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Yen-Kuang Lu 2023-12-28 09:13:47 +08:00 committed by GitHub
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commit cad1533859
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23

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> 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】
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> 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。
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> 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】。
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| [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) |
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