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 因此，有必要从根本上思考下如何评价一个好数据系统，如何构建一个好的数据系统，有哪些可以遵循的设计模式？有哪些通常需要考虑的方面？
 
-书中用了三个词来回答：**可靠性（Reliability）、可伸缩性（Scalability）、可维护性（Maintainability）**
+书中用了三个词来回答：**可靠性（Reliability）、可扩展性（Scalability）、可维护性（Maintainability）**
 
 # 可靠性
 
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-两个易混淆的概念：**Fault（系统出现问题）** and **Failure（系统不能提供服务）**
+两个易混淆的概念：**Fault（系统出现问题）** 和 **Failure（系统不能提供服务）**
 
-不能进行 Fault-tolerance 的系统，积累的 fault 多了，就很容易 Failure。
+不能进行 Fault-tolerance 的系统，积累的 fault 多了，就很容易 failure。
 
 如何预防？混沌测试：如 Netflix 的 [chaosmonkey](https://netflix.github.io/chaosmonkey/)。
 
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 - **MTTF mean time to failure**
   单块盘 平均故障时间 5 ~10 年，如果你有 1w+ 硬盘，则均匀期望下，每天都有坏盘出现。当然事实是硬盘会一波一波坏。
 
-解决办法，增加冗余度：
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-机房多路供电，双网络等等。
+解决办法，增加冗余度：机房多路供电，双网络等等。
 
 对于数据：
 
-**单机**：可以做 RAID 冗余。如：EC 编码。
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-**多机**：多副本 or EC 编码。
+* **单机**：可以做 RAID 冗余。如：EC 编码。
+* **多机**：多副本 或 EC 编码。
 
 ## 软件错误
 
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   3. 报警机制
   4. 问题预案
 - **针对组织**
-  科学的培训和管理
+  1. 科学的培训和管理
 
 ## 可靠性有多重要？
 
 事关用户数据安全，事关企业声誉，企业存活和做大的基石。
 
-# 可伸缩性
+# 可扩展性
 
-可伸缩性，即系统应对负载增长的能力。它很重要，但在实践中又很难做好，因为存在一个基本矛盾：**只有能存活下来的产品才有资格谈伸缩，而过早为伸缩设计往往活不下去**。
+可扩展性，即系统应对负载增长的能力。它很重要，但在实践中又很难做好，因为存在一个基本矛盾：**只有能存活下来的产品才有资格谈扩展，而过早为扩展设计往往活不下去**。
 
 但仍是可以了解一些基本的概念，来应对**可能会**暴增的负载。
 
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 ## 应对负载
 
-在有了描述和定义负载、性能的手段之后，终于来到正题，如何应对负载的不断增长，即使系统具有可伸缩性。
+在有了描述和定义负载、性能的手段之后，终于来到正题，如何应对负载的不断增长，即使系统具有可扩展性。
 
-1. **纵向伸缩（scaling up）or 垂直伸缩（vertical scaling）**：换具有更强大性能的机器。e.g. 大型机机器学习训练。
-2. **横向伸缩（scaling out）or 水平伸缩（horizontal scaling）**：“并联”很多廉价机，分摊负载。e.g. 马斯克造火箭。
+1. **纵向扩展（scaling up）或 垂直扩展（vertical scaling）**：换具有更强大性能的机器。e.g. 大型机机器学习训练。
+2. **横向扩展（scaling out）或 水平扩展（horizontal scaling）**：“并联”很多廉价机，分摊负载。e.g. 马斯克造火箭。
 
-负载伸缩的两种方式：
+负载扩展的两种方式：
 
 - **自动**
   如果负载不好预测且多变，则自动较好。坏处在于不易跟踪负载，容易抖动，造成资源浪费。
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 首先，如果规模很小，尽量还是用性能好一点的机器，可以省去很多麻烦。
 
-其次，可以上云，利用云的可伸缩性。甚至如 Snowflake 等基础服务提供商也是 All In 云原生。
+其次，可以上云，利用云的可扩展性。甚至如 Snowflake 等基础服务提供商也是 All In 云原生。
 
-最后，实在不行再考虑自行设计可伸缩的分布式架构。
+最后，实在不行再考虑自行设计可扩展的分布式架构。
 
 两种服务类型：
 
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 - **_可演化性（Evolvability）_**
   便于后面需求快速适配：避免耦合过紧，将代码绑定到某种实现上。也称为**可扩展性（extensibility）**，**可修改性（modifiability）**  或**可塑性（plasticity）**。
 
-## **可运维性（Operability）：人生苦短，关爱运维**
+## **可维护性（Operability）：人生苦短，关爱运维**
 
 有效的运维绝对是个高技术活：