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2024-12-06 15:20:12 +08:00 · 2023-06-25 11:44:48 +08:00 · 2023-06-25 11:44:48 +08:00 · d5d7cad1ea
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@ -344,7 +344,7 @@ Hadoop 的各种高级工具（如 Pig 【30】、Hive 【31】、Cascading 【3
 如果存在与单个键关联的大量数据，则 “将具有相同键的所有记录放到相同的位置” 这种模式就被破坏了。例如在社交网络中，大多数用户可能会与几百人有连接，但少数名人可能有数百万的追随者。这种不成比例的活动数据库记录被称为 **关键对象（linchpin object）**【38】或 **热键（hot key）**。
-在单个 Reducer 中收集与某个名人相关的所有活动（例如他们发布内容的回复）可能导致严重的 **偏斜**（也称为 **热点**，即 hot spot）—— 也就是说，一个 Reducer 必须比其他 Reducer 处理更多的记录（请参阅 “[负载偏斜与热点消除](ch6.md#负载偏斜与热点消除)“）。由于 MapReduce 作业只有在所有 Mapper 和 Reducer 都完成时才完成，所有后续作业必须等待最慢的 Reducer 才能启动。
+在单个 Reducer 中收集与某个名人相关的所有活动（例如他们发布内容的回复）可能导致严重的 **偏斜**（也称为 **热点**，即 hot spot）—— 也就是说，一个 Reducer 必须比其他 Reducer 处理更多的记录（请参阅 “[负载偏斜与热点消除](ch6.md#负载偏斜与热点消除)”）。由于 MapReduce 作业只有在所有 Mapper 和 Reducer 都完成时才完成，所有后续作业必须等待最慢的 Reducer 才能启动。
 如果连接的输入存在热键，可以使用一些算法进行补偿。例如，Pig 中的 **偏斜连接（skewed join）** 方法首先运行一个抽样作业（Sampling Job）来确定哪些键是热键【39】。连接实际执行时，Mapper 会将热键的关联记录 **随机**（相对于传统 MapReduce 基于键散列的确定性方法）发送到几个 Reducer 之一。对于另外一侧的连接输入，与热键相关的记录需要被复制到 **所有** 处理该键的 Reducer 上【40】。
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@ -232,7 +232,7 @@ Apache Kafka 【17,18】、Amazon Kinesis Streams 【19】和 Twitter 的 Distri
 双重写入的另一个问题是，其中一个写入可能会失败，而另一个成功。这是一个容错问题，而不是一个并发问题，但也会造成两个系统互相不一致的结果。确保它们要么都成功要么都失败，是原子提交问题的一个例子，解决这个问题的代价是昂贵的（请参阅 “[原子提交与两阶段提交](ch9.md#原子提交与两阶段提交)”）。
-如果你只有一个单领导者复制的数据库，那么这个领导者决定了写入顺序，而状态机复制方法可以在数据库副本上工作。然而，在 [图 11-4](img/fig11-4.png) 中，没有单个主库：数据库可能有一个领导者，搜索索引也可能有一个领导者，但是两者都不追随对方，所以可能会发生冲突（请参阅 “[多主复制](ch5.md#多主复制)“）。
+如果你只有一个单领导者复制的数据库，那么这个领导者决定了写入顺序，而状态机复制方法可以在数据库副本上工作。然而，在 [图 11-4](img/fig11-4.png) 中，没有单个主库：数据库可能有一个领导者，搜索索引也可能有一个领导者，但是两者都不追随对方，所以可能会发生冲突（请参阅 “[多主复制](ch5.md#多主复制)”）。
 如果实际上只有一个领导者 —— 例如，数据库 —— 而且我们能让搜索索引成为数据库的追随者，情况要好得多。但这在实践中可能吗？
@ -452,7 +452,7 @@ CEP 的实现包括 Esper【69】、IBM InfoSphere Streams【70】、Apama、TIB
 这些统计值通常是在固定时间区间内进行计算的，例如，你可能想知道在过去 5 分钟内服务每秒查询次数的均值，以及此时间段内响应时间的第 99 百分位点。在几分钟内取平均，能抹平秒和秒之间的无关波动，且仍然能向你展示流量模式的时间图景。聚合的时间间隔称为 **窗口（window）**，我们将在 “[时间推理](#时间推理)” 中更详细地讨论窗口。
-流分析系统有时会使用概率算法，例如 Bloom filter（我们在 “[性能优化](ch3.md#性能优化)” 中遇到过）来管理成员资格，HyperLogLog【72】用于基数估计以及各种百分比估计算法（请参阅 “[实践中的百分位点](ch1.md#实践中的百分位点)“）。概率算法产出近似的结果，但比起精确算法的优点是内存使用要少得多。使用近似算法有时让人们觉得流处理系统总是有损的和不精确的，但这是错误看法：流处理并没有任何内在的近似性，而概率算法只是一种优化【73】。
+流分析系统有时会使用概率算法，例如 Bloom filter（我们在 “[性能优化](ch3.md#性能优化)” 中遇到过）来管理成员资格，HyperLogLog【72】用于基数估计以及各种百分比估计算法（请参阅 “[实践中的百分位点](ch1.md#实践中的百分位点)”）。概率算法产出近似的结果，但比起精确算法的优点是内存使用要少得多。使用近似算法有时让人们觉得流处理系统总是有损的和不精确的，但这是错误看法：流处理并没有任何内在的近似性，而概率算法只是一种优化【73】。
 许多开源分布式流处理框架的设计都是针对分析设计的：例如 Apache Storm、Spark Streaming、Flink、Concord、Samza 和 Kafka Streams 【74】。托管服务包括 Google Cloud Dataflow 和 Azure Stream Analytics。
@ -460,7 +460,7 @@ CEP 的实现包括 Esper【69】、IBM InfoSphere Streams【70】、Apama、TIB
 我们在 “[数据库与流](#数据库与流)” 中看到，数据库的变更流可以用于维护衍生数据系统（如缓存、搜索索引和数据仓库），并使其与源数据库保持最新。我们可以将这些示例视作维护 **物化视图（materialized view）** 的一种具体场景（请参阅 “[聚合：数据立方体和物化视图](ch3.md#聚合：数据立方体和物化视图)”）：在某个数据集上衍生出一个替代视图以便高效查询，并在底层数据变更时更新视图【50】。
-同样，在事件溯源中，应用程序的状态是通过应用事件日志来维护的；这里的应用程序状态也是一种物化视图。与流分析场景不同的是，仅考虑某个时间窗口内的事件通常是不够的：构建物化视图可能需要任意时间段内的 **所有** 事件，除了那些可能由日志压缩丢弃的过时事件（请参阅 “[日志压缩](#日志压缩)“）。实际上，你需要一个可以一直延伸到时间开端的窗口。
+同样，在事件溯源中，应用程序的状态是通过应用事件日志来维护的；这里的应用程序状态也是一种物化视图。与流分析场景不同的是，仅考虑某个时间窗口内的事件通常是不够的：构建物化视图可能需要任意时间段内的 **所有** 事件，除了那些可能由日志压缩丢弃的过时事件（请参阅 “[日志压缩](#日志压缩)”）。实际上，你需要一个可以一直延伸到时间开端的窗口。
 原则上讲，任何流处理组件都可以用于维护物化视图，尽管 “永远运行” 与一些面向分析的框架假设的 “主要在有限时间段窗口上运行” 背道而驰， Samza 和 Kafka Streams 支持这种用法，建立在 Kafka 对日志压缩的支持上【75】。
@ -726,7 +726,9 @@ Storm 的 Trident 基于类似的想法来处理状态【78】。依赖幂等性
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-1. Matthew Sackman: “[Pushing Back](http://www.lshift.net/blog/2016/05/05/pushing-back/),” *lshift.net*, May 5, 2016. Vicent Martí: “[Brubeck, a statsd-Compatible Metrics Aggregator](http://githubengineering.com/brubeck/),” *githubengineering.com*, June 15, 2015. Seth Lowenberger:   “[MoldUDP64   Protocol Specification V 1.00](http://www.nasdaqtrader.com/content/technicalsupport/specifications/dataproducts/moldudp64.pdf),” *nasdaqtrader.com*, July 2009.
