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修复第 5 章和第 6 章中有歧义的描述

ch5.md

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 ### 多主复制的应用场景
 
-​	在单个数据中心内部使用多个主库很少是有意义的，因为好处很少超过复杂性的代价。 但在一些情况下，多活配置是也合理的。
+​	在单个数据中心内部使用多个主库没有太大意义，因为复杂性已经超过了能带来的好处。 但在一些情况下，多活配置是也合理的。
 
 #### 运维多个数据中心
 
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 ***性能***
 
-​	在单活配置中，每个写入都必须穿过互联网，进入主库所在的数据中心。这可能会增加写入时间，并可能违背了设置多个数据中心的初心。在多活配置中，每个写操作都可以在本地数据中心进行处理，并与其他数据中心异步复制。因此，数据中心之间的网络延迟对用户来说是透明的，这意味着感觉到的性能可能会更好。
+​	在单主配置中，每个写入都必须穿过互联网，进入主库所在的数据中心。这可能会增加写入时间，并可能违背了设置多个数据中心的初心。在多主配置中，每个写操作都可以在本地数据中心进行处理，并与其他数据中心异步复制。因此，数据中心之间的网络延迟对用户来说是透明的，这意味着感觉到的性能可能会更好。
 
 ***容忍数据中心停机***
 
-​	在单主配置中，如果主库所在的数据中心发生故障，故障切换可以使另一个数据中心里的追随者成为领导者。在多活配置中，每个数据中心可以独立于其他数据中心继续运行，并且当发生故障的数据中心归队时，复制会自动赶上。
+​	在单主配置中，如果主库所在的数据中心发生故障，故障切换必须使另一个数据中心里的追随者成为领导者。在多主配置中，每个数据中心可以独立于其他数据中心继续运行，并且当发生故障的数据中心归队时，复制会自动赶上。
 
 ***容忍网络问题***
 
-​	数据中心之间的通信通常穿过公共互联网，这可能不如数据中心内的本地网络可靠。单主配置对这数据中心间的连接问题非常敏感，因为通过这个连接进行的写操作是同步的。采用异步复制功能的多活配置通常能更好地承受网络问题：临时的网络中断并不会妨碍正在处理的写入。
+​	数据中心之间的通信通常穿过公共互联网，这可能不如数据中心内的本地网络可靠。单主配置对这数据中心间的连接问题非常敏感，因为通过这个连接进行的写操作是同步的。采用异步复制功能的多主配置通常能更好地承受网络问题：临时的网络中断并不会妨碍正在处理的写入。
 
 ​	有些数据库默认情况下支持多主配置，但使用外部工具实现也很常见，例如用于MySQL的Tungsten Replicator 【26】，用于PostgreSQL的BDR【27】以及用于Oracle的GoldenGate 【19】。
 
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 ​	实时协作编辑应用程序允许多个人同时编辑文档。例如，Etherpad 【30】和Google Docs 【31】允许多人同时编辑文本文档或电子表格（该算法在“[自动冲突解决](#自动冲突解决)”中简要讨论）。我们通常不会将协作式编辑视为数据库复制问题，但与前面提到的离线编辑用例有许多相似之处。当一个用户编辑文档时，所做的更改将立即应用到其本地副本（Web浏览器或客户端应用程序中的文档状态），并异步复制到服务器和编辑同一文档的任何其他用户。
 
-​	如果要保证不会发生编辑冲突，则应用程序必须先取得文档的锁定，然后用户才能对其进行编辑。如果另一个用户想要编辑同一个文档，他们首先必须等到第一个用户提交修改并释放锁定。这种协作模式相当于在领导者上进行交易的单领导者复制。
+​	如果要保证不会发生编辑冲突，则应用程序必须先取得文档的锁定，然后用户才能对其进行编辑。如果另一个用户想要编辑同一个文档，他们首先必须等到第一个用户提交修改并释放锁定。这种协作模式相当于主从复制模型下在主节点上执行事务操作。
 
 ​	但是，为了加速协作，您可能希望将更改的单位设置得非常小（例如，一个按键），并避免锁定。这种方法允许多个用户同时进行编辑，但同时也带来了多领导者复制的所有挑战，包括需要解决冲突【32】。
 
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 #### 同步与异步冲突检测
 
-​	在单主数据库中，第二个写入将被阻塞，并等待第一个写入完成，或中止第二个写入事务，强制用户重试。另一方面，在多活配置中，两个写入都是成功的，并且在稍后的时间点仅仅异步地检测到冲突。那时要求用户解决冲突可能为时已晚。
+​	在单主数据库中，第二个写入将被阻塞，并等待第一个写入完成，或中止第二个写入事务，强制用户重试。另一方面，在多主配置中，两个写入都是成功的，并且在稍后的时间点仅仅异步地检测到冲突。那时要求用户解决冲突可能为时已晚。
 
