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Gang Yin
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1a64c13f98
commit
05df23449c
@ -150,6 +150,7 @@
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| [260](https://github.com/Vonng/ddia/pull/260) | [@haifeiWu](https://github.com/haifeiWu) | ch4: 修正部分不准确的翻译 |
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| [258](https://github.com/Vonng/ddia/pull/258) | [@bestgrc](https://github.com/bestgrc) | ch3: 修正一处翻译错误 |
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| [257](https://github.com/Vonng/ddia/pull/257) | [@UnderSam](https://github.com/UnderSam) | ch8: 修正一处拼写错误 |
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| [256](https://github.com/Vonng/ddia/pull/256) | [@AlphaWang](https://github.com/AlphaWang) | ch7: 修正“可串行化”相关内容的多处翻译不当 |
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@ -150,6 +150,7 @@
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| ISSUE & Pull Requests | USER | Title |
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| [260](https://github.com/Vonng/ddia/pull/260) | [@haifeiWu](https://github.com/haifeiWu) | ch4: 修正部分不準確的翻譯 |
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| [258](https://github.com/Vonng/ddia/pull/258) | [@bestgrc](https://github.com/bestgrc) | ch3: 修正一處翻譯錯誤 |
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| [257](https://github.com/Vonng/ddia/pull/257) | [@UnderSam](https://github.com/UnderSam) | ch8: 修正一處拼寫錯誤 |
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| [256](https://github.com/Vonng/ddia/pull/256) | [@AlphaWang](https://github.com/AlphaWang) | ch7: 修正“可序列化”相關內容的多處翻譯不當 |
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20
zh-tw/ch4.md
20
zh-tw/ch4.md
@ -26,11 +26,11 @@
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* 向後相容 (backward compatibility)
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新程式碼可以讀舊資料。
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新的程式碼可以讀取由舊的程式碼寫入的資料。
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* 向前相容 (forward compatibility)
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舊程式碼可以讀新資料。
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舊的程式碼可以讀取由新的程式碼寫入的資料。
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向後相容性通常並不難實現：新程式碼的作者當然知道由舊程式碼使用的資料格式，因此可以顯示地處理它（最簡單的辦法是，保留舊程式碼即可讀取舊資料）。
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@ -76,8 +76,8 @@
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JSON，XML 和 CSV 屬於文字格式，因此具有人類可讀性（儘管它們的語法是一個熱門爭議話題）。除了表面的語法問題之外，它們也存在一些微妙的問題：
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* **數值（numbers）** 的編碼多有歧義之處。XML 和 CSV 不能區分數字和字串（除非引用一個外部模式）。 JSON 雖然區分字串與數值，但不區分整數和浮點數，而且不能指定精度。
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* 當處理更大的數值時，這個問題顯得尤為嚴重。例如大於 $2^{53}$ 的整數無法使用 IEEE 754 雙精度浮點數精確表示，因此在使用浮點數（例如 JavaScript）的語言進行分析時，這些數字會變得不準確。 Twitter 有一個關於大於 $2^{53}$ 的數字的例子，它使用 64 位整數來標識每條推文。 Twitter API 返回的 JSON 包含了兩種推特 ID，一種是 JSON 數值，另一種是十進位制字串，以避免 JavaScript 程式無法正確解析數字的問題【10】。
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* **數字（numbers）** 編碼有很多模糊之處。在 XML 和 CSV 中，無法區分數字和碰巧由數字組成的字串（除了引用外部模式）。 JSON 雖然區分字串與數字，但並不區分整數和浮點數，並且不能指定精度。
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* 這在處理大數字時是個問題。例如大於 $2^{53}$ 的整數無法使用 IEEE 754 雙精度浮點數精確表示，因此在使用浮點數（例如 JavaScript）的語言進行分析時，這些數字會變得不準確。 Twitter 有一個關於大於 $2^{53}$ 的數字的例子，它使用 64 位整數來標識每條推文。 Twitter API 返回的 JSON 包含了兩個推特 ID，一個是 JSON 數字，另一個是十進位制字串，以解決 JavaScript 程式中無法正確解析數字的問題【10】。