+1. Matthew Sackman: “[Pushing Back](http://www.lshift.net/blog/2016/05/05/pushing-back/),” *lshift.net*, May 5, 2016.
 1. Vicent Martí: “[Brubeck, a statsd-Compatible Metrics Aggregator](http://githubengineering.com/brubeck/),” *githubengineering.com*, June 15, 2015.
 1. Seth Lowenberger: “[MoldUDP64   Protocol Specification V 1.00](http://www.nasdaqtrader.com/content/technicalsupport/specifications/dataproducts/moldudp64.pdf),” *nasdaqtrader.com*, July 2009.
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@ -739,7 +741,8 @@ Storm 的 Trident 基于类似的想法来处理状态【78】。依赖幂等性
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-1. “[DistributedLog Documentation](http://distributedlog.incubator.apache.org/docs/latest/),” Twitter, Inc., *distributedlog.io*, May 2016. Jay Kreps: “[Benchmarking Apache Kafka: 2 Million Writes Per Second (On Three Cheap Machines)](https://engineering.linkedin.com/kafka/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines),” *engineering.linkedin.com*, April 27, 2014.
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@ -67,7 +67,7 @@
 对于足够小的系统，构建一个完全有序的事件日志是完全可行的（正如单主复制数据库的流行所证明的那样，它正好建立了这样一种日志）。但是，随着系统向更大更复杂的工作负载伸缩，限制开始出现：
 * 在大多数情况下，构建完全有序的日志，需要所有事件汇集于决定顺序的 **单个领导者节点**。如果事件吞吐量大于单台计算机的处理能力，则需要将其分区到多台计算机上（请参阅 “[分区日志](ch11.md#分区日志)”）。然后两个不同分区中的事件顺序关系就不明确了。
-* 如果服务器分布在多个 **地理位置分散** 的数据中心上，例如为了容忍整个数据中心掉线，你通常在每个数据中心都有单独的主库，因为网络延迟会导致同步的跨数据中心协调效率低下（请参阅 “[多主复制](ch5.md#多主复制)“）。这意味着源自两个不同数据中心的事件顺序未定义。
+* 如果服务器分布在多个 **地理位置分散** 的数据中心上，例如为了容忍整个数据中心掉线，你通常在每个数据中心都有单独的主库，因为网络延迟会导致同步的跨数据中心协调效率低下（请参阅 “[多主复制](ch5.md#多主复制)”）。这意味着源自两个不同数据中心的事件顺序未定义。
 * 将应用程序部署为微服务时（请参阅 “[服务中的数据流：REST 与 RPC](ch4.md#服务中的数据流：REST与RPC)”），常见的设计选择是将每个服务及其持久状态作为独立单元进行部署，服务之间不共享持久状态。当两个事件来自不同的服务时，这些事件间的顺序未定义。
 * 某些应用程序在客户端保存状态，该状态在用户输入时立即更新（无需等待服务器确认），甚至可以继续脱机工作（请参阅 “[需要离线操作的客户端](ch5.md#需要离线操作的客户端)”）。对于这样的应用程序，客户端和服务器很可能以不同的顺序看到事件。
@ -389,7 +389,7 @@ Unix 和关系数据库以非常不同的哲学来处理信息管理问题。Uni
 我愿意进一步思考这个想法。正如到目前为止所讨论的那样，对存储的写入是通过事件日志进行的，而读取是临时的网络请求，直接流向存储着待查数据的节点。这是一个合理的设计，但不是唯一可行的设计。也可以将读取请求表示为事件流，并同时将读事件与写事件送往流处理器；流处理器通过将读取结果发送到输出流来响应读取事件【46】。
-当写入和读取都被表示为事件，并且被路由到同一个流算子以便处理时，我们实际上是在读取查询流和数据库之间执行流表连接。读取事件需要被送往保存数据的数据库分区（请参阅 “[请求路由](ch6.md#请求路由)”），就像批处理和流处理器在连接时需要在同一个键上对输入分区一样（请参阅 “[Reduce 侧连接与分组](ch10.md#Reduce侧连接与分组)“）。
+当写入和读取都被表示为事件，并且被路由到同一个流算子以便处理时，我们实际上是在读取查询流和数据库之间执行流表连接。读取事件需要被送往保存数据的数据库分区（请参阅 “[请求路由](ch6.md#请求路由)”），就像批处理和流处理器在连接时需要在同一个键上对输入分区一样（请参阅 “[Reduce 侧连接与分组](ch10.md#Reduce侧连接与分组)”）。
 服务请求与执行连接之间的这种相似之处是非常关键的【47】。一次性读取请求只是将请求传过连接算子，然后请求马上就被忘掉了；而一个订阅请求，则是与连接另一侧过去与未来事件的持久化连接。
@ -852,7 +852,7 @@ ACID 意义下的一致性（请参阅 “[一致性](ch7.md#一致性)”）基
 #### 立法与自律
-数据保护法可能有助于维护个人的权利。例如，1995 年的 “欧洲数据保护指示” 规定，个人数据必须 “为特定的、明确的和合法的目的收集，而不是以与这些目的不相符的方式进一步处理”，并且数据必须 “就收集的目的而言适当、相关、不过分。“【107】。
+数据保护法可能有助于维护个人的权利。例如，1995 年的 “欧洲数据保护指示” 规定，个人数据必须 “为特定的、明确的和合法的目的收集，而不是以与这些目的不相符的方式进一步处理”，并且数据必须 “就收集的目的而言适当、相关、不过分。”【107】。
 但是，这个立法在今天的互联网环境下是否有效还是有疑问的【108】。这些规则直接否定了大数据的哲学，即最大限度地收集数据，将其与其他数据集结合起来进行试验和探索，以便产生新的洞察。探索意味着将数据用于未曾预期的目的，这与用户同意的 “特定和明确” 目的相反（如果我们可以有意义地表示同意的话）【109】。更新的规章正在制定中【89】。
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@ -956,7 +956,8 @@ Cypher 和 SPARQL 使用 SELECT 立即跳转，但是 Datalog 一次只进行一
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+1.  Rany Keddo, Tobias Bielohlawek, and Tobias Schmidt: “[Large Hadron Migrator](https://github.com/soundcloud/lhm),” SoundCloud, 2013.
 1.  Shlomi Noach: “[gh-ost: GitHub's Online Schema Migration Tool for MySQL](http://githubengineering.com/gh-ost-github-s-online-migration-tool-for-mysql/),” *githubengineering.com*, August 1, 2016.