 ​	原则上，可以使冲突检测同步 - 即等待写入被复制到所有副本，然后再告诉用户写入成功。但是，通过这样做，您将失去多主复制的主要优点：允许每个副本独立接受写入。如果您想要同步冲突检测，那么您可以使用单主程序复制。
 
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 **图5-8 三个可以设置多领导者复制的示例拓扑。**
 
-​	最普遍的拓扑是全部到全部（[图5-8 (c)](img/fig5-8.png)），其中每个领导者将其写入每个其他领导。但是，也会使用更多受限制的拓扑：例如，默认情况下，MySQL仅支持**环形拓扑（circular topology）**【34】，其中每个节点接收来自一个节点的写入，并将这些写入（加上自己的任何写入）转发给另一个节点。另一种流行的拓扑结构具有星形的形状[^v]。一个指定的根节点将写入转发给所有其他节点。星型拓扑可以推广到树。
+​	最普遍的拓扑是全部到全部（[图5-8 (c)](img/fig5-8.png)），其中每个领导者将其写入每个其他领导。但是，也会使用更多受限制的拓扑：例如，默认情况下，MySQL仅支持**环形拓扑（circular topology）**【34】，其中每个节点接收来自一个节点的写入，并将这些写入（加上自己的任何写入）转发给另一个节点。另一种流行的拓扑结构具有星形的形状[^v]。一个指定的根节点将写入转发给所有其他节点。星形拓扑可以推广到树。
 
 [^v]: 不要与星型模式混淆（请参阅“[星型和雪花型：分析的模式](ch3.md#星型和雪花型：分析的模式)”），其中描述了数据模型的结构，而不是节点之间的通信拓扑。
 
-​	在圆形和星形拓扑中，写入可能需要在到达所有副本之前通过多个节点。因此，节点需要转发从其他节点收到的数据更改。为了防止无限复制循环，每个节点被赋予一个唯一的标识符，并且在复制日志中，每个写入都被标记了所有已经过的节点的标识符【43】。当一个节点收到用自己的标识符标记的数据更改时，该数据更改将被忽略，因为节点知道它已经被处理过。
+​	在环形和星形拓扑中，写入可能需要在到达所有副本之前通过多个节点。因此，节点需要转发从其他节点收到的数据更改。为了防止无限复制循环，每个节点被赋予一个唯一的标识符，并且在复制日志中，每个写入都被标记了所有已经过的节点的标识符【43】。当一个节点收到用自己的标识符标记的数据更改时，该数据更改将被忽略，因为节点知道它已经被处理过。
 
-​	循环和星型拓扑的问题是，如果只有一个节点发生故障，则可能会中断其他节点之间的复制消息流，导致它们无法通信，直到节点修复。拓扑结构可以重新配置为在发生故障的节点上工作，但在大多数部署中，这种重新配置必须手动完成。更密集连接的拓扑结构（例如全部到全部）的容错性更好，因为它允许消息沿着不同的路径传播，避免单点故障。
+​	环形和星形拓扑的问题是，如果只有一个节点发生故障，则可能会中断其他节点之间的复制消息流，导致它们无法通信，直到节点修复。拓扑结构可以重新配置为在发生故障的节点上工作，但在大多数部署中，这种重新配置必须手动完成。更密集连接的拓扑结构（例如全部到全部）的容错性更好，因为它允许消息沿着不同的路径传播，避免单点故障。
 
 ​	另一方面，全部到全部的拓扑也可能有问题。特别是，一些网络链接可能比其他网络链接更快（例如，由于网络拥塞），结果是一些复制消息可能“超过”其他复制消息，如[图5-9](img/fig5-9.png)所示。
 
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 [^vi]: Dynamo不适用于Amazon以外的用户。 令人困惑的是，AWS提供了一个名为DynamoDB的托管数据库产品，它使用了完全不同的体系结构：它基于单领导者复制。
 
-​	在一些无领导者的实现中，客户端直接将写入发送到到几个副本中，而另一些情况下，一个 **协调者（coordinator）** 节点代表客户端进行写入。但与主库数据库不同，协调者不执行特定的写入顺序。我们将会看到，这种设计上的差异对数据库的使用方式有着深远的影响。
+​	在一些无领导者的实现中，客户端直接将写入发送到几个副本中，而另一些情况下，一个 **协调者（coordinator）** 节点代表客户端进行写入。但与主库数据库不同，协调者不执行特定的写入顺序。我们将会看到，这种设计上的差异对数据库的使用方式有着深远的影响。
 
