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Update ch1.md for more comprehensible in Chinese

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Update ch1.md for more comprehensible in Chinese
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Yen-Kuang Lu 2023-12-28 20:03:42 +08:00 committed by GitHub
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commit d257a8d029
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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ch1.md
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@ -241,7 +241,7 @@
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> 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】）。
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> 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。
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> 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】。