docs(high-concurrency): update es and redis desc

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docs/high-concurrency/es-production-cluster.md

@@ -15,6 +15,6 @@ es 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多
 
 - es 生产集群我们部署了 5 台机器，每台机器是 6 核 64G 的，集群总内存是 320G。
 - 我们 es 集群的日增量数据大概是 2000 万条，每天日增量数据大概是 500MB，每月增量数据大概是 6 亿，15G。目前系统已经运行了几个月，现在 es 集群里数据总量大概是 100G 左右。
-- 目前线上有 5 个索引（这个结合你们自己业务来，看看自己有哪些数据可以放 es 的），每个索引的数据量大概是 20G，所以这个数据量之内，我们每个索引分配的是 8 个 shard，比默认的 5 个 shard 多了 3 个shard。
+- 目前线上有 5 个索引（这个结合你们自己业务来，看看自己有哪些数据可以放 es 的），每个索引的数据量大概是 20G，所以这个数据量之内，我们每个索引分配的是 8 个 shard，比默认的 5 个 shard 多了 3 个 shard。
 
 大概就这么说一下就行了。
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docs/high-concurrency/redis-master-slave.md

@@ -47,7 +47,7 @@ slave 不会过期 key，只会等待 master 过期 key。如果 master 过期
 ## 复制的完整流程
 slave node 启动时，会在自己本地保存 master node 的信息，包括 master node 的`host`和`ip`，但是复制流程没开始。
 
-slave node 内部有个定时任务，每秒检查是否有新的 master node 要连接和复制，如果发现，就跟 master node 建立 socket 网络连接。然后 slave node 发送 `ping` 命令给 master node。如果 master 设置了 requirepass，那么 slave node 必须发送 masterauth 的口令过去进行认证。master node **第一次执行全量复制**，将所有数据发给slave node。而在后续，master node 持续将写命令，异步复制给 slave node。
+slave node 内部有个定时任务，每秒检查是否有新的 master node 要连接和复制，如果发现，就跟 master node 建立 socket 网络连接。然后 slave node 发送 `ping` 命令给 master node。如果 master 设置了 requirepass，那么 slave node 必须发送 masterauth 的口令过去进行认证。master node **第一次执行全量复制**，将所有数据发给 slave node。而在后续，master node 持续将写命令，异步复制给 slave node。
 
 ![redis-master-slave-replication-detail](/images/redis-master-slave-replication-detail.png)
 
@@ -64,8 +64,8 @@ client-output-buffer-limit slave 256MB 64MB 60
 
 ### 增量复制
 - 如果全量复制过程中，master-slave 网络连接断掉，那么 slave 重新连接 master 时，会触发增量复制。
-- master 直接从自己的 backlog 中获取部分丢失的数据，发送给 slave node，默认 backlog 就是1MB。
-- msater就是根据 slave 发送的 psync 中的 offset 来从 backlog 中获取数据的。
+- master 直接从自己的 backlog 中获取部分丢失的数据，发送给 slave node，默认 backlog 就是 1MB。
+- msater 就是根据 slave 发送的 psync 中的 offset 来从 backlog 中获取数据的。
 
 ### heartbeat
 主从节点互相都会发送 heartbeat 信息。
@@ -84,6 +84,6 @@ master 每次接收到写命令之后，先在内部写入数据，然后异步
 
 redis 的高可用架构，叫做 `failover` **故障转移**，也可以叫做主备切换。
 
-master node 在故障时，自动检测，并且将某个 slave node 自动切换位 master node的过程，叫做主备切换。这个过程，实现了 redis 的主从架构下的高可用。
+master node 在故障时，自动检测，并且将某个 slave node 自动切换为 master node 的过程，叫做主备切换。这个过程，实现了 redis 的主从架构下的高可用。
 
-后面会详细说明 redis **基于哨兵的高可用性**。
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+后面会详细说明 redis [基于哨兵的高可用性](/docs/high-concurrency/redis-sentinel.md)。
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docs/high-concurrency/redis-single-thread-model.md