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@ -967,15 +968,18 @@ Cypher 和 SPARQL 使用 SELECT 立即跳转，但是 Datalog 一次只进行一
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@ -299,7 +299,7 @@ Avro 为静态类型编程语言提供了可选的代码生成功能，但是它
 ### 模式的优点
-正如我们所看到的，Protocol Buffers、Thrift 和 Avro 都使用模式来描述二进制编码格式。他们的模式语言比 XML 模式或者 JSON 模式简单得多，而后者支持更详细的验证规则（例如，“该字段的字符串值必须与该正则表达式匹配” 或 “该字段的整数值必须在 0 和 100 之间 “）。由于 Protocol Buffers，Thrift 和 Avro 实现起来更简单，使用起来也更简单，所以它们已经发展到支持相当广泛的编程语言。
+正如我们所看到的，Protocol Buffers、Thrift 和 Avro 都使用模式来描述二进制编码格式。他们的模式语言比 XML 模式或者 JSON 模式简单得多，而后者支持更详细的验证规则（例如，“该字段的字符串值必须与该正则表达式匹配” 或 “该字段的整数值必须在 0 和 100 之间” ）。由于 Protocol Buffers，Thrift 和 Avro 实现起来更简单，使用起来也更简单，所以它们已经发展到支持相当广泛的编程语言。
 这些编码所基于的想法绝不是新的。例如，它们与 ASN.1 有很多相似之处，它是 1984 年首次被标准化的模式定义语言【27】。它被用来定义各种网络协议，例如其二进制编码（DER）仍然被用于编码 SSL 证书（X.509）【28】。 ASN.1 支持使用标签号码的模式演进，类似于 Protocol Buffers 和 Thrift 【29】。然而，它也非常复杂，而且没有好的配套文档，所以 ASN.1 可能不是新应用程序的好选择。
@ -532,7 +532,8 @@ Actor 模型是单个进程中并发的编程模型。逻辑被封装在 actor
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@ -782,7 +782,8 @@ LWW 实现了最终收敛的目标，但以 **持久性** 为代价：如果同
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 1.  Jesse Newland: “[GitHub Availability This   Week](https://github.com/blog/1261-github-availability-this-week),” *github.com*, September 14, 2012.
 1.  Mark Imbriaco:  “[Downtime Last Saturday](https://github.com/blog/1364-downtime-last-saturday),”  *github.com*, December 26, 2012.
-1.  John Hugg: “[‘All in’ with Determinism for Performance and Testing in Distributed Systems](https://www.youtube.com/watch?v=gJRj3vJL4wE),” at *Strange Loop*, September 2015. Amit Kapila: “[WAL Internals of PostgreSQL](http://www.pgcon.org/2012/schedule/attachments/258_212_Internals%20Of%20PostgreSQL%20Wal.pdf),” at *PostgreSQL Conference* (PGCon), May 2012.
+1.  John Hugg: “[‘All in’ with Determinism for Performance and Testing in Distributed Systems](https://www.youtube.com/watch?v=gJRj3vJL4wE),” at *Strange Loop*, September 2015.
 1.  Amit Kapila: “[WAL Internals of PostgreSQL](http://www.pgcon.org/2012/schedule/attachments/258_212_Internals%20Of%20PostgreSQL%20Wal.pdf),” at *PostgreSQL Conference* (PGCon), May 2012.
 1.  [*MySQL Internals Manual*](http://dev.mysql.com/doc/internals/en/index.html). Oracle, 2014.
 1.  Yogeshwer Sharma, Philippe Ajoux, Petchean Ang, et al.: “[Wormhole: Reliable Pub-Sub to Support Geo-Replicated Internet Services](https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi15/nsdi15-paper-sharma.pdf),” at *12th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation* (NSDI), May 2015.
 1.  “[Oracle GoldenGate 12c: Real-Time Access to Real-Time Information](http://www.oracle.com/us/products/middleware/data-integration/oracle-goldengate-realtime-access-2031152.pdf),” Oracle White Paper, October 2013.
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@ -425,7 +425,7 @@ while (true) {
 在系统中提供 **实时保证** 需要各级软件栈的支持：一个实时操作系统（RTOS），允许在指定的时间间隔内保证 CPU 时间的分配。库函数必须申明最坏情况下的执行时间；动态内存分配可能受到限制或完全不允许（实时垃圾收集器存在，但是应用程序仍然必须确保它不会给 GC 太多的负担）；必须进行大量的测试和测量，以确保达到保证。
-所有这些都需要大量额外的工作，严重限制了可以使用的编程语言、库和工具的范围（因为大多数语言和工具不提供实时保证）。由于这些原因，开发实时系统非常昂贵，并且它们通常用于安全关键的嵌入式设备。而且，“**实时**” 与 “**高性能**” 不一样 —— 事实上，实时系统可能具有较低的吞吐量，因为他们必须让及时响应的优先级高于一切（另请参阅 “[延迟和资源利用](#延迟和资源利用)“）。
+所有这些都需要大量额外的工作，严重限制了可以使用的编程语言、库和工具的范围（因为大多数语言和工具不提供实时保证）。由于这些原因，开发实时系统非常昂贵，并且它们通常用于安全关键的嵌入式设备。而且，“**实时**” 与 “**高性能**” 不一样 —— 事实上，实时系统可能具有较低的吞吐量，因为他们必须让及时响应的优先级高于一切（另请参阅 “[延迟和资源利用](#延迟和资源利用)”）。
 对于大多数服务器端数据处理系统来说，实时保证是不经济或不合适的。因此，这些系统必须承受在非实时环境中运行的暂停和时钟不稳定性。
@ -460,7 +460,7 @@ while (true) {
 第三种情况，想象一个正在经历长时间 **垃圾收集暂停（stop-the-world GC Pause）** 的节点，节点的所有线程被 GC 抢占并暂停一分钟，因此没有请求被处理，也没有响应被发送。其他节点等待，重试，不耐烦，并最终宣布节点死亡，并将其丢到灵车上。最后，GC 完成，节点的线程继续，好像什么也没有发生。其他节点感到惊讶，因为所谓的死亡节点突然从棺材中抬起头来，身体健康，开始和旁观者高兴地聊天。GC 后的节点最初甚至没有意识到已经经过了整整一分钟，而且自己已被宣告死亡。从它自己的角度来看，从最后一次与其他节点交谈以来，几乎没有经过任何时间。
-这些故事的寓意是，节点不一定能相信自己对于情况的判断。分布式系统不能完全依赖单个节点，因为节点可能随时失效，可能会使系统卡死，无法恢复。相反，许多分布式算法都依赖于法定人数，即在节点之间进行投票（请参阅 “[读写的法定人数](ch5.md#读写的法定人数)“）：决策需要来自多个节点的最小投票数，以减少对于某个特定节点的依赖。
+这些故事的寓意是，节点不一定能相信自己对于情况的判断。分布式系统不能完全依赖单个节点，因为节点可能随时失效，可能会使系统卡死，无法恢复。相反，许多分布式算法都依赖于法定人数，即在节点之间进行投票（请参阅 “[读写的法定人数](ch5.md#读写的法定人数)”）：决策需要来自多个节点的最小投票数，以减少对于某个特定节点的依赖。
 这也包括关于宣告节点死亡的决定。如果法定数量的节点宣告另一个节点已经死亡，那么即使该节点仍感觉自己活着，它也必须被认为是死的。个体节点必须遵守法定决定并下台。
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@ -131,7 +131,7 @@ GNU Coreutils（Linux）中的 `sort` 程式透過溢位至磁碟的方式來自
 我們可以非常容易地使用前一個例子中的一系列命令來分析日誌檔案，這並非巧合：事實上，這實際上是 Unix 的關鍵設計思想之一，而且它直至今天也仍然令人訝異地重要。讓我們更深入地研究一下，以便從 Unix 中借鑑一些想法【10】。
