。在古希腊的丧葬纪念碑中，它是一个勇敢失败者的象征（与胜利的狮子相反）。由于它的侵略，它被描绘在斯堪的纳维亚，日耳曼和盎格鲁 ~ 撒克逊战士的盔甲和武器上。在中国十二生肖中，它象征着决心和急躁。
 
 O'Reilly封面上的许多动物都受到威胁;所有这些对世界都很重要。要了解有关如何提供帮助的更多信息，请访问animals.oreilly.com。封面图片来自Shaw's Zoology。封面字体是URW Typewriter和Guardian Sans。文字字体是Adobe Minion Pro;图中的字体是Adobe Myriad Pro;标题字体是Adobe Myriad Condensed;代码字体是Dalton Maag的Ubuntu Mono。
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part-i.md

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 1. [第一章](ch1.md)将介绍本书使用的术语和方法。**可靠性，可扩展性和可维护性** ，这些词汇到底意味着什么？如何实现这些目标？
 2. [第二章](ch2.md)将对几种不同的**数据模型和查询语言**进行比较。从程序员的角度看，这是数据库之间最明显的区别。不同的数据模型适用于不同的应用场景。
 3. [第三章](ch3.md)将深入**存储引擎**内部，研究数据库如何在磁盘上摆放数据。不同的存储引擎针对不同的负载进行优化，选择合适的存储引擎对系统性能有巨大影响。
-4. [第四章](ch4)将对几种不同的 **数据编码**进行比较。特别地分析了他们在应用需求经常变化、模式需要随着时间演变的环境中的表现情况。
+4. [第四章](ch4)将对几种不同的 **数据编码**进行比较。特别研究了这些格式在应用需求经常变化、模式需要随时间演变的环境中表现如何。
 
 第二部分将专门讨论在**分布式数据系统**中特有的问题。