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修复一些明显错误

ch11.md

@@ -676,7 +676,7 @@ GROUP BY follows.follower_id
 
 ​	Storm的Trident基于类似的想法来处理状态【78】。依赖幂等性意味着隐含了一些假设：重启一个失败的任务必须以相同的顺序重放相同的消息（基于日志的消息代理能做这些事），处理必须是确定性的，没有其他节点能同时更新相同的值【98,99】。
 
-​	当从一个处理节点故障转移到另一个节点时，可能需要进行**防护（fencing）**（参阅“[领导和锁](ch8.md#领导和锁)”），以防止被假死节点干扰。尽管有这么多注意事项，幂等操作是一种实现**恰好一次语义**的有效方式，仅需很小的额外开销。
+​	当从一个处理节点故障切换到另一个节点时，可能需要进行**防护（fencing）**（参阅“[领导和锁](ch8.md#领导和锁)”），以防止被假死节点干扰。尽管有这么多注意事项，幂等操作是一种实现**恰好一次语义**的有效方式，仅需很小的额外开销。
 
 #### 失败后重建状态
 

ch7.md

@@ -207,7 +207,7 @@ SELECT COUNT（*）FROM emails WHERE recipient_id = 2 AND unread_flag = true
 
 - 如果事务实际上成功了，但是在服务器试图向客户端确认提交成功时网络发生故障（所以客户端认为提交失败了），那么重试事务会导致事务被执行两次——除非你有一个额外的应用级除重机制。
 - 如果错误是由于负载过大造成的，则重试事务将使问题变得更糟，而不是更好。为了避免这种正反馈循环，可以限制重试次数，使用指数退避算法，并单独处理与过载相关的错误（如果允许）。
-- 仅在临时性错误（例如，由于死锁，异常情况，临时性网络中断和故障转移）后才值得重试。在发生永久性错误（例如，违反约束）之后重试是毫无意义的。
+- 仅在临时性错误（例如，由于死锁，异常情况，临时性网络中断和故障切换）后才值得重试。在发生永久性错误（例如，违反约束）之后重试是毫无意义的。
 - 如果事务在数据库之外也有副作用，即使事务被中止，也可能发生这些副作用。例如，如果你正在发送电子邮件，那你肯定不希望每次重试事务时都重新发送电子邮件。如果你想确保几个不同的系统一起提交或放弃，**二阶段提交（2PC, two-phase commit）** 可以提供帮助（“[原子提交和两阶段提交（2PC）](ch9.md#原子提交与二阶段提交（2PC）)”中将讨论这个问题）。
 - 如果客户端进程在重试中失效，任何试图写入数据库的数据都将丢失。                                                                                                                                                          
 

ch8.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 
 [TOC]
 
-​	最近几章中反复出现的主题是，系统如何处理错误的事情。例如，我们讨论了**副本故障转移**（“[处理节点中断](#ch5.md#处理节点宕机)”），**复制延迟**（“[复制延迟问题](ch6.md#复制延迟问题)”）和事务控制（“[弱隔离级别](ch7.md#弱隔离级别)”）。当我们了解可能在实际系统中出现的各种边缘情况时，我们会更好地处理它们。
+​	最近几章中反复出现的主题是，系统如何处理错误的事情。例如，我们讨论了**副本故障切换**（“[处理节点中断](#ch5.md#处理节点宕机)”），**复制延迟**（“[复制延迟问题](ch6.md#复制延迟问题)”）和事务控制（“[弱隔离级别](ch7.md#弱隔离级别)”）。当我们了解可能在实际系统中出现的各种边缘情况时，我们会更好地处理它们。
 
 ​	但是，尽管我们已经谈了很多错误，但之前几章仍然过于乐观。现实更加黑暗。我们现在将悲观主义最大化，假设任何可能出错的东西**都会**出错[^i]。（经验丰富的系统运维会告诉你，这是一个合理的假设。如果你问得好，他们可能会一边治疗心理创伤一边告诉你一些可怕的故事）
 

ch9.md

@@ -17,7 +17,7 @@
 
 ​	现在我们将继续沿着同样的路线前进，寻求可以让应用忽略分布式系统部分问题的抽象概念。例如，分布式系统最重要的抽象之一就是**共识（consensus）**：**就是让所有的节点对某件事达成一致**。正如我们在本章中将会看到的那样，尽管存在网络故障和流程故障，可靠地达成共识是一个令人惊讶的棘手问题。
 
-​	一旦达成共识，应用可以将其用于各种目的。例如，假设你有一个单主复制的数据库。如果主库挂点，并且需要故障转移到另一个节点，剩余的数据库节点可以使用共识来选举新的领导者。正如在“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”中所讨论的那样，重要的是只有一个领导者，且所有的节点都认同其领导。如果两个节点都认为自己是领导者，这种情况被称为**脑裂（split brain）**，且经常导致数据丢失。正确实现共识有助于避免这种问题。
+​	一旦达成共识，应用可以将其用于各种目的。例如，假设你有一个单主复制的数据库。如果主库挂点，并且需要故障切换到另一个节点，剩余的数据库节点可以使用共识来选举新的领导者。正如在“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”中所讨论的那样，重要的是只有一个领导者，且所有的节点都认同其领导。如果两个节点都认为自己是领导者，这种情况被称为**脑裂（split brain）**，且经常导致数据丢失。正确实现共识有助于避免这种问题。
 
