From e2f332b22ae999ce8a81eb27050574c0c1d73964 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yin Gang Date: Sat, 14 Aug 2021 23:08:56 +0800 Subject: [PATCH] fix all the missing links in glossary.md --- ch10.md | 2 +- ch12.md | 4 +- ch7.md | 4 +- ch8.md | 2 +- glossary.md | 108 ++++++++++++++++++++++++++-------------------------- 5 files changed, 60 insertions(+), 60 deletions(-) diff --git a/ch10.md b/ch10.md index 8909562..3407a7e 100644 --- a/ch10.md +++ b/ch10.md @@ -347,7 +347,7 @@ top5.each{|count, url| puts "#{count} #{url}" } # 5 ​ 如果你有多个Web服务器处理用户请求，则特定用户的活动事件很可能分散在各个不同的服务器的日志文件中。你可以通过使用会话cookie，用户ID或类似的标识符作为分组键，以将特定用户的所有活动事件放在一起来实现会话化，与此同时，不同用户的事件仍然散步在不同的分区中。 -#### 处理倾斜 +#### 处理偏斜 ​ 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）**。 diff --git a/ch12.md b/ch12.md index 49dd1e9..071fb01 100644 --- a/ch12.md +++ b/ch12.md @@ -491,7 +491,7 @@ BEGIN TRANSACTION; COMMIT; ``` -​ [例12-2]()依赖于`request_id`列上的唯一约束。如果一个事务尝试插入一个已经存在的ID，那么`INSERT`失败，事务被中止，使其无法生效两次。即使在较弱的隔离级别下，关系数据库也能正确地维护唯一性约束（而在“[写入偏差与幻读](ch7.md#写入偏差与幻读)”中讨论过，应用级别的**检查-然后-插入**可能会在不可序列化的隔离下失败）。 +​ [例12-2]()依赖于`request_id`列上的唯一约束。如果一个事务尝试插入一个已经存在的ID，那么`INSERT`失败，事务被中止，使其无法生效两次。即使在较弱的隔离级别下，关系数据库也能正确地维护唯一性约束（而在“[写入偏斜与幻读](ch7.md#写入偏斜与幻读)”中讨论过，应用级别的**检查-然后-插入**可能会在不可序列化的隔离下失败）。 ​ 除了抑制重复的请求之外，[例12-2]()中的请求表表现得就像一种事件日志，提示向着事件溯源的方向（参阅“[事件溯源](ch11.md#事件溯源)”）。更新账户余额事实上不必与插入事件发生在同一个事务中，因为它们是冗余的，而能由下游消费者从请求事件中衍生出来 —— 只要该事件被恰好处理一次，这又一次可以使用请求ID来强制执行。 @@ -553,7 +553,7 @@ COMMIT; 该算法基本上与“[使用全序广播实现线性一致的存储](ch9.md#使用全序广播实现线性一致的存储)”中的算法相同。它可以简单地通过增加分区数伸缩至较大的请求吞吐量，因为每个分区可以被独立处理。 -​ 该方法不仅适用于唯一性约束，而且适用于许多其他类型的约束。其基本原理是，任何可能冲突的写入都会路由到相同的分区并按顺序处理。正如“[什么是冲突？](ch5.md#什么是冲突？)”与“[写入偏差与幻读](ch7.md#写入偏差与幻读)”中所述，冲突的定义可能取决于应用，但流处理器可以使用任意逻辑来验证请求。