-Unix 管道的發明者道格・麥克羅伊（Doug McIlroy）在 1964 年首先描述了這種情況【11】：“我們需要一種類似園藝膠管的方式來拼接程式 —— 當我們需要將訊息從一個程式傳遞另一個程式時，直接接上去就行。I/O 應該也按照這種方式進行 “。水管的類比仍然在生效，透過管道連線程式的想法成為了現在被稱為 **Unix 哲學** 的一部分 —— 這一組設計原則在 Unix 使用者與開發者之間流行起來，該哲學在 1978 年表述如下【12,13】：
+Unix 管道的發明者道格・麥克羅伊（Doug McIlroy）在 1964 年首先描述了這種情況【11】：“我們需要一種類似園藝膠管的方式來拼接程式 —— 當我們需要將訊息從一個程式傳遞另一個程式時，直接接上去就行。I/O 應該也按照這種方式進行 ”。水管的類比仍然在生效，透過管道連線程式的想法成為了現在被稱為 **Unix 哲學** 的一部分 —— 這一組設計原則在 Unix 使用者與開發者之間流行起來，該哲學在 1978 年表述如下【12,13】：
 1. 讓每個程式都做好一件事。要做一件新的工作，寫一個新程式，而不是透過新增 “功能” 讓老程式複雜化。
 2. 期待每個程式的輸出成為另一個程式的輸入。不要將無關資訊混入輸出。避免使用嚴格的列資料或二進位制輸入格式。不要堅持互動式輸入。
@ -344,7 +344,7 @@ Hadoop 的各種高階工具（如 Pig 【30】、Hive 【31】、Cascading 【3
 如果存在與單個鍵關聯的大量資料，則 “將具有相同鍵的所有記錄放到相同的位置” 這種模式就被破壞了。例如在社交網路中，大多數使用者可能會與幾百人有連線，但少數名人可能有數百萬的追隨者。這種不成比例的活動資料庫記錄被稱為 **關鍵物件（linchpin object）**【38】或 **熱鍵（hot key）**。
-在單個 Reducer 中收集與某個名人相關的所有活動（例如他們釋出內容的回覆）可能導致嚴重的 **偏斜**（也稱為 **熱點**，即 hot spot）—— 也就是說，一個 Reducer 必須比其他 Reducer 處理更多的記錄（請參閱 “[負載偏斜與熱點消除](ch6.md#負載偏斜與熱點消除)“）。由於 MapReduce 作業只有在所有 Mapper 和 Reducer 都完成時才完成，所有後續作業必須等待最慢的 Reducer 才能啟動。
+在單個 Reducer 中收集與某個名人相關的所有活動（例如他們釋出內容的回覆）可能導致嚴重的 **偏斜**（也稱為 **熱點**，即 hot spot）—— 也就是說，一個 Reducer 必須比其他 Reducer 處理更多的記錄（請參閱 “[負載偏斜與熱點消除](ch6.md#負載偏斜與熱點消除)”）。由於 MapReduce 作業只有在所有 Mapper 和 Reducer 都完成時才完成，所有後續作業必須等待最慢的 Reducer 才能啟動。
 如果連線的輸入存在熱鍵，可以使用一些演算法進行補償。例如，Pig 中的 **偏斜連線（skewed join）** 方法首先執行一個抽樣作業（Sampling Job）來確定哪些鍵是熱鍵【39】。連線實際執行時，Mapper 會將熱鍵的關聯記錄 **隨機**（相對於傳統 MapReduce 基於鍵雜湊的確定性方法）傳送到幾個 Reducer 之一。對於另外一側的連線輸入，與熱鍵相關的記錄需要被複制到 **所有** 處理該鍵的 Reducer 上【40】。
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@ -232,7 +232,7 @@ Apache Kafka 【17,18】、Amazon Kinesis Streams 【19】和 Twitter 的 Distri
 雙重寫入的另一個問題是，其中一個寫入可能會失敗，而另一個成功。這是一個容錯問題，而不是一個併發問題，但也會造成兩個系統互相不一致的結果。確保它們要麼都成功要麼都失敗，是原子提交問題的一個例子，解決這個問題的代價是昂貴的（請參閱 “[原子提交與兩階段提交](ch9.md#原子提交與兩階段提交)”）。
-如果你只有一個單領導者複製的資料庫，那麼這個領導者決定了寫入順序，而狀態機複製方法可以在資料庫副本上工作。然而，在 [圖 11-4](../img/fig11-4.png) 中，沒有單個主庫：資料庫可能有一個領導者，搜尋索引也可能有一個領導者，但是兩者都不追隨對方，所以可能會發生衝突（請參閱 “[多主複製](ch5.md#多主複製)“）。
+如果你只有一個單領導者複製的資料庫，那麼這個領導者決定了寫入順序，而狀態機複製方法可以在資料庫副本上工作。然而，在 [圖 11-4](../img/fig11-4.png) 中，沒有單個主庫：資料庫可能有一個領導者，搜尋索引也可能有一個領導者，但是兩者都不追隨對方，所以可能會發生衝突（請參閱 “[多主複製](ch5.md#多主複製)”）。
 如果實際上只有一個領導者 —— 例如，資料庫 —— 而且我們能讓搜尋索引成為資料庫的追隨者，情況要好得多。但這在實踐中可能嗎？
@ -303,7 +303,7 @@ Kafka Connect【41】致力於將廣泛的資料庫系統的變更資料捕獲
 事件溯源是一種強大的資料建模技術：從應用的角度來看，將使用者的行為記錄為不可變的事件更有意義，而不是在可變資料庫中記錄這些行為的影響。事件溯源使得應用隨時間演化更為容易，透過更容易理解事情發生的原因來幫助除錯的進行，並有利於防止應用 Bug（請參閱 “[不可變事件的優點](#不可變事件的優點)”）。
-例如，儲存 “學生取消選課” 事件以中性的方式清楚地表達了單個行為的意圖，而其副作用 “從登記表中刪除了一個條目，而一條取消原因的記錄被新增到學生反饋表 “則嵌入了很多有關稍後對資料的使用方式的假設。如果引入一個新的應用功能，例如 “將位置留給等待列表中的下一個人” —— 事件溯源方法允許將新的副作用輕鬆地從現有事件中脫開。
+例如，儲存 “學生取消選課” 事件以中性的方式清楚地表達了單個行為的意圖，而其副作用 “從登記表中刪除了一個條目，而一條取消原因的記錄被新增到學生反饋表” 則嵌入了很多有關稍後對資料的使用方式的假設。如果引入一個新的應用功能，例如 “將位置留給等待列表中的下一個人” —— 事件溯源方法允許將新的副作用輕鬆地從現有事件中脫開。
 事件溯源類似於 **編年史（chronicle）** 資料模型【45】，事件日誌與星型模式中的事實表之間也存在相似之處（請參閱 “[星型和雪花型：分析的模式](ch3.md#星型和雪花型：分析的模式)”） 。
@ -452,7 +452,7 @@ CEP 的實現包括 Esper【69】、IBM InfoSphere Streams【70】、Apama、TIB
 這些統計值通常是在固定時間區間內進行計算的，例如，你可能想知道在過去 5 分鐘內服務每秒查詢次數的均值，以及此時間段內響應時間的第 99 百分位點。在幾分鐘內取平均，能抹平秒和秒之間的無關波動，且仍然能向你展示流量模式的時間圖景。聚合的時間間隔稱為 **視窗（window）**，我們將在 “[時間推理](#時間推理)” 中更詳細地討論視窗。
-流分析系統有時會使用機率演算法，例如 Bloom filter（我們在 “[效能最佳化](ch3.md#效能最佳化)” 中遇到過）來管理成員資格，HyperLogLog【72】用於基數估計以及各種百分比估計算法（請參閱 “[實踐中的百分位點](ch1.md#實踐中的百分位點)“）。機率演算法產出近似的結果，但比起精確演算法的優點是記憶體使用要少得多。使用近似演算法有時讓人們覺得流處理系統總是有損的和不精確的，但這是錯誤看法：流處理並沒有任何內在的近似性，而機率演算法只是一種最佳化【73】。
+流分析系統有時會使用機率演算法，例如 Bloom filter（我們在 “[效能最佳化](ch3.md#效能最佳化)” 中遇到過）來管理成員資格，HyperLogLog【72】用於基數估計以及各種百分比估計算法（請參閱 “[實踐中的百分位點](ch1.md#實踐中的百分位點)”）。機率演算法產出近似的結果，但比起精確演算法的優點是記憶體使用要少得多。使用近似演算法有時讓人們覺得流處理系統總是有損的和不精確的，但這是錯誤看法：流處理並沒有任何內在的近似性，而機率演算法只是一種最佳化【73】。
 許多開源分散式流處理框架的設計都是針對分析設計的：例如 Apache Storm、Spark Streaming、Flink、Concord、Samza 和 Kafka Streams 【74】。託管服務包括 Google Cloud Dataflow 和 Azure Stream Analytics。
@ -460,7 +460,7 @@ CEP 的實現包括 Esper【69】、IBM InfoSphere Streams【70】、Apama、TIB
 我們在 “[資料庫與流](#資料庫與流)” 中看到，資料庫的變更流可以用於維護衍生資料系統（如快取、搜尋索引和資料倉庫），並使其與源資料庫保持最新。我們可以將這些示例視作維護 **物化檢視（materialized view）** 的一種具體場景（請參閱 “[聚合：資料立方體和物化檢視](ch3.md#聚合：資料立方體和物化檢視)”）：在某個資料集上衍生出一個替代檢視以便高效查詢，並在底層資料變更時更新檢視【50】。
-同樣，在事件溯源中，應用程式的狀態是透過應用事件日誌來維護的；這裡的應用程式狀態也是一種物化檢視。與流分析場景不同的是，僅考慮某個時間視窗內的事件通常是不夠的：構建物化檢視可能需要任意時間段內的 **所有** 事件，除了那些可能由日誌壓縮丟棄的過時事件（請參閱 “[日誌壓縮](#日誌壓縮)“）。實際上，你需要一個可以一直延伸到時間開端的視窗。
+同樣，在事件溯源中，應用程式的狀態是透過應用事件日誌來維護的；這裡的應用程式狀態也是一種物化檢視。與流分析場景不同的是，僅考慮某個時間視窗內的事件通常是不夠的：構建物化檢視可能需要任意時間段內的 **所有** 事件，除了那些可能由日誌壓縮丟棄的過時事件（請參閱 “[日誌壓縮](#日誌壓縮)”）。實際上，你需要一個可以一直延伸到時間開端的視窗。
