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Gang Yin 2022-06-13 09:59:06 +08:00
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2
README.md
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@ -150,6 +150,8 @@
| ISSUE & Pull Requests | USER | Title |
| ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| [246](https://github.com/Vonng/ddia/pull/246) | [@derekwu0101](https://github.com/derekwu0101) | ch3: 修正繁体中文的转译错误 |
| [245](https://github.com/Vonng/ddia/pull/245) | [@skyran1278](https://github.com/skyran1278) | ch12: 修正繁体中文的转译错误 |
| [244](https://github.com/Vonng/ddia/pull/244) | [@Axlgrep](https://github.com/Axlgrep) | ch9: 修正不通顺的翻译 |
| [242](https://github.com/Vonng/ddia/pull/242) | [@lynkeib](https://github.com/lynkeib) | ch9: 修正不通顺的翻译 |
| [241](https://github.com/Vonng/ddia/pull/241) | [@lynkeib](https://github.com/lynkeib) | ch8: 修正不正确的公式格式 |

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zh-tw/README.md
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@ -150,6 +150,10 @@
| ISSUE & Pull Requests | USER | Title |
| ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| [246](https://github.com/Vonng/ddia/pull/246) | [@derekwu0101](https://github.com/derekwu0101) | ch3: 修正繁體中文的轉譯錯誤 |
| [245](https://github.com/Vonng/ddia/pull/245) | [@skyran1278](https://github.com/skyran1278) | ch12: 修正繁體中文的轉譯錯誤 |
| [244](https://github.com/Vonng/ddia/pull/244) | [@Axlgrep](https://github.com/Axlgrep) | ch9: 修正不通順的翻譯 |
| [242](https://github.com/Vonng/ddia/pull/242) | [@lynkeib](https://github.com/lynkeib) | ch9: 修正不通順的翻譯 |
| [241](https://github.com/Vonng/ddia/pull/241) | [@lynkeib](https://github.com/lynkeib) | ch8: 修正不正確的公式格式 |
| [240](https://github.com/Vonng/ddia/pull/240) | [@8da2k](https://github.com/8da2k) | ch9: 修正不通順的翻譯 |
| [239](https://github.com/Vonng/ddia/pull/239) | [@BeBraveBeCurious](https://github.com/BeBraveBeCurious) | ch7: 修正不一致的翻譯 |

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zh-tw/ch9.md
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@ -11,7 +11,7 @@
正如 [第八章](ch8.md) 所討論的，分散式系統中的許多事情可能會出錯。處理這種故障的最簡單方法是簡單地讓整個服務失效，並向用戶顯示錯誤訊息。如果無法接受這個解決方案，我們就需要找到容錯的方法 —— 即使某些內部元件出現故障，服務也能正常執行。
在本章中，我們將討論構建容錯分散式系統的演算法和協議的一些例子。我們將假設 [第八章](ch8.md) 的所有問題都可能發生：網路中的資料包可能會丟失、重新排序、重複遞送或任意延遲；時鐘只是盡其所能地近似；且節點可以暫停（例如，由於垃圾收集）或隨時崩潰。
在本章中，我們將討論構建容錯分散式系統的演算法和協議的一些例子。我們將假設 [第八章](ch8.md) 的所有問題都可能發生：網路中的資料包可能會丟失、重新排序、重複推送或任意延遲；時鐘只是盡其所能地近似；且節點可以暫停（例如，由於垃圾收集）或隨時崩潰。
構建容錯系統的最好方法，是找到一些帶有實用保證的通用抽象，實現一次，然後讓應用依賴這些保證。這與 [第七章](ch7.md) 中的事務處理方法相同：透過使用事務，應用可以假裝沒有崩潰（原子性），沒有其他人同時訪問資料庫（隔離），儲存裝置是完全可靠的（永續性）。即使發生崩潰，競態條件和磁碟故障，事務抽象隱藏了這些問題，因此應用不必擔心它們。
@ -75,7 +75,7 @@
**圖 9-2 如果讀取請求與寫入請求併發，則可能會返回舊值或新值**
為了簡單起見，[圖 9-2](../img/fig9-2.png) 採用了使用者請求的視角，而不是資料庫內部的視角。每個柱都是由客戶端發出的請求，其中柱頭是請求傳送的時刻，柱尾是客戶端收到響應的時刻。因為網路延遲變化無常，客戶端不知道資料庫處理其請求的精確時間 —— 只知道它發生在傳送請求和接收響應的之間的某個時刻。[^i]
為了簡單起見，[圖 9-2](../img/fig9-2.png) 採用了使用者請求的視角，而不是資料庫內部的視角。每個柱都是由客戶端發出的請求，其中柱頭是請求傳送的時刻，柱尾是客戶端收到響應的時刻。因為網路延遲變化無常，客戶端不知道資料庫處理其請求的精確時間 —— 只知道它發生在傳送請求和接收響應之間的某個時刻。[^i]
[^i]: 這個圖的一個微妙的細節是它假定存在一個全域性時鐘，由水平軸表示。即使真實的系統通常沒有準確的時鐘（請參閱 “[不可靠的時鐘](ch8.md#不可靠的時鐘)”），但這種假設是允許的：為了分析分散式演算法，我們可以假設一個精確的全域性時鐘存在，不過演算法無法訪問它【47】。演算法只能看到由石英振盪器和 NTP 產生的實時逼近。
@ -87,7 +87,7 @@
在 [圖 9-2](../img/fig9-2.png) 中，`x` 的值最初為 `0`，客戶端 C 執行寫請求將其設定為 `1`。發生這種情況時，客戶端 A 和 B 反覆輪詢資料庫以讀取最新值。 A 和 B 的請求可能會收到怎樣的響應？
* 客戶端 A 的第一個讀操作，完成於寫操作開始之前，因此必須返回舊值 `0`。
* 客戶端 A 的最後一個讀操作，開始於寫操作完成之後。如果資料庫是線性一致性的，它必然返回新值 `1`：因為讀操作和寫操作一定是在其各自的起止區間內的某個時刻被處理。如果在寫入結束後開始讀取，則必須在寫入之後處理讀取，因此它必須看到寫入的新值。
* 客戶端 A 的最後一個讀操作，開始於寫操作完成之後。如果資料庫是線性一致性的，它必然返回新值 `1`：因為讀操作和寫操作一定是在其各自的起止區間內的某個時刻被處理。如果在寫入結束後開始讀取，則讀取處理一定發生在寫入完成之後，因此它必須看到寫入的新值。
* 與寫操作在時間上重疊的任何讀操作，可能會返回 `0` 或 `1` ，因為我們不知道讀取時，寫操作是否已經生效。這些操作是 **併發（concurrent）** 的。
但是，這還不足以完全描述線性一致性：如果與寫入同時發生的讀取可以返回舊值或新值，那麼讀者可能會在寫入期間看到數值在舊值和新值之間來回翻轉。這不是我們所期望的模擬 “單一資料副本” 的系統。[^ii]