 ### 当节点故障时写入数据库
 
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 #### 读写的法定人数
 
-​	在[图5-10](img/fig5-10.png)的示例中，我们认为即使仅在三个副本中的两个上进行处理，写入仍然是成功的。如果三个副本中只有一个接受了写入，会怎样？我们能推多远呢？
+​	在[图5-10](img/fig5-10.png)的示例中，我们认为即使仅在三个副本中的两个上进行处理，写入仍然是成功的。如果三个副本中只有一个接受了写入，会怎样？以此类推，究竟多少个副本完成才可以认为写成功？
 
 ​	如果我们知道，每个成功的写操作意味着在三个副本中至少有两个出现，这意味着至多有一个副本可能是陈旧的。因此，如果我们从至少两个副本读取，我们可以确定至少有一个是最新的。如果第三个副本停机或响应速度缓慢，则读取仍可以继续返回最新值。
 
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 ​	然而，在无领导者复制的系统中，没有固定的写入顺序，这使得监控变得更加困难。而且，如果数据库只使用读修复（没有反熵过程），那么对于一个值可能会有多大的限制是没有限制的 - 如果一个值很少被读取，那么由一个陈旧副本返回的值可能是古老的。
 
-​	已经有一些关于衡量无主复制数据库中的复制陈旧度的研究，并根据参数n，w和r来预测陈旧读取的预期百分比【48】。不幸的是，这还不是很常见的做法，但是将陈旧测量值包含在数据库的度量标准集中是一件好事。最终一致性是一种有意模糊的保证，但是从可操作性角度来说，能够量化“最终”是很重要的。
+​	已经有一些关于衡量无主复制数据库中的复制陈旧度的研究，并根据参数n，w和r来预测陈旧读取的预期百分比【48】。不幸的是，这还不是很常见的做法，但是将陈旧测量值包含在数据库的度量标准集中是一件好事。最终一致性是一种非常模糊的保证，但是从可操作性角度来说，能够量化“最终”是很重要的。
 
 ### 宽松的法定人数与提示移交
 
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 [图5-13](img/fig5-13.png)显示了两个客户端同时向同一购物车添加项目。 （如果这样的例子让你觉得太麻烦了，那么可以想象，两个空中交通管制员同时把飞机添加到他们正在跟踪的区域）最初，购物车是空的。在它们之间，客户端向数据库发出五次写入：
 
 1. 客户端 1 将牛奶加入购物车。这是该键的第一次写入，服务器成功存储了它并为其分配版本号1，最后将值与版本号一起回送给客户端。
-2. 客户端 2 将鸡蛋加入购物车，不知道客户端 1 同时添加了牛奶（客户端 2 认为它的鸡蛋是购物车中的唯一物品）。服务器为此写入分配版本号 2，并将鸡蛋和牛奶存储为两个单独的值。然后它将这两个值**都**反回给客户端 2 ，并附上版本号 2 。
+2. 客户端 2 将鸡蛋加入购物车，不知道客户端 1 同时添加了牛奶（客户端 2 认为它的鸡蛋是购物车中的唯一物品）。服务器为此写入分配版本号 2，并将鸡蛋和牛奶存储为两个单独的值。然后它将这两个值**都**返回给客户端 2 ，并附上版本号 2 。
 3. 客户端 1 不知道客户端 2 的写入，想要将面粉加入购物车，因此认为当前的购物车内容应该是 [牛奶，面粉]。它将此值与服务器先前向客户端 1 提供的版本号 1 一起发送到服务器。服务器可以从版本号中知道[牛奶，面粉]的写入取代了[牛奶]的先前值，但与[鸡蛋]的值是**并发**的。因此，服务器将版本 3 分配给[牛奶，面粉]，覆盖版本1值[牛奶]，但保留版本 2 的值[蛋]，并将所有的值返回给客户端 1 。
 4. 同时，客户端 2 想要加入火腿，不知道客端户 1 刚刚加了面粉。客户端 2 在最后一个响应中从服务器收到了两个值[牛奶]和[蛋]，所以客户端 2 现在合并这些值，并添加火腿形成一个新的值，[鸡蛋，牛奶，火腿]。它将这个值发送到服务器，带着之前的版本号 2 。服务器检测到新值会覆盖版本 2 [鸡蛋]，但新值也会与版本 3 [牛奶，面粉]**并发**，所以剩下的两个是v3 [牛奶，面粉]，和v4：[鸡蛋，牛奶，火腿]
 5. 最后，客户端 1 想要加培根。它以前在v3中从服务器接收[牛奶，面粉]和[鸡蛋]，所以它合并这些，添加培根，并将最终值[牛奶，面粉，鸡蛋，培根]连同版本号v3发往服务器。这会覆盖v3[牛奶，面粉]（请注意[鸡蛋]已经在最后一步被覆盖），但与v4[鸡蛋，牛奶，火腿]并发，所以服务器保留这两个并发值。
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 ​	以购物车为例，一种合理的合并兄弟方法就是集合求并集。在[图5-14](img/fig5-14.png)中，最后的两个兄弟是[牛奶，面粉，鸡蛋，熏肉]和[鸡蛋，牛奶，火腿]。注意牛奶和鸡蛋同时出现在两个兄弟里，即使他们每个只被写过一次。合并的值可以是[牛奶，面粉，鸡蛋，培根，火腿]，没有重复。
 