@@ -20,7 +20,7 @@ redis 相比 memcached 来说，拥有[更多的数据结构](/docs/high-concurr
 由于 redis 只使用**单核**，而 memcached 可以使用**多核**，所以平均每一个核上 redis 在存储小数据时比 memcached 性能更高。而在 100k 以上的数据中，memcached 性能要高于 redis。虽然 redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 memcached，还是稍有逊色。
 
 ### redis 的线程模型
-redis 内部使用文件事件处理器 `file event handler`，这个文件事件处理器是单线程的，所以 redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket，将 socket 产生的事件压入内存队列中，事件分派器根据 socket 上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。
+redis 内部使用文件事件处理器 `file event handler`，这个文件事件处理器是单线程的，所以 redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket，将产生事件的 socket 压入内存队列中，事件分派器根据 socket 上的事件类型来选择对应的事件处理器进行处理。
 
 文件事件处理器的结构包含 4 个部分：
 - 多个 socket
@@ -28,17 +28,19 @@ redis 内部使用文件事件处理器 `file event handler`，这个文件事
 - 文件事件分派器
 - 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）
 
-多个 socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket，会将 socket 产生的事件放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个事件，把该事件交给对应的事件处理器进行处理。
+多个 socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket，会将产生事件的 socket 放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个 socket，根据 socket 的事件类型交给对应的事件处理器进行处理。
 
 来看客户端与 redis 的一次通信过程：
 
 ![redis-single-thread-model](/images/redis-single-thread-model.png)
 
-首先要明白，通信是通过 socket 来完成的，不懂的同学可以先去看一看 socket 网络编程。
+要明白，通信是通过 socket 来完成的，不懂的同学可以先去看一看 socket 网络编程。
 
-客户端 socket01 向 redis 进程的 server socket 请求建立连接，此时 server socket 会产生一个 `AE_READABLE` 事件，IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后，将该事件压入队列中。文件事件分派器从队列中获取该事件，交给**连接应答处理器**。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01，并将该 socket01 的 `AE_READABLE` 事件与命令请求处理器关联。
+首先，redis 服务端进程初始化的时候，会将 server socket 的 `AE_READABLE` 事件与连接应答处理器关联。
 
-假设此时客户端发送了一个 `set key value` 请求，此时 redis 中的 socket01 会产生 `AE_READABLE` 事件，IO 多路复用程序将事件压入队列，此时事件分派器从队列中获取到该事件，由于前面 socket01 的 `AE_READABLE` 事件已经与命令请求处理器关联，因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 `key value` 并在自己内存中完成 `key value` 的设置。操作完成后，它会将 socket01 的 `AE_WRITABLE` 事件与命令回复处理器关联。
+客户端 socket01 向 redis 进程的 server socket 请求建立连接，此时 server socket 会产生一个 `AE_READABLE` 事件，IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后，将该 socket 压入队列中。文件事件分派器从队列中获取 socket，交给**连接应答处理器**。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01，并将该 socket01 的 `AE_READABLE` 事件与命令请求处理器关联。
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+假设此时客户端发送了一个 `set key value` 请求，此时 redis 中的 socket01 会产生 `AE_READABLE` 事件，IO 多路复用程序将 socket01 压入队列，此时事件分派器从队列中获取到 socket01 产生的 `AE_READABLE` 事件，由于前面 socket01 的 `AE_READABLE` 事件已经与命令请求处理器关联，因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 `key value` 并在自己内存中完成 `key value` 的设置。操作完成后，它会将 socket01 的 `AE_WRITABLE` 事件与命令回复处理器关联。
 
 如果此时客户端准备好接收返回结果了，那么 redis 中的 socket01 会产生一个 `AE_WRITABLE` 事件，同样压入队列中，事件分派器找到相关联的命令回复处理器，由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果，比如 `ok`，之后解除 socket01 的 `AE_WRITABLE` 事件与命令回复处理器的关联。