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Gang Yin 2023-12-28 21:00:40 +08:00
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README.md
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@ -150,6 +150,8 @@
| ISSUE & Pull Requests | USER | Title | | ISSUE & Pull Requests | USER | Title |
| ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| [336](https://github.com/Vonng/ddia/pull/336) | [@YKIsTheBest](https://github.com/YKIsTheBest) | ch1: 优化一处翻译 |
| [335](https://github.com/Vonng/ddia/pull/335) | [@kimi0230](https://github.com/kimi0230) | 修正一处繁体中文错误 |
| [334](https://github.com/Vonng/ddia/pull/334) | [@soulrrrrr](https://github.com/soulrrrrr) | ch2: 修正一处繁体中文错误 | | [334](https://github.com/Vonng/ddia/pull/334) | [@soulrrrrr](https://github.com/soulrrrrr) | ch2: 修正一处繁体中文错误 |
| [332](https://github.com/Vonng/ddia/pull/332) | [@justlorain](https://github.com/justlorain) | ch5: 修正一处翻译错误 | | [332](https://github.com/Vonng/ddia/pull/332) | [@justlorain](https://github.com/justlorain) | ch5: 修正一处翻译错误 |
| [331](https://github.com/Vonng/ddia/pull/331) | [@Lyianu](https://github.com/Lyianu) | ch9: 更正几处拼写错误 | | [331](https://github.com/Vonng/ddia/pull/331) | [@Lyianu](https://github.com/Lyianu) | ch9: 更正几处拼写错误 |

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ch1.md
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@ -241,7 +241,7 @@
> >
> 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，你可以使用滑动窗口来跟踪连续10分钟内的请求响应时间。每一分钟，你都会计算出该视窗中的响应时间中值和各种百分数，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，你可以使用滑动窗口来跟踪连续10分钟内的请求响应时间。每一分钟，你都会计算出该窗口中的响应时间中值和各种百分数，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】。

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zh-tw/README.md
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@ -150,6 +150,8 @@
| ISSUE & Pull Requests | USER | Title | | ISSUE & Pull Requests | USER | Title |
| ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| [336](https://github.com/Vonng/ddia/pull/336) | [@YKIsTheBest](https://github.com/YKIsTheBest) | ch1: 最佳化一處翻譯 |
| [335](https://github.com/Vonng/ddia/pull/335) | [@kimi0230](https://github.com/kimi0230) | 修正一處繁體中文錯誤 |
| [334](https://github.com/Vonng/ddia/pull/334) | [@soulrrrrr](https://github.com/soulrrrrr) | ch2: 修正一處繁體中文錯誤 | | [334](https://github.com/Vonng/ddia/pull/334) | [@soulrrrrr](https://github.com/soulrrrrr) | ch2: 修正一處繁體中文錯誤 |
| [332](https://github.com/Vonng/ddia/pull/332) | [@justlorain](https://github.com/justlorain) | ch5: 修正一處翻譯錯誤 | | [332](https://github.com/Vonng/ddia/pull/332) | [@justlorain](https://github.com/justlorain) | ch5: 修正一處翻譯錯誤 |
| [331](https://github.com/Vonng/ddia/pull/331) | [@Lyianu](https://github.com/Lyianu) | ch9: 更正幾處拼寫錯誤 | | [331](https://github.com/Vonng/ddia/pull/331) | [@Lyianu](https://github.com/Lyianu) | ch9: 更正幾處拼寫錯誤 |

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zh-tw/ch1.md
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@ -241,7 +241,7 @@
> >
> 在多重呼叫的後端服務裡，高百分位數變得特別重要。即使並行呼叫，終端使用者請求仍然需要等待最慢的並行呼叫完成。如 [圖 1-5](../img/fig1-5.png) 所示，只需要一個緩慢的呼叫就可以使整個終端使用者請求變慢。即使只有一小部分後端呼叫速度較慢，如果終端使用者請求需要多個後端呼叫，則獲得較慢呼叫的機會也會增加，因此較高比例的終端使用者請求速度會變慢（效果稱為尾部延遲放大【24】）。 > 在多重呼叫的後端服務裡，高百分位數變得特別重要。即使並行呼叫，終端使用者請求仍然需要等待最慢的並行呼叫完成。如 [圖 1-5](../img/fig1-5.png) 所示，只需要一個緩慢的呼叫就可以使整個終端使用者請求變慢。即使只有一小部分後端呼叫速度較慢，如果終端使用者請求需要多個後端呼叫，則獲得較慢呼叫的機會也會增加，因此較高比例的終端使用者請求速度會變慢（效果稱為尾部延遲放大【24】）。
> >
> 如果你想將響應時間百分點新增到你的服務的監視儀表板，則需要持續有效地計算它們。例如，你可能希望在最近 10 分鐘內保持請求響應時間的滾動視窗。每一分鐘，你都會計算出該視窗中的中值和各種百分數，並將這些度量值繪製在圖上。 > 如果你想將響應時間百分點新增到你的服務的監視儀表板，則需要持續有效地計算它們。例如，你可以使用滑動視窗來跟蹤連續10分鐘內的請求響應時間。每一分鐘，你都會計算出該視窗中的響應時間中值和各種百分數，並將這些度量值繪製在圖上。
> >
> 簡單的實現是在時間視窗內儲存所有請求的響應時間列表，並且每分鐘對列表進行排序。如果對你來說效率太低，那麼有一些演算法能夠以最小的 CPU 和記憶體成本（如前向衰減【25】、t-digest【26】或 HdrHistogram 【27】）來計算百分位數的近似值。請注意，平均百分比（例如，減少時間解析度或合併來自多臺機器的資料）在數學上沒有意義 - 聚合響應時間資料的正確方法是新增直方圖【28】。 > 簡單的實現是在時間視窗內儲存所有請求的響應時間列表，並且每分鐘對列表進行排序。如果對你來說效率太低，那麼有一些演算法能夠以最小的 CPU 和記憶體成本（如前向衰減【25】、t-digest【26】或 HdrHistogram 【27】）來計算百分位數的近似值。請注意，平均百分比（例如，減少時間解析度或合併來自多臺機器的資料）在數學上沒有意義 - 聚合響應時間資料的正確方法是新增直方圖【28】。