这个想法与Bayou在90年代开创的方法类似【58】。 +​ 该方法不仅适用于唯一性约束，而且适用于许多其他类型的约束。其基本原理是，任何可能冲突的写入都会路由到相同的分区并按顺序处理。正如“[什么是冲突？](ch5.md#什么是冲突？)”与“[写入偏斜与幻读](ch7.md#写入偏斜与幻读)”中所述，冲突的定义可能取决于应用，但流处理器可以使用任意逻辑来验证请求。这个想法与Bayou在90年代开创的方法类似【58】。 #### 多分区请求处理 diff --git a/ch7.md b/ch7.md index 9cf947d..69b6ecc 100644 --- a/ch7.md +++ b/ch7.md @@ -463,7 +463,7 @@ UPDATE wiki_pages SET content = '新内容' 另一方面，最后写入胜利（LWW）的冲突解决方法很容易丢失更新，如“[最后写入胜利（丢弃并发写入）](ch5.md#最后写入胜利（丢弃并发写入）)”中所述。不幸的是，LWW是许多复制数据库中的默认方案。 -### 写入偏差与幻读 +### 写入偏斜与幻读 前面的章节中，我们看到了**脏写**和**丢失更新**，当不同的事务并发地尝试写入相同的对象时，会出现这两种竞争条件。为了避免数据损坏，这些竞争条件需要被阻止——既可以由数据库自动执行，也可以通过锁和原子写操作这类手动安全措施来防止。 @@ -772,7 +772,7 @@ WHERE room_id = 123 AND #### 基于过时前提的决策 -先前讨论了快照隔离中的写入偏差（参阅“[写入偏差与幻读](#写入偏差与幻读)”）时，我们观察到一个循环模式：事务从数据库读取一些数据，检查查询的结果，并根据它看到的结果决定采取一些操作（写入数据库）。但是，在快照隔离的情况下，原始查询的结果在事务提交时可能不再是最新的，因为数据可能在同一时间被修改。 +先前讨论了快照隔离中的写入偏差（参阅“[写入偏斜与幻读](#写入偏斜与幻读)”）时，我们观察到一个循环模式：事务从数据库读取一些数据，检查查询的结果，并根据它看到的结果决定采取一些操作（写入数据库）。但是，在快照隔离的情况下，原始查询的结果在事务提交时可能不再是最新的，因为数据可能在同一时间被修改。 换句话说，事务基于一个**前提（premise）** 采取行动（事务开始时候的事实，例如：“目前有两名医生正在值班”）。之后当事务要提交时，原始数据可能已经改变——前提可能不再成立。 diff --git a/ch8.md b/ch8.md index ecce496..6d649f0 100644 --- a/ch8.md +++ b/ch8.md @@ -193,7 +193,7 @@ ​ 更好的一种做法是，系统不是使用配置的常量超时时间，而是连续测量响应时间及其变化（抖动），并根据观察到的响应时间分布自动调整超时时间。这可以通过Phi Accrual故障检测器【30】来完成，该检测器在例如Akka和Cassandra 【31】中使用。 TCP的超时重传机制也是以类似的方式工作【27】。 -### 同步网络 vs 异步网络 +### 同步网络与异步网络 ​ 如果我们可以依靠网络来传递一些**最大延迟固定**的数据包，而不是丢弃数据包，那么分布式系统就会简单得多。为什么我们不能在硬件层面上解决这个问题，使网络可靠，使软件不必担心呢？ diff --git a/glossary.md b/glossary.md index 00e9cc5..e92aede 100644 --- a/glossary.md +++ b/glossary.md @@ -10,7 +10,7 @@ ### 异步（asynchronous） -不等待某些事情完成（例如，将数据发送到网络中的另一个节点），并且不会假设要花多长时间。请参阅第153页上的“同步与异步复制”，第284页上的“同步与异步网络”，以及第306页上的“系统模型与现实”。 +不等待某些事情完成（例如，将数据发送到网络中的另一个节点），并且不会假设要花多长时间。请参阅[同步复制与异步复制](ch5.md#同步复制与异步复制)”，“[同步网络与异步网络](ch8.md#同步网络与异步网络)”，以及“[系统模型与现实](ch8.md#系统模型与现实)”。 @@ -18,31 +18,31 @@ 1.在并发操作的上下文中：描述一个在单个时间点看起来生效的操作，所以另一个并发进程永远不会遇到处于“半完成”状态的操作。另见隔离。 -2.在事务的上下文中：将一些写入操作分为一组，这组写入要么全部提交成功，要么遇到错误时全部回滚。参见第223页的“原子性”和第354页的“原子提交和两阶段提交（2PC）”。 +2.在事务的上下文中：将一些写入操作分为一组，这组写入要么全部提交成功，要么遇到错误时全部回滚。参见“[原子性（Atomicity）](ch7.md#原子性（Atomicity）)”和“[原子提交与二阶段提交（2PC）](ch9.md#原子提交与二阶段提交（2PC）)”。 ### 背压（backpressure） -接收方接收数据速度较慢时，强制降低发送方的数据发送速度。也称为流量控制。请参阅第441页上的“消息系统”。 +接收方接收数据速度较慢时，强制降低发送方的数据发送速度。也称为流量控制。请参阅“[消息系统](ch11.md#消息系统)”。 ### 批处理（batch process） -一种计算，它将一些固定的（通常是大的）数据集作为输入，并将其他一些数据作为输出，而不修改输入。见第十章。 +一种计算，它将一些固定的（通常是大的）数据集作为输入，并将其他一些数据作为输出，而不修改输入。见[第十章](ch10.md)。 ### 边界（bounded） -有一些已知的上限或大小。例如，网络延迟情况（请参阅“超时和未定义的延迟”在本页281）和数据集（请参阅第11章的介绍）。 +有一些已知的上限或大小。例如，网络延迟情况（请参阅“[超时与无穷的延迟](ch8.md#超时与无穷的延迟)”）和数据集（请参阅[第11章](ch11.md)的介绍）。 ### 拜占庭故障（Byzantine fault） -表现异常的节点，这种异常可能以任意方式出现，例如向其他节点发送矛盾或恶意消息。请参阅第304页上的“拜占庭故障”。 +表现异常的节点，这种异常可能以任意方式出现，例如向其他节点发送矛盾或恶意消息。请参阅“[拜占庭故障](ch8.md#拜占庭故障)”。 @@ -54,43 +54,43 @@ ### CAP定理（CAP theorem） -一个被广泛误解的理论结果，在实践中是没有用的。参见第336页的“CAP定理”。 +一个被广泛误解的理论结果，在实践中是没有用的。参见“[CAP定理](ch9.md#CAP定理)”。 ### 因果关系（causality） -事件之间的依赖关系，当一件事发生在另一件事情之前。例如，后面的事件是对早期事件的回应，或者依赖于更早的事件，或者应该根据先前的事件来理解。请参阅第186页上的“发生之前的关系和并发性”和第339页上的“排序和因果关系”。 +事件之间的依赖关系，当一件事发生在另一件事情之前。例如，后面的事件是对早期事件的回应，或者依赖于更早的事件，或者应该根据先前的事件来理解。请参阅“[“此前发生”的关系和并发](ch5.md#“此前发生”的关系和并发)”和“[顺序与因果关系](ch5.md#顺序与因果关系)”。 ### 共识（consensus） -分布式计算的一个基本问题，就是让几个节点同意某些事情（例如，哪个节点应该是数据库集群的领导者）。问题比乍看起来要困难得多。请参阅第364页上的“容错共识”。 +分布式计算的一个基本问题，就是让几个节点同意某些事情（例如，哪个节点应该是数据库集群的领导者）。问题比乍看起来要困难得多。请参阅“[容错共识](ch9.md#容错共识)”。 ### 数据仓库（data warehouse） -一个数据库，其中来自几个不同的OLTP系统的数据已经被合并和准备用于分析目的。请参阅第91页上的“数据仓库”。 +一个数据库，其中来自几个不同的OLTP系统的数据已经被合并和准备用于分析目的。请参阅“[数据仓库](ch3.md#数据仓库)”。 ### 声明式（declarative） -描述某些东西应有的属性，但不知道如何实现它的确切步骤。在查询的上下文中，查询优化器采用声明性查询并决定如何最好地执行它。请参阅第42页上的“数据的查询语言”。 +描述某些东西应有的属性，但不知道如何实现它的确切步骤。在查询的上下文中，查询优化器采用声明性查询并决定如何最好地执行它。请参阅“[数据查询语言](ch2.md#数据查询语言)”。 ### 非规范化（denormalize） -为了加速读取，在标准数据集中引入一些冗余或重复数据，通常采用缓存或索引的形式。非规范化的值是一种预先计算的查询结果，像物化视图。请参见“单对象和多对象操作”（第228页）和“从同一事件日志中派生多个视图”（第461页）。 +为了加速读取，在标准数据集中引入一些冗余或重复数据，通常采用缓存或索引的形式。非规范化的值是一种预先计算的查询结果，像物化视图。请参见“[单对象和多对象操作](ch7.md#单对象和多对象操作)”和“[从同一事件日志中派生多个视图](ch11.md#从同一事件日志中派生多个视图)”。 ### 衍生数据（derived data） -一种数据集，根据其他数据通过可重复运行的流程创建。必要时，你可以运行该流程再次创建衍生数据。衍生数据通常用于提高特定数据的读取速度。常见的衍生数据有索引、缓存和物化视图。参见第三部分的介绍。 +一种数据集，根据其他数据通过可重复运行的流程创建。必要时，你可以运行该流程再次创建衍生数据。衍生数据通常用于提高特定数据的读取速度。常见的衍生数据有索引、缓存和物化视图。参见[第三部分](part-iii.md)的介绍。 @@ -102,31 +102,31 @@ ### 分布式（distributed） -在由网络连接的多个节点上运行。对于部分节点故障，具有容错性：系统的一部分发生故障时，其他部分仍可以正常工作，通常情况下，软件无需了解故障相关的确切情况。请参阅第274页上的“故障和部分故障”。 +在由网络连接的多个节点上运行。对于部分节点故障，具有容错性：系统的一部分发生故障时，其他部分仍可以正常工作，通常情况下，软件无需了解故障相关的确切情况。请参阅“[故障与部分失效](ch8.md#故障与部分失效)”。 ### 持久（durable） -以某种方式存储数据，即使发生各种故障，也不会丢失数据。请参阅第226页上的“持久性”。 +以某种方式存储数据，即使发生各种故障，也不会丢失数据。请参阅“[持久性（Durability）](ch7.md#持久性（Durability）)”。 ### ETL（Extract-Transform-Load） -提取-转换-加载（Extract-Transform-Load）。从源数据库中提取数据，将其转换为更适合分析查询的形式，并将其加载到数据仓库或批处理系统中的过程。请参阅第91页上的“数据仓库”。 +提取-转换-加载（Extract-Transform-Load）。从源数据库中提取数据，将其转换为更适合分析查询的形式，并将其加载到数据仓库或批处理系统中的过程。请参阅“[数据仓库](ch3.md#数据仓库)”。 ### 故障切换（failover） -在具有单一领导者的系统中，故障切换是将领导角色从一个节点转移到另一个节点的过程。请参阅第156页的“处理节点故障”。 +在具有单一领导者的系统中，故障切换是将领导角色从一个节点转移到另一个节点的过程。请参阅“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”。 ### 容错（fault-tolerant） -如果出现问题（例如，机器崩溃或网络连接失败），可以自动恢复。请参阅第6页上的“可靠性”。 +如果出现问题（例如，机器崩溃或网络连接失败），可以自动恢复。请参阅“[可靠性](ch1.md#可靠性)”。 @@ -138,85 +138,85 @@ ### 追随者（follower） -一种数据副本，仅处理领导者发出的数据变更，不直接接受来自客户端的任何写入。也称为辅助、仆从、只读副本或热备份。请参阅第152页上的“领导和追随者”。 +一种数据副本，仅处理领导者发出的数据变更，不直接接受来自客户端的任何写入。也称为辅助、仆从、只读副本或热备份。请参阅“[领导者与追随者](ch5.md#领导者与追随者)”。 ### 全文检索（full-text search） -通过任意关键字来搜索文本，通常具有附加特征，例如匹配类似的拼写词或同义词。全文索引是一种支持这种查询的次级索引。请参阅第88页上的“全文搜索和模糊索引”。 +通过任意关键字来搜索文本，通常具有附加特征，例如匹配类似的拼写词或同义词。全文索引是一种支持这种查询的次级索引。请参阅“[全文搜索和模糊索引](ch3.md#全文搜索和模糊索引)”。 ### 图（graph） -一种数据结构，由顶点（可以指向的东西，也称为节点或实体）和边（从一个顶点到另一个顶点的连接，也称为关系或弧）组成。请参阅第49页上的“和图相似的数据模型”。 +一种数据结构，由顶点（可以指向的东西，也称为节点或实体）和边（从一个顶点到另一个顶点的连接，也称为关系或弧）组成。请参阅“[图数据模型](ch2.md#图数据模型)”。 ### 散列（hash） -将输入转换为看起来像随机数值的函数。相同的输入会转换为相同的数值，不同的输入一般会转换为不同的数值，也可能转换为相同数值（也被称为冲突）。请参阅第203页的“根据键的散列值分隔”。 +将输入转换为看起来像随机数值的函数。相同的输入会转换为相同的数值，不同的输入一般会转换为不同的数值，也可能转换为相同数值（也被称为冲突）。请参阅“[根据键的散列分区](ch6.md#根据键的散列分区)”。 ### 幂等（idempotent） -用于描述一种操作可以安全地重试执行，即执行多次的效果和执行一次的效果相同。请参阅第478页的“幂等”。 +用于描述一种操作可以安全地重试执行，即执行多次的效果和执行一次的效果相同。请参阅“[幂等性](ch11.md#幂等性)”。 ### 索引（index） -一种数据结构。通过索引，你可以根据特定字段的值，在所有数据记录中进行高效检索。请参阅第70页的“让数据库更强大的数据结构”。 +一种数据结构。通过索引，你可以根据特定字段的值，在所有数据记录中进行高效检索。请参阅“[驱动数据库的数据结构](ch3.md#驱动数据库的数据结构)”。 ### 隔离性（isolation） -在事务上下文中，用于描述并发执行事务的互相干扰程度。串行运行具有最强的隔离性，不过其它程度的隔离也通常被使用。请参阅第225页的“隔离”。 +在事务上下文中，用于描述并发执行事务的互相干扰程度。串行运行具有最强的隔离性，不过其它程度的隔离也通常被使用。请参阅“[隔离性（Isolation）](ch7.md#隔离性（Isolation）)”。 ### 连接（join） -汇集有共同点的记录。在一个记录与另一个记录有关（外键，文档参考，图中的边）的情况下最常用，查询需要获取参考所指向的记录。请参阅第33页上的“多对一和多对多关系”和第393页上的“减少端连接和分组”。 +汇集有共同点的记录。在一个记录与另一个记录有关（外键，文档参考，图中的边）的情况下最常用，查询需要获取参考所指向的记录。请参阅“[多对一和多对多的关系](ch2.md#多对一和多对多的关系)”和“[Reduce侧连接与分组](ch10.md#Reduce侧连接与分组)”。 ### 领导者（leader） -当数据或服务被复制到多个节点时，由领导者分发已授权变更的数据副本。领导者可以通过某些协议选举产生，也可以由管理者手动选择。也被称为主人。请参阅第152页的“领导者和追随者”。 +当数据或服务被复制到多个节点时，由领导者分发已授权变更的数据副本。领导者可以通过某些协议选举产生，也可以由管理者手动选择。也被称为主人。请参阅“[领导者与追随者](ch5.md#领导者与追随者)”。 ### 线性化（linearizable） -表现为系统中只有一份通过原子操作更新的数据副本。请参阅第324页的“线性化”。 +表现为系统中只有一份通过原子操作更新的数据副本。请参阅“[线性一致性](ch9.md#线性一致性)”。 ### 局部性（locality） -一种性能优化方式，如果经常在相同的时间请求一些离散数据，把这些数据放到一个位置。请参阅第41页的“请求数据的局部性”。 +一种性能优化方式，如果经常在相同的时间请求一些离散数据，把这些数据放到一个位置。请参阅“[查询的数据局部性](ch2.md#查询的数据局部性)”。 ### 锁（lock） -一种保证只有一个线程、节点或事务可以访问的机制，如果其它线程、节点或事务想访问相同元素，则必须等待锁被释放。请参阅第257页的“两段锁（2PL）”和301页的“领导者和锁”。 +一种保证只有一个线程、节点或事务可以访问的机制，如果其它线程、节点或事务想访问相同元素，则必须等待锁被释放。请参阅“[两阶段锁定（2PL）](ch7.md#两阶段锁定（2PL）)”和“[领导者和锁](ch8.md#领导者和锁)”。 ### 日志（log） -日志是一个只能以追加方式写入的文件，用于存放数据。预写式日志用于在存储引擎崩溃时恢复数据（请参阅第82页的“使二叉树更稳定”）；结构化日志存储引擎使用日志作为它的主要存储格式（请参阅第76页的“有序字符串表和日志结构的合并树”）；复制型日志用于把写入从领导者复制到追随者（请参阅第152页的“领导者和追随者”）；事件性日志可以表现为数据流（请参阅第446页的“分段日志”）。 +日志是一个只能以追加方式写入的文件，用于存放数据。预写式日志用于在存储引擎崩溃时恢复数据（请参阅“[让B树更可靠](ch3.md#让B树更可靠)”）；结构化日志存储引擎使用日志作为它的主要存储格式（请参阅“[SSTables和LSM树](ch3.md#SSTables和LSM树)”）；复制型日志用于把写入从领导者复制到追随者（请参阅“[领导者与追随者](ch5.md#领导者与追随者)”）；事件性日志可以表现为数据流（请参阅“[分区日志](ch11.md#分区日志)”）。 ### 物化（materialize） -急切地计算并写出结果，而不是在请求时计算。请参阅第101页的“聚合：数据立方和物化视图”和419页的“中间状态的物化”。 +急切地计算并写出结果，而不是在请求时计算。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)”和“[物化中间状态](ch10.md#物化中间状态)”。 @@ -228,31 +228,31 @@ ### 规范化（normalized） -以没有冗余或重复的方式进行结构化。 在规范化数据库中，当某些数据发生变化时，您只需要在一个地方进行更改，而不是在许多不同的地方复制很多次。 请参阅第33页上的“多对一和多对多关系”。 +以没有冗余或重复的方式进行结构化。 在规范化数据库中，当某些数据发生变化时，您只需要在一个地方进行更改，而不是在许多不同的地方复制很多次。 请参阅“[多对一和多对多的关系](ch2.md#多对一和多对多的关系)”。 ### OLAP（Online Analytic Processing） -在线分析处理。 通过对大量记录进行聚合（例如，计数，总和，平均）来表征的访问模式。 请参阅第90页上的“交易处理或分析？”。 +在线分析处理。 通过对大量记录进行聚合（例如，计数，总和，平均）来表征的访问模式。 请参阅“[事务处理还是分析？](ch3.md#事务处理还是分析？)”。 ### OLTP（Online Transaction Processing） -在线事务处理。 访问模式的特点是快速查询，读取或写入少量记录，这些记录通常通过键索引。 请参阅第90页上的“交易处理或分析？”。 +在线事务处理。 访问模式的特点是快速查询，读取或写入少量记录，这些记录通常通过键索引。 请参阅“[事务处理还是分析？](ch3.md#事务处理还是分析？)”