 原則上講，任何流處理元件都可以用於維護物化檢視，儘管 “永遠執行” 與一些面向分析的框架假設的 “主要在有限時間段視窗上執行” 背道而馳， Samza 和 Kafka Streams 支援這種用法，建立在 Kafka 對日誌壓縮的支援上【75】。
@ -726,7 +726,9 @@ Storm 的 Trident 基於類似的想法來處理狀態【78】。依賴冪等性
 1. Patrick Th. Eugster, Pascal A. Felber, Rachid Guerraoui, and Anne-Marie Kermarrec: “[The Many Faces of Publish/Subscribe](http://www.cs.ru.nl/~pieter/oss/manyfaces.pdf),” *ACM Computing Surveys*, volume 35, number 2, pages 114–131, June 2003. [doi:10.1145/857076.857078](http://dx.doi.org/10.1145/857076.857078)
 1. Joseph M. Hellerstein and Michael Stonebraker: <a href="http://redbook.cs.berkeley.edu/">*Readings in Database Systems*</a>, 4th edition. MIT Press, 2005. ISBN: 978-0-262-69314-1, available online at *redbook.cs.berkeley.edu*
 1. Don Carney, Uğur Çetintemel, Mitch Cherniack, et al.: “[Monitoring Streams – A New Class of Data Management Applications](http://www.vldb.org/conf/2002/S07P02.pdf),” at *28th International Conference on Very Large Data Bases* (VLDB), August 2002.
-1. Matthew Sackman: “[Pushing Back](http://www.lshift.net/blog/2016/05/05/pushing-back/),” *lshift.net*, May 5, 2016. Vicent Martí: “[Brubeck, a statsd-Compatible Metrics Aggregator](http://githubengineering.com/brubeck/),” *githubengineering.com*, June 15, 2015. Seth Lowenberger:   “[MoldUDP64   Protocol Specification V 1.00](http://www.nasdaqtrader.com/content/technicalsupport/specifications/dataproducts/moldudp64.pdf),” *nasdaqtrader.com*, July 2009.
+1. Matthew Sackman: “[Pushing Back](http://www.lshift.net/blog/2016/05/05/pushing-back/),” *lshift.net*, May 5, 2016.
 1. Vicent Martí: “[Brubeck, a statsd-Compatible Metrics Aggregator](http://githubengineering.com/brubeck/),” *githubengineering.com*, June 15, 2015.
 1. Seth Lowenberger: “[MoldUDP64   Protocol Specification V 1.00](http://www.nasdaqtrader.com/content/technicalsupport/specifications/dataproducts/moldudp64.pdf),” *nasdaqtrader.com*, July 2009.
 1. Pieter Hintjens:  <a href="http://zguide.zeromq.org/page:all">*ZeroMQ – The Guide*</a>. O'Reilly Media, 2013.  ISBN: 978-1-449-33404-8
 1. Ian Malpass:  “[Measure   Anything, Measure Everything](https://codeascraft.com/2011/02/15/measure-anything-measure-everything/),” *codeascraft.com*, February 15, 2011.
 1. Dieter Plaetinck:  “[25 Graphite, Grafana   and statsd Gotchas](https://blog.raintank.io/25-graphite-grafana-and-statsd-gotchas/),” *blog.raintank.io*, March 3, 2016.
@ -739,7 +741,8 @@ Storm 的 Trident 基於類似的想法來處理狀態【78】。依賴冪等性
 1. Jay Kreps, Neha Narkhede, and Jun Rao: “[Kafka: A Distributed Messaging System for Log Processing](http://www.longyu23.com/doc/Kafka.pdf),” at *6th International Workshop on Networking Meets Databases* (NetDB), June 2011.
 1.  “[Amazon Kinesis Streams Developer Guide](http://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/introduction.html),” *docs.aws.amazon.com*, April 2016.
 1. Leigh Stewart and Sijie Guo: “[Building DistributedLog: Twitter’s High-Performance Replicated Log Service](https://blog.twitter.com/2015/building-distributedlog-twitter-s-high-performance-replicated-log-service),” *blog.twitter.com*, September 16, 2015.
-1. “[DistributedLog Documentation](http://distributedlog.incubator.apache.org/docs/latest/),” Twitter, Inc., *distributedlog.io*, May 2016. Jay Kreps: “[Benchmarking Apache Kafka: 2 Million Writes Per Second (On Three Cheap Machines)](https://engineering.linkedin.com/kafka/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines),” *engineering.linkedin.com*, April 27, 2014.
+1. “[DistributedLog Documentation](http://distributedlog.incubator.apache.org/docs/latest/),” Twitter, Inc., *distributedlog.io*, May 2016.
 1. Jay Kreps: “[Benchmarking Apache Kafka: 2 Million Writes Per Second (On Three Cheap Machines)](https://engineering.linkedin.com/kafka/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines),” *engineering.linkedin.com*, April 27, 2014.
 1. Kartik Paramasivam: “[How We’re Improving and Advancing Kafka at LinkedIn](https://engineering.linkedin.com/apache-kafka/how-we_re-improving-and-advancing-kafka-linkedin),” *engineering.linkedin.com*, September 2, 2015.
 1. Jay Kreps: “[The Log: What Every Software Engineer Should Know About Real-Time Data's Unifying Abstraction](http://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying),” *engineering.linkedin.com*, December 16, 2013.