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* JSON 和 XML 對 Unicode 字串（即人類可讀的文字）有很好的支援，但是它們不支援二進位制資料（即不帶 **字元編碼 (character encoding)** 的位元組序列）。二進位制串是很有用的功能，人們透過使用 Base64 將二進位制資料編碼為文字來繞過此限制。其特有的模式標識著這個值應當被解釋為 Base64 編碼的二進位制資料。這種方案雖然管用，但比較 Hacky，並且會增加三分之一的資料大小。
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* XML 【11】和 JSON 【12】都有可選的模式支援。這些模式語言相當強大，所以學習和實現起來都相當複雜。 XML 模式的使用相當普遍，但許多基於 JSON 的工具才不會去折騰模式。對資料的正確解讀（例如區分數值與二進位制串）取決於模式中的資訊，因此不使用 XML/JSON 模式的應用程式可能需要對相應的編碼 / 解碼邏輯進行硬編碼。
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* CSV 沒有任何模式，因此每行和每列的含義完全由應用程式自行定義。如果應用程式變更添加了新的行或列，那麼這種變更必須透過手工處理。 CSV 也是一個相當模糊的格式（如果一個值包含逗號或換行符，會發生什麼？）。儘管其轉義規則已經被正式指定【13】，但並不是所有的解析器都正確的實現了標準。
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@ -415,12 +415,12 @@ Web 服務僅僅是透過網路進行 API 請求的一系列技術的最新版
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所有這些都是基於 **遠端過程呼叫（RPC）** 的思想，該過程呼叫自 20 世紀 70 年代以來一直存在【42】。 RPC 模型試圖向遠端網路服務發出請求，看起來與在同一程序中呼叫程式語言中的函式或方法相同（這種抽象稱為位置透明）。儘管 RPC 起初看起來很方便，但這種方法根本上是有缺陷的【43,44】。網路請求與本地函式呼叫非常不同：
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* 本地函式呼叫是可預測的，並且成功或失敗僅取決於受你控制的引數。網路請求是不可預知的：由於網路問題，請求或響應可能會丟失，或者遠端計算機可能很慢或不可用，這些問題完全不在你的控制範圍之內。網路問題是常見的，所以你必須預測他們，例如透過重試失敗的請求。
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* 本地函式呼叫要麼返回結果，要麼丟擲異常，或者永遠不返回（因為進入無限迴圈或程序崩潰）。網路請求有另一個可能的結果：由於超時，它可能會返回沒有結果。在這種情況下，你根本不知道發生了什麼：如果你沒有得到來自遠端服務的響應，你無法知道請求是否透過（我們將在 [第八章](ch8.md) 更詳細地討論這個問題）。
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* 如果你重試失敗的網路請求，可能會發生請求實際上正在透過，只有響應丟失。在這種情況下，重試將導致該操作被執行多次，除非你在協議中引入去重機制（**冪等**，即 idempotence）。本地函式呼叫沒有這個問題。 （在 [第十一章](ch11.md) 更詳細地討論冪等性）
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* 每次呼叫本地功能時，通常需要大致相同的時間來執行。網路請求比函式呼叫要慢得多，而且其延遲也是非常可變的：好的時候它可能會在不到一毫秒的時間內完成，但是當網路擁塞或者遠端服務超載時，可能需要幾秒鐘的時間完成一樣的東西。
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* 呼叫本地函式時，可以高效地將引用（指標）傳遞給本地記憶體中的物件。當你發出一個網路請求時，所有這些引數都需要被編碼成可以透過網路傳送的一系列位元組。如果引數是像數字或字串這樣的基本型別倒是沒關係，但是對於較大的物件很快就會變成問題。
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* 客戶端和服務可以用不同的程式語言實現，所以 RPC 框架必須將資料型別從一種語言翻譯成另一種語言。這可能會捅出大簍子，因為不是所有的語言都具有相同的型別 —— 例如回想一下 JavaScript 的數字大於 $2^{53}$ 的問題（請參閱 “[JSON、XML 和二進位制變體](#JSON、XML和二進位制變體)”）。用單一語言編寫的單個程序中不存在此問題。
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* 本地函式呼叫是可預測的，並且成功或失敗僅取決於受你控制的引數。網路請求是不可預測的：請求或響應可能由於網路問題會丟失，或者遠端計算機可能很慢或不可用，這些問題完全不在你的控制範圍之內。網路問題很常見，因此必須有所準備，例如重試失敗的請求。
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* 本地函式呼叫要麼返回結果，要麼丟擲異常，或者永遠不返回（因為進入無限迴圈或程序崩潰）。網路請求有另一個可能的結果：由於超時，它返回時可能沒有結果。在這種情況下，你根本不知道發生了什麼：如果你沒有得到來自遠端服務的響應，你無法知道請求是否透過（我們將在 [第八章](ch8.md) 更詳細地討論這個問題）。
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* 如果你重試失敗的網路請求，可能會發生請求實際上已經完成，只是響應丟失的情況。在這種情況下，重試將導致該操作被執行多次，除非你在協議中建立資料去重機制（**冪等性**，即 idempotence）。本地函式呼叫時沒有這樣的問題。 （在 [第十一章](ch11.md) 更詳細地討論冪等性）
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* 每次呼叫本地函式時，通常需要大致相同的時間來執行。網路請求比函式呼叫要慢得多，而且其延遲也是非常可變的：好的時候它可能會在不到一毫秒的時間內完成，但是當網路擁塞或者遠端服務超載時，可能需要幾秒鐘的時間才能完成相同的操作。
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* 呼叫本地函式時，可以高效地將引用（指標）傳遞給本地記憶體中的物件。當你發出一個網路請求時，所有這些引數都需要被編碼成可以透過網路傳送的一系列位元組。如果引數是像數字或字串這樣的基本型別倒是沒關係，但是對於較大的物件很快就會出現問題。
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* 客戶端和服務可以用不同的程式語言實現，所以 RPC 框架必須將資料型別從一種語言翻譯成另一種語言。這可能會變得很醜陋，因為不是所有的語言都具有相同的型別 —— 例如回想一下 JavaScript 的數字大於 $2^{53}$ 的問題（請參閱 “[JSON、XML 和二進位制變體](#JSON、XML和二進位制變體)”）。用單一語言編寫的單個程序中不存在此問題。
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所有這些因素意味著嘗試使遠端服務看起來像程式語言中的本地物件一樣毫無意義，因為這是一個根本不同的事情。 REST 的部分吸引力在於，它並不試圖隱藏它是一個網路協議的事實（儘管這似乎並沒有阻止人們在 REST 之上構建 RPC 庫）。
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