-​	然而，如果你想让人们也可以从他们的手推车中**删除**东西，而不是仅仅添加东西，那么把兄弟求并集可能不会产生正确的结果：如果你合并了两个兄弟手推车，并且只在其中一个兄弟值里删掉了它，那么被删除的项目会重新出现在兄弟的并集中【37】。为了防止这个问题，一个项目在删除时不能简单地从数据库中删除；相反，系统必须留下一个具有合适版本号的标记，以指示合并兄弟时该项目已被删除。这种删除标记被称为**墓碑（tombstone）**。 （我们之前在“[哈希索引”](ch3.md#哈希索引)中的日志压缩的上下文中看到了墓碑。）
+​	然而，如果你想让人们也可以从他们的购物车中**删除**东西，而不是仅仅添加东西，那么把兄弟求并集可能不会产生正确的结果：如果你合并了两个兄弟购物车，并且只在其中一个兄弟值里删掉了它，那么被删除的项目会重新出现在并集终值中【37】。为了防止这个问题，一个项目在删除时不能简单地从数据库中删除；相反，系统必须留下一个具有合适版本号的标记，以指示合并兄弟时该项目已被删除。这种删除标记被称为**墓碑（tombstone）**。 （我们之前在“[哈希索引”](ch3.md#哈希索引)中的日志压缩的上下文中看到了墓碑。）
 
 ​	因为在应用程序代码中合并兄弟是复杂且容易出错的，所以有一些数据结构被设计出来用于自动执行这种合并，如“[自动冲突解决](#自动冲突解决)”中讨论的。例如，Riak的数据类型支持使用称为CRDT的数据结构家族【38,39,55】可以以合理的方式自动合并兄弟，包括保留删除。
 

ch6.md

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 ​	到目前为止，我们讨论的分区方案依赖于键值数据模型。如果只通过主键访问记录，我们可以从该键确定分区，并使用它来将读写请求路由到负责该键的分区。
 
-​	如果涉及次级索引，情况会变得更加复杂（参考“[其他索引结构](ch3.md#其他索引结构)”）。辅助索引通常并不能唯一地标识记录，而是一种搜索记录中出现特定值的方式：查找用户123的所有操作，查找包含词语`hogwash`的所有文章，查找所有颜色为红色的车辆等等。
+​	如果涉及次级索引，情况会变得更加复杂（参考“[其他索引结构](ch3.md#其他索引结构)”）。次级索引通常并不能唯一地标识记录，而是一种搜索记录中出现特定值的方式：查找用户123的所有操作，查找包含词语`hogwash`的所有文章，查找所有颜色为红色的车辆等等。
 
 ​	次级索引是关系型数据库的基础，并且在文档数据库中也很普遍。许多键值存储（如HBase和Volde-mort）为了减少实现的复杂度而放弃了次级索引，但是一些（如Riak）已经开始添加它们，因为它们对于数据模型实在是太有用了。并且次级索引也是Solr和Elasticsearch等搜索服务器的基石。
 
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 **图6-7 将请求路由到正确节点的三种不同方式。**
 
-​	这是一个具有挑战性的问题，因为重要的是所有参与者都同意 - 否则请求将被发送到错误的节点，得不到正确的处理。 在分布式系统中有达成共识的协议，但很难正确地实现（见[第九章](ch9.md)）。
+​	这是一个具有挑战性的问题，因为重要的是所有参与者都达成共识 - 否则请求将被发送到错误的节点，得不到正确的处理。 在分布式系统中有达成共识的协议，但很难正确地实现（见[第九章](ch9.md)）。
 
 ​	许多分布式数据系统都依赖于一个独立的协调服务，比如ZooKeeper来跟踪集群元数据，如[图6-8](img/fig6-8.png)所示。 每个节点在ZooKeeper中注册自己，ZooKeeper维护分区到节点的可靠映射。 其他参与者（如路由层或分区感知客户端）可以在ZooKeeper中订阅此信息。 只要分区分配发生了改变，或者集群中添加或删除了一个节点，ZooKeeper就会通知路由层使路由信息保持最新状态。
 
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 | [第五章：复制](ch5.md) | [设计数据密集型应用](README.md) | [第七章：事务](ch7.md) |
 
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