 1. Shirshanka Das, Chavdar Botev, Kapil Surlaker, et al.: “[All Aboard the Databus!](http://www.socc2012.org/s18-das.pdf),” at *3rd ACM Symposium on Cloud Computing* (SoCC), October 2012.
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@ -67,7 +67,7 @@
 對於足夠小的系統，構建一個完全有序的事件日誌是完全可行的（正如單主複製資料庫的流行所證明的那樣，它正好建立了這樣一種日誌）。但是，隨著系統向更大更複雜的工作負載伸縮，限制開始出現：
 * 在大多數情況下，構建完全有序的日誌，需要所有事件彙集於決定順序的 **單個領導者節點**。如果事件吞吐量大於單臺計算機的處理能力，則需要將其分割槽到多臺計算機上（請參閱 “[分割槽日誌](ch11.md#分割槽日誌)”）。然後兩個不同分割槽中的事件順序關係就不明確了。
-* 如果伺服器分佈在多個 **地理位置分散** 的資料中心上，例如為了容忍整個資料中心掉線，你通常在每個資料中心都有單獨的主庫，因為網路延遲會導致同步的跨資料中心協調效率低下（請參閱 “[多主複製](ch5.md#多主複製)“）。這意味著源自兩個不同資料中心的事件順序未定義。
+* 如果伺服器分佈在多個 **地理位置分散** 的資料中心上，例如為了容忍整個資料中心掉線，你通常在每個資料中心都有單獨的主庫，因為網路延遲會導致同步的跨資料中心協調效率低下（請參閱 “[多主複製](ch5.md#多主複製)”）。這意味著源自兩個不同資料中心的事件順序未定義。
 * 將應用程式部署為微服務時（請參閱 “[服務中的資料流：REST 與 RPC](ch4.md#服務中的資料流：REST與RPC)”），常見的設計選擇是將每個服務及其持久狀態作為獨立單元進行部署，服務之間不共享持久狀態。當兩個事件來自不同的服務時，這些事件間的順序未定義。
 * 某些應用程式在客戶端儲存狀態，該狀態在使用者輸入時立即更新（無需等待伺服器確認），甚至可以繼續離線工作（請參閱 “[需要離線操作的客戶端](ch5.md#需要離線操作的客戶端)”）。對於這樣的應用程式，客戶端和伺服器很可能以不同的順序看到事件。
@ -389,7 +389,7 @@ Unix 和關係資料庫以非常不同的哲學來處理資訊管理問題。Uni
 我願意進一步思考這個想法。正如到目前為止所討論的那樣，對儲存的寫入是透過事件日誌進行的，而讀取是臨時的網路請求，直接流向儲存著待查資料的節點。這是一個合理的設計，但不是唯一可行的設計。也可以將讀取請求表示為事件流，並同時將讀事件與寫事件送往流處理器；流處理器透過將讀取結果傳送到輸出流來響應讀取事件【46】。
-當寫入和讀取都被表示為事件，並且被路由到同一個流運算元以便處理時，我們實際上是在讀取查詢流和資料庫之間執行流表連線。讀取事件需要被送往儲存資料的資料庫分割槽（請參閱 “[請求路由](ch6.md#請求路由)”），就像批處理和流處理器在連線時需要在同一個鍵上對輸入分割槽一樣（請參閱 “[Reduce 側連線與分組](ch10.md#Reduce側連線與分組)“）。
+當寫入和讀取都被表示為事件，並且被路由到同一個流運算元以便處理時，我們實際上是在讀取查詢流和資料庫之間執行流表連線。讀取事件需要被送往儲存資料的資料庫分割槽（請參閱 “[請求路由](ch6.md#請求路由)”），就像批處理和流處理器在連線時需要在同一個鍵上對輸入分割槽一樣（請參閱 “[Reduce 側連線與分組](ch10.md#Reduce側連線與分組)”）。
 服務請求與執行連線之間的這種相似之處是非常關鍵的【47】。一次性讀取請求只是將請求傳過連線運算元，然後請求馬上就被忘掉了；而一個訂閱請求，則是與連線另一側過去與未來事件的持久化連線。
@ -852,7 +852,7 @@ ACID 意義下的一致性（請參閱 “[一致性](ch7.md#一致性)”）基
 #### 立法與自律
-資料保護法可能有助於維護個人的權利。例如，1995 年的 “歐洲資料保護指示” 規定，個人資料必須 “為特定的、明確的和合法的目的收集，而不是以與這些目的不相符的方式進一步處理”，並且資料必須 “就收集的目的而言適當、相關、不過分。“【107】。
+資料保護法可能有助於維護個人的權利。例如，1995 年的 “歐洲資料保護指示” 規定，個人資料必須 “為特定的、明確的和合法的目的收集，而不是以與這些目的不相符的方式進一步處理”，並且資料必須 “就收集的目的而言適當、相關、不過分。”【107】。
 但是，這個立法在今天的網際網路環境下是否有效還是有疑問的【108】。這些規則直接否定了大資料的哲學，即最大限度地收集資料，將其與其他資料集結合起來進行試驗和探索，以便產生新的洞察。探索意味著將資料用於未曾預期的目的，這與使用者同意的 “特定和明確” 目的相反（如果我們可以有意義地表示同意的話）【109】。更新的規章正在制定中【89】。
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@ -956,7 +956,8 @@ Cypher 和 SPARQL 使用 SELECT 立即跳轉，但是 Datalog 一次只進行一
 1.  Martin Odersky: “[The Trouble with Types](http://www.infoq.com/presentations/data-types-issues),” at *Strange Loop*, September 2013.
 1.  Conrad Irwin: “[MongoDB—Confessions of a PostgreSQL Lover](https://speakerdeck.com/conradirwin/mongodb-confessions-of-a-postgresql-lover),” at *HTML5DevConf*, October 2013.
 1.  “[Percona Toolkit Documentation: pt-online-schema-change](http://www.percona.com/doc/percona-toolkit/2.2/pt-online-schema-change.html),” Percona Ireland Ltd., 2013.
-1.  Rany Keddo, Tobias Bielohlawek, and Tobias Schmidt: “[Large Hadron Migrator](https://github.com/soundcloud/lhm),” SoundCloud, 2013. Shlomi Noach: “[gh-ost: GitHub's Online Schema Migration Tool for MySQL](http://githubengineering.com/gh-ost-github-s-online-migration-tool-for-mysql/),” *githubengineering.com*, August 1, 2016.
+1.  Rany Keddo, Tobias Bielohlawek, and Tobias Schmidt: “[Large Hadron Migrator](https://github.com/soundcloud/lhm),” SoundCloud, 2013.
 1.  Shlomi Noach: “[gh-ost: GitHub's Online Schema Migration Tool for MySQL](http://githubengineering.com/gh-ost-github-s-online-migration-tool-for-mysql/),” *githubengineering.com*, August 1, 2016.
 1.  James C. Corbett, Jeffrey Dean, Michael Epstein, et al.: “[Spanner: Google’s Globally-Distributed Database](http://research.google.com/archive/spanner.html),” at *10th USENIX Symposium on Operating System Design and Implementation* (OSDI), October 2012.
 1.  Donald K. Burleson: “[Reduce I/O with Oracle Cluster Tables](http://www.dba-oracle.com/oracle_tip_hash_index_cluster_table.htm),” *dba-oracle.com*.
 1.  Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, et al.: “[Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data](http://research.google.com/archive/bigtable.html),” at *7th USENIX Symposium on Operating System Design and Implementation* (OSDI), November 2006.
