From 92a14db0f7086bdeb6d546c8fb2c41f7758a65e2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Thu, 28 Dec 2023 09:02:30 +0800 Subject: [PATCH 1/4] Refine setences in ch1.md Refine setences for more comprehensible in Chinese --- ch1.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch1.md b/ch1.md index c6bc5d8..729bcf5 100644 --- a/ch1.md +++ b/ch1.md @@ -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】）。 > -> 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，你可能希望在最近 10 分钟内保持请求响应时间的滚动窗口。每一分钟，你都会计算出该窗口中的中值和各种百分数，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，在连续 10 分钟的请求资料响应时间的统计上，你可能会用一个可滑动的视窗范围为基础。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。 > > 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】。 From cad15338590e66dcf547e587a879776bd28c070e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Thu, 28 Dec 2023 09:13:47 +0800 Subject: [PATCH 2/4] Refine sentences in ch1.md Refine sentences for more comprehensible in Chinese --- zh-tw/ch1.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/zh-tw/ch1.md b/zh-tw/ch1.md index 2774668..b9be75b 100644 --- a/zh-tw/ch1.md +++ b/zh-tw/ch1.md @@ -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】）。 > -> 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，在連續 10 分鐘的請求資料響應時間的統計上，你可能會用一個可滑動的視窗範圍為基礎。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】。 @@ -411,4 +411,4 @@ | 上一章 | 目錄 | 下一章 | | ----------------------------------- | ------------------------------- | ------------------------------------ | -| [第一部分：資料系統基礎](part-i.md) | [設計資料密集型應用](README.md) | [第二章：資料模型與查詢語言](ch2.md) | \ No newline at end of file +| [第一部分：資料系統基礎](part-i.md) | [設計資料密集型應用](README.md) | [第二章：資料模型與查詢語言](ch2.md) | From d257a8d029fa7e954c2da59fb28ece27e35dad29 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Thu, 28 Dec 2023 20:03:42 +0800 Subject: [PATCH 3/4] Update ch1.md for more comprehensible in Chinese Update ch1.md for more comprehensible in Chinese --- ch1.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/ch1.md b/ch1.md index 729bcf5..97de01f 100644 --- a/ch1.md +++ b/ch1.md @@ -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】）。 > -> 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，在连续 10 分钟的请求资料响应时间的统计上，你可能会用一个可滑动的视窗范围为基础。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。 > > 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】。 From 797c9ed65f5c5cfc3cbe54089dfd73d0a4417115 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yen-Kuang Lu Date: Thu, 28 Dec 2023 20:05:50 +0800 Subject: [PATCH 4/4] rollback change for traditional Chinese ver. rollback change for traditional Chinese ver. --- zh-tw/ch1.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/zh-tw/ch1.md b/zh-tw/ch1.md index b9be75b..06167d4 100644 --- a/zh-tw/ch1.md +++ b/zh-tw/ch1.md @@ -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】）。 > -> 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，在連續 10 分鐘的請求資料響應時間的統計上，你可能會用一個可滑動的視窗範圍為基礎。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。 +> 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。 > > 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】。