。 ### 分区（partitioning） -将单机上的大型数据集或计算结果拆分为较小部分，并将其分布到多台机器上。 也称为分片。 见第6章。 +将单机上的大型数据集或计算结果拆分为较小部分，并将其分布到多台机器上。 也称为分片。见[第6章](ch6.md)。 ### 百分位点（percentile） -通过计算有多少值高于或低于某个阈值来衡量值分布的方法。 例如，某个时间段的第95个百分位响应时间是时间t，则该时间段中，95％的请求完成时间小于t，5％的请求完成时间要比t长。 请参阅第13页上的“描述性能”。 +通过计算有多少值高于或低于某个阈值来衡量值分布的方法。 例如，某个时间段的第95个百分位响应时间是时间t，则该时间段中，95％的请求完成时间小于t，5％的请求完成时间要比t长。 请参阅“[描述性能](ch1.md#描述性能)”。 @@ -264,31 +264,31 @@ ### 法定人数（quorum） -在操作完成之前，需要对操作进行投票的最少节点数量。 请参阅第179页上的“读写的法定人数”。 +在操作完成之前，需要对操作进行投票的最少节点数量。 请参阅“[读写的法定人数](ch5.md#读写的法定人数)”。 ### 再平衡（rebalance） -将数据或服务从一个节点移动到另一个节点以实现负载均衡。 请参阅第209页上的“再平衡分区”。 +将数据或服务从一个节点移动到另一个节点以实现负载均衡。 请参阅“[分区再平衡](ch6.md#分区再平衡)”。 ### 复制（replication） -在几个节点（副本）上保留相同数据的副本，以便在某些节点无法访问时，数据仍可访问。请参阅第5章。 +在几个节点（副本）上保留相同数据的副本，以便在某些节点无法访问时，数据仍可访问。请参阅[第5章](ch5.md)。 ### 模式（schema） -一些数据结构的描述，包括其字段和数据类型。 可以在数据生命周期的不同点检查某些数据是否符合模式（请参阅第39页上的“文档模型中的模式灵活性”），模式可以随时间变化（请参阅第4章）。 +一些数据结构的描述，包括其字段和数据类型。 可以在数据生命周期的不同点检查某些数据是否符合模式（请参阅“[文档模型中的模式灵活性](ch2.md#文档模型中的模式灵活性)”），模式可以随时间变化（请参阅[第4章](ch4.md)）。 ### 次级索引（secondary index） -与主要数据存储器一起维护的附加数据结构，使您可以高效地搜索与某种条件相匹配的记录。 请参阅第85页上的“其他索引结构”和第206页上的“分区和二级索引”。 +与主要数据存储器一起维护的附加数据结构，使您可以高效地搜索与某种条件相匹配的记录。 请参阅“[其他索引结构](ch3.md#其他索引结构)”和“[分区与次级索引](ch6.md#分区与次级索引)”。 @@ -300,33 +300,33 @@ ### 无共享（shared-nothing） -与共享内存或共享磁盘架构相比，独立节点（每个节点都有自己的CPU，内存和磁盘）通过传统网络连接。 见第二部分的介绍。 +与共享内存或共享磁盘架构相比，独立节点（每个节点都有自己的CPU，内存和磁盘）通过传统网络连接。 见[第二部分](part-ii.md)的介绍。 ### 偏斜（skew） -1.各分区负载不平衡，例如某些分区有大量请求或数据，而其他分区则少得多。也被称为热点。请参阅第205页上的“工作负载偏斜和减轻热点”和第407页上的“处理偏斜”。 +1.各分区负载不平衡，例如某些分区有大量请求或数据，而其他分区则少得多。也被称为热点。请参阅“[负载偏斜和热点消除](ch6.md#负载偏斜和热点消除)”和“[处理偏斜](ch10.md#处理偏斜)”。 -2.时间线异常导致事件以不期望的顺序出现。 请参阅第237页上的“快照隔离和可重复读取”中的关于读取偏斜的讨论，第246页上的“写入偏斜和模糊”中的写入偏斜以及第291页上的“订购事件的时间戳”中的时钟偏斜。 +2.时间线异常导致事件以不期望的顺序出现。 