@ -967,15 +968,18 @@ Cypher 和 SPARQL 使用 SELECT 立即跳轉，但是 Datalog 一次只進行一
 1.  Craig Kerstiens: “[JavaScript in Your Postgres](https://blog.heroku.com/javascript_in_your_postgres),” *blog.heroku.com*, June 5, 2013.
 1.  Nathan Bronson, Zach Amsden, George Cabrera, et al.: “[TAO: Facebook’s Distributed Data Store for the Social Graph](https://www.usenix.org/conference/atc13/technical-sessions/presentation/bronson),” at *USENIX Annual Technical Conference* (USENIX ATC), June 2013.
 1.  “[Apache TinkerPop3.2.3 Documentation](http://tinkerpop.apache.org/docs/3.2.3/reference/),” *tinkerpop.apache.org*, October 2016.
-1.  “[The Neo4j Manual v2.0.0](http://docs.neo4j.org/chunked/2.0.0/index.html),” Neo Technology, 2013. Emil Eifrem: [Twitter correspondence](https://twitter.com/emileifrem/status/419107961512804352), January 3, 2014.
+1.  “[The Neo4j Manual v2.0.0](http://docs.neo4j.org/chunked/2.0.0/index.html),” Neo Technology, 2013.
 1.  Emil Eifrem: [Twitter correspondence](https://twitter.com/emileifrem/status/419107961512804352), January 3, 2014.
 1.  David Beckett and Tim Berners-Lee: “[Turtle – Terse RDF Triple Language](http://www.w3.org/TeamSubmission/turtle/),” W3C Team Submission, March 28, 2011.
-1.  “[Datomic Development Resources](http://docs.datomic.com/),” Metadata Partners, LLC, 2013. W3C RDF Working Group: “[Resource Description Framework (RDF)](http://www.w3.org/RDF/),” *w3.org*, 10 February 2004.
+1.  “[Datomic Development Resources](http://docs.datomic.com/),” Metadata Partners, LLC, 2013.
 1.  W3C RDF Working Group: “[Resource Description Framework (RDF)](http://www.w3.org/RDF/),” *w3.org*, 10 February 2004.
 1.  “[Apache Jena](http://jena.apache.org/),” Apache Software Foundation.
 1.  Steve Harris, Andy Seaborne, and Eric Prud'hommeaux: “[SPARQL 1.1 Query Language](http://www.w3.org/TR/sparql11-query/),” W3C Recommendation, March 2013.
 1.  Todd J. Green, Shan Shan Huang, Boon Thau Loo, and Wenchao Zhou: “[Datalog and Recursive Query Processing](http://blogs.evergreen.edu/sosw/files/2014/04/Green-Vol5-DBS-017.pdf),” *Foundations and Trends in Databases*, volume 5, number 2, pages 105–195, November 2013. [doi:10.1561/1900000017](http://dx.doi.org/10.1561/1900000017)
 1.  Stefano Ceri, Georg Gottlob, and Letizia Tanca: “[What You Always Wanted to Know About Datalog (And Never Dared to Ask)](https://www.researchgate.net/profile/Letizia_Tanca/publication/3296132_What_you_always_wanted_to_know_about_Datalog_and_never_dared_to_ask/links/0fcfd50ca2d20473ca000000.pdf),” *IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering*, volume 1, number 1, pages 146–166, March 1989. [doi:10.1109/69.43410](http://dx.doi.org/10.1109/69.43410)
 1.  Serge Abiteboul, Richard Hull, and Victor Vianu: <a href="http://webdam.inria.fr/Alice/">*Foundations of Databases*</a>. Addison-Wesley, 1995. ISBN: 978-0-201-53771-0, available online at *webdam.inria.fr/Alice*
-1.  Nathan Marz: “[Cascalog](http://cascalog.org/)," *cascalog.org*. Dennis A. Benson,  Ilene Karsch-Mizrachi, David J. Lipman, et al.: “[GenBank](http://nar.oxfordjournals.org/content/36/suppl_1/D25.full-text-lowres.pdf),”   *Nucleic Acids Research*, volume 36, Database issue, pages D25–D30, December 2007.   [doi:10.1093/nar/gkm929](http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkm929)
+1.  Nathan Marz: “[Cascalog](http://cascalog.org/),” *cascalog.org*.
 1.  Dennis A. Benson,  Ilene Karsch-Mizrachi, David J. Lipman, et al.: “[GenBank](http://nar.oxfordjournals.org/content/36/suppl_1/D25.full-text-lowres.pdf),”   *Nucleic Acids Research*, volume 36, Database issue, pages D25–D30, December 2007.   [doi:10.1093/nar/gkm929](http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkm929)
 1.  Fons Rademakers:   “[ROOT   for Big Data Analysis](http://indico.cern.ch/getFile.py/access?contribId=13&resId=0&materialId=slides&confId=246453),” at *Workshop on the Future of Big Data Management*, London, UK, June 2013.
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@ -299,7 +299,7 @@ Avro 為靜態型別程式語言提供了可選的程式碼生成功能，但是
 ### 模式的優點
-正如我們所看到的，Protocol Buffers、Thrift 和 Avro 都使用模式來描述二進位制編碼格式。他們的模式語言比 XML 模式或者 JSON 模式簡單得多，而後者支援更詳細的驗證規則（例如，“該欄位的字串值必須與該正則表示式匹配” 或 “該欄位的整數值必須在 0 和 100 之間 “）。由於 Protocol Buffers，Thrift 和 Avro 實現起來更簡單，使用起來也更簡單，所以它們已經發展到支援相當廣泛的程式語言。
+正如我們所看到的，Protocol Buffers、Thrift 和 Avro 都使用模式來描述二進位制編碼格式。他們的模式語言比 XML 模式或者 JSON 模式簡單得多，而後者支援更詳細的驗證規則（例如，“該欄位的字串值必須與該正則表示式匹配” 或 “該欄位的整數值必須在 0 和 100 之間” ）。由於 Protocol Buffers，Thrift 和 Avro 實現起來更簡單，使用起來也更簡單，所以它們已經發展到支援相當廣泛的程式語言。
 這些編碼所基於的想法絕不是新的。例如，它們與 ASN.1 有很多相似之處，它是 1984 年首次被標準化的模式定義語言【27】。它被用來定義各種網路協議，例如其二進位制編碼（DER）仍然被用於編碼 SSL 證書（X.509）【28】。 ASN.1 支援使用標籤號碼的模式演進，類似於 Protocol Buffers 和 Thrift 【29】。然而，它也非常複雜，而且沒有好的配套文件，所以 ASN.1 可能不是新應用程式的好選擇。
@ -532,7 +532,8 @@ Actor 模型是單個程序中併發的程式設計模型。邏輯被封裝在 a
 1.  Shudi (Sandy) Gao, C. M. Sperberg-McQueen, and Henry S. Thompson: “[XML Schema 1.1](http://www.w3.org/XML/Schema),” W3C Recommendation, May 2001.
 1.  Francis Galiegue, Kris Zyp, and Gary Court: “[JSON Schema](http://json-schema.org/),” IETF Internet-Draft, February 2013.
 1.  Yakov Shafranovich: “[RFC 4180: Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values (CSV) Files](https://tools.ietf.org/html/rfc4180),” October 2005.
-1.  “[MessagePack Specification](http://msgpack.org/),” *msgpack.org*. Mark Slee, Aditya Agarwal, and Marc Kwiatkowski: “[Thrift: Scalable Cross-Language Services Implementation](http://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf),” Facebook technical report, April 2007.
+1.  “[MessagePack Specification](http://msgpack.org/),” *msgpack.org*.
 1.  Mark Slee, Aditya Agarwal, and Marc Kwiatkowski: “[Thrift: Scalable Cross-Language Services Implementation](http://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf),” Facebook technical report, April 2007.
 1.  “[Protocol Buffers Developer Guide](https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/overview),” Google, Inc., *developers.google.com*.
 1.  Igor Anishchenko: “[Thrift vs Protocol Buffers vs Avro - Biased Comparison](http://www.slideshare.net/IgorAnishchenko/pb-vs-thrift-vs-avro),” *slideshare.net*, September 17, 2012.
 1.  “[A Matrix of the Features Each Individual Language Library Supports](http://wiki.apache.org/thrift/LibraryFeatures),” *wiki.apache.org*.
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@ -782,7 +782,8 @@ LWW 實現了最終收斂的目標，但以 **永續性** 為代價：如果同
 1.  “[Percona    Xtrabackup - Documentation](https://www.percona.com/doc/percona-xtrabackup/2.1/index.html),” Percona LLC, 2014.
 1.  Jesse Newland: “[GitHub Availability This   Week](https://github.com/blog/1261-github-availability-this-week),” *github.com*, September 14, 2012.
 1.  Mark Imbriaco:  “[Downtime Last Saturday](https://github.com/blog/1364-downtime-last-saturday),”  *github.com*, December 26, 2012.
-1.  John Hugg: “[‘All in’ with Determinism for Performance and Testing in Distributed Systems](https://www.youtube.com/watch?v=gJRj3vJL4wE),” at *Strange Loop*, September 2015. Amit Kapila: “[WAL Internals of PostgreSQL](http://www.pgcon.org/2012/schedule/attachments/258_212_Internals%20Of%20PostgreSQL%20Wal.pdf),” at *PostgreSQL Conference* (PGCon), May 2012.
+1.  John Hugg: “[‘All in’ with Determinism for Performance and Testing in Distributed Systems](https://www.youtube.com/watch?v=gJRj3vJL4wE),” at *Strange Loop*, September 2015.
 1.  Amit Kapila: “[WAL Internals of PostgreSQL](http://www.pgcon.org/2012/schedule/attachments/258_212_Internals%20Of%20PostgreSQL%20Wal.pdf),” at *PostgreSQL Conference* (PGCon), May 2012.
 1.  [*MySQL Internals Manual*](http://dev.mysql.com/doc/internals/en/index.html). Oracle, 2014.
 1.  Yogeshwer Sharma, Philippe Ajoux, Petchean Ang, et al.: “[Wormhole: Reliable Pub-Sub to Support Geo-Replicated Internet Services](https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi15/nsdi15-paper-sharma.pdf),” at *12th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation* (NSDI), May 2015.
 1.  “[Oracle GoldenGate 12c: Real-Time Access to Real-Time Information](http://www.oracle.com/us/products/middleware/data-integration/oracle-goldengate-realtime-access-2031152.pdf),” Oracle White Paper, October 2013.
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@ -425,7 +425,7 @@ while (true) {
 在系統中提供 **實時保證** 需要各級軟體棧的支援：一個實時作業系統（RTOS），允許在指定的時間間隔內保證 CPU 時間的分配。庫函式必須申明最壞情況下的執行時間；動態記憶體分配可能受到限制或完全不允許（實時垃圾收集器存在，但是應用程式仍然必須確保它不會給 GC 太多的負擔）；必須進行大量的測試和測量，以確保達到保證。
-所有這些都需要大量額外的工作，嚴重限制了可以使用的程式語言、庫和工具的範圍（因為大多數語言和工具不提供實時保證）。由於這些原因，開發實時系統非常昂貴，並且它們通常用於安全關鍵的嵌入式裝置。而且，“**實時**” 與 “**高效能**” 不一樣 —— 事實上，實時系統可能具有較低的吞吐量，因為他們必須讓及時響應的優先順序高於一切（另請參閱 “[延遲和資源利用](#延遲和資源利用)“）。
+所有這些都需要大量額外的工作，嚴重限制了可以使用的程式語言、庫和工具的範圍（因為大多數語言和工具不提供實時保證）。由於這些原因，開發實時系統非常昂貴，並且它們通常用於安全關鍵的嵌入式裝置。而且，“**實時**” 與 “**高效能**” 不一樣 —— 事實上，實時系統可能具有較低的吞吐量，因為他們必須讓及時響應的優先順序高於一切（另請參閱 “[延遲和資源利用](#延遲和資源利用)”）。
 對於大多數伺服器端資料處理系統來說，實時保證是不經濟或不合適的。因此，這些系統必須承受在非實時環境中執行的暫停和時鐘不穩定性。
@ -460,7 +460,7 @@ while (true) {
 第三種情況，想象一個正在經歷長時間 **垃圾收集暫停（stop-the-world GC Pause）** 的節點，節點的所有執行緒被 GC 搶佔並暫停一分鐘，因此沒有請求被處理，也沒有響應被傳送。其他節點等待，重試，不耐煩，並最終宣佈節點死亡，並將其丟到靈車上。最後，GC 完成，節點的執行緒繼續，好像什麼也沒有發生。其他節點感到驚訝，因為所謂的死亡節點突然從棺材中抬起頭來，身體健康，開始和旁觀者高興地聊天。GC 後的節點最初甚至沒有意識到已經經過了整整一分鐘，而且自己已被宣告死亡。從它自己的角度來看，從最後一次與其他節點交談以來，幾乎沒有經過任何時間。
-這些故事的寓意是，節點不一定能相信自己對於情況的判斷。分散式系統不能完全依賴單個節點，因為節點可能隨時失效，可能會使系統卡死，無法恢復。相反，許多分散式演算法都依賴於法定人數，即在節點之間進行投票（請參閱 “[讀寫的法定人數](ch5.md#讀寫的法定人數)“）：決策需要來自多個節點的最小投票數，以減少對於某個特定節點的依賴。
+這些故事的寓意是，節點不一定能相信自己對於情況的判斷。分散式系統不能完全依賴單個節點，因為節點可能隨時失效，可能會使系統卡死，無法恢復。相反，許多分散式演算法都依賴於法定人數，即在節點之間進行投票（請參閱 “[讀寫的法定人數](ch5.md#讀寫的法定人數)”）：決策需要來自多個節點的最小投票數，以減少對於某個特定節點的依賴。
 這也包括關於宣告節點死亡的決定。如果法定數量的節點宣告另一個節點已經死亡，那麼即使該節點仍感覺自己活著，它也必須被認為是死的。個體節點必須遵守法定決定並下臺。
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@ -755,7 +755,7 @@ XA 事務解決了保持多個參與者（資料系統）相互一致的現實
  由所有未崩潰的節點來最終決定值。
-**一致同意** 和 **完整性** 屬性定義了共識的核心思想：所有人都決定了相同的結果，一旦決定了，你就不能改變主意。**有效性** 屬性主要是為了排除平凡的解決方案：例如，無論提議了什麼值，你都可以有一個始終決定值為 `null` 的演算法。；該演算法滿足 **一致同意** 和 **完整性** 屬性，但不滿足 **有效性** 屬性。
+**一致同意** 和 **完整性** 屬性定義了共識的核心思想：所有人都決定了相同的結果，一旦決定了，你就不能改變主意。**有效性** 屬性主要是為了排除平凡的解決方案：例如，無論提議了什麼值，你都可以有一個始終決定值為 `null` 的演算法，該演算法滿足 **一致同意** 和 **完整性** 屬性，但不滿足 **有效性** 屬性。
 如果你不關心容錯，那麼滿足前三個屬性很容易：你可以將一個節點硬編碼為 “獨裁者”，並讓該節點做出所有的決定。但如果該節點失效，那麼系統就無法再做出任何決定。事實上，這就是我們在兩階段提交的情況中所看到的：如果協調者失效，那麼存疑的參與者就無法決定提交還是中止。