请参阅“[快照隔离和可重复读](ch7.md#快照隔离和可重复读)”中的关于读取偏斜的讨论，“[写入偏斜与幻读](ch7.md#写入偏斜与幻读)”中的写入偏斜以及“[有序事件的时间戳](ch8.md#有序事件的时间戳)”中的时钟偏斜。 ### 脑裂（split brain） -两个节点同时认为自己是领导者的情况，这种情况可能违反系统担保。 请参阅第156页的“处理节点中断”和第300页的“真相由多数定义”。 +两个节点同时认为自己是领导者的情况，这种情况可能违反系统担保。 请参阅“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”和“[真相由多数所定义](ch8.md#真相由多数所定义)”。 ### 存储过程（stored procedure） -一种对事务逻辑进行编码的方式，它可以完全在数据库服务器上执行，事务执行期间无需与客户端通信。 请参阅第252页的“实际串行执行”。 +一种对事务逻辑进行编码的方式，它可以完全在数据库服务器上执行，事务执行期间无需与客户端通信。 请参阅“[真的串行执行](ch7.md#真的串行执行)”。 ### 流处理（stream process） -持续运行的计算。可以持续接收事件流作为输入，并得出一些输出。 见第11章。 +持续运行的计算。可以持续接收事件流作为输入，并得出一些输出。 见[第11章](ch11.md)。 @@ -338,37 +338,37 @@ ### 记录系统（system of record） -一个保存主要权威版本数据的系统，也被称为真相的来源。首先在这里写入数据变更，其他数据集可以从记录系统衍生。 参见第三部分的介绍。 +一个保存主要权威版本数据的系统，也被称为真相的来源。首先在这里写入数据变更，其他数据集可以从记录系统衍生。 参见[第三部分](part-iii.md)的介绍。 ### 超时（timeout） -检测故障的最简单方法之一，即在一段时间内观察是否缺乏响应。 但是，不可能知道超时是由于远程节点的问题还是网络中的问题造成的。 请参阅第281页上的“超时和无限延迟”。 +检测故障的最简单方法之一，即在一段时间内观察是否缺乏响应。 但是，不可能知道超时是由于远程节点的问题还是网络中的问题造成的。 请参阅“[超时与无穷的延迟](ch8.md#超时与无穷的延迟)”。 ### 全序（total order） -一种比较事物的方法（例如时间戳），可以让您总是说出两件事中哪一件更大，哪件更小。 总的来说，有些东西是无法比拟的（不能说哪个更大或更小）的顺序称为偏序。 请参见第341页的“因果顺序不是全序”。 +一种比较事物的方法（例如时间戳），可以让您总是说出两件事中哪一件更大，哪件更小。 总的来说，有些东西是无法比拟的（不能说哪个更大或更小）的顺序称为偏序。 请参见“[因果顺序不是全序的](ch9.md#因果顺序不是全序的)”。 ### 事务（transaction） -为了简化错误处理和并发问题，将几个读写操作分组到一个逻辑单元中。 见第7章。 +为了简化错误处理和并发问题，将几个读写操作分组到一个逻辑单元中。 见[第7章](ch7.md)。 ### 两阶段提交（2PC, two-phase commit） -一种确保多个数据库节点全部提交或全部中止事务的算法。 请参阅第354页上的“原子提交和两阶段提交（2PC）”。 +一种确保多个数据库节点全部提交或全部中止事务的算法。 请参阅[原子提交与二阶段提交（2PC）](ch9.md#原子提交与二阶段提交（2PC）)”。 ### 两阶段锁定（2PL, two-phase locking） -一种用于实现可序列化隔离的算法，该算法通过事务获取对其读取或写入的所有数据的锁，直到事务结束。 请参阅第257页上的“两阶段锁定（2PL）”。 +一种用于实现可序列化隔离的算法，该算法通过事务获取对其读取或写入的所有数据的锁，直到事务结束。 请参阅“[两阶段锁定（2PL）](ch7.md#两阶段锁定（2PL）)”。