 ​	在本章后面的“[分布式事务和共识](#分布式事务和共识)”中，我们将研究解决共识和相关问题的算法。但首先，我们首先需要探索可以在分布式系统中提供的保证和抽象的范围。
 
@@ -210,7 +210,7 @@
 
 [^iv]: 对单领域数据库进行分区（分片），以便每个分区有一个单独的领导者，不会影响线性一致性，因为线性一致性只是对单一对象的保证。 交叉分区事务是一个不同的问题（参阅“[分布式事务和共识](#分布式事务和共识)”）。
 
-​	从主库读取依赖一个假设，你确定领导是谁。正如在“[真理在多数人手中](ch8.md#真理被多数人定义)”中所讨论的那样，一个节点很可能会认为它是领导者，而事实上并非如此——如果具有错觉的领导者继续为请求提供服务，可能违反线性一致性【20】。使用异步复制，故障转移时甚至可能会丢失已提交的写入（参阅“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”），这同时违反了持久性和线性一致性。
+​	从主库读取依赖一个假设，你确定领导是谁。正如在“[真理在多数人手中](ch8.md#真理被多数人定义)”中所讨论的那样，一个节点很可能会认为它是领导者，而事实上并非如此——如果具有错觉的领导者继续为请求提供服务，可能违反线性一致性【20】。使用异步复制，故障切换时甚至可能会丢失已提交的写入（参阅“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”），这同时违反了持久性和线性一致性。
 
 ***共识算法（线性一致）***
 
@@ -240,7 +240,7 @@
 
 ​	仲裁条件满足（ $w + r> n$ ），但是这个执行是非线性一致的：B的请求在A的请求完成后开始，但是B返回旧值，而A返回新值。 （又一次，如同Alice和Bob的例子 [图9-1]()）
 
-​	有趣的是，通过牺牲性能，可以使Dynamo风格的法定人数线性化：读取者必须在将结果返回给应用之前，同步执行读取修复（参阅“[读时修复与反熵过程](ch5.md#读时修复与反熵过程)”） ，并且写入者必须在发送写入之前，读取法定数量节点的最新状态【24,25】。然而，由于性能损失，Riak不执行同步读取修复【26】。 Cassandra在进行法定人数读取时，**确实**在等待读取修复完成【27】；但是由于使用了最后写入为准的冲突解决方案，当同一个键有多个并发写入时，将不能保证线性一致性。
+​	有趣的是，通过牺牲性能，可以使Dynamo风格的法定人数线性化：读取者必须在将结果返回给应用之前，同步执行读修复（参阅“[读时修复与反熵过程](ch5.md#读时修复与反熵过程)”） ，并且写入者必须在发送写入之前，读取法定数量节点的最新状态【24,25】。然而，由于性能损失，Riak不执行同步读修复【26】。 Cassandra在进行法定人数读取时，**确实**在等待读修复完成【27】；但是由于使用了最后写入为准的冲突解决方案，当同一个键有多个并发写入时，将不能保证线性一致性。
 
 ​	而且，这种方式只能实现线性一致的读写；不能实现线性一致的比较和设置操作，因为它需要一个共识算法【28】。
 
@@ -468,7 +468,7 @@
 
 ​	如果你的程序只运行在单个CPU核上，那么定义一个操作全序是很容易的：可以简单地就是CPU执行这些操作的顺序。但是在分布式系统中，让所有节点对同一个全局操作顺序达成一致可能相当棘手。在上一节中，我们讨论了按时间戳或序列号进行排序，但发现它还不如单主复制给力（如果你使用时间戳排序来实现唯一性约束，而且不能容忍任何错误）。
 
-​	如前所述，单主复制通过选择一个节点作为主库来确定操作的全序，并在主库的单个CPU核上对所有操作进行排序。接下来的挑战是，如果吞吐量超出单个主库的处理能力，这种情况下如何扩展系统；以及，如果主库失效（“[处理节点宕机](#处理节点宕机)”），如何处理故障转移。在分布式系统文献中，这个问题被称为**全序广播（total order broadcast）**或**原子广播（atomic broadcast）**[^ix]【25,57,58】。
+​	如前所述，单主复制通过选择一个节点作为主库来确定操作的全序，并在主库的单个CPU核上对所有操作进行排序。接下来的挑战是，如果吞吐量超出单个主库的处理能力，这种情况下如何扩展系统；以及，如果主库失效（“[处理节点宕机](#处理节点宕机)”），如何处理故障切换。在分布式系统文献中，这个问题被称为**全序广播（total order broadcast）**或**原子广播（atomic broadcast）**[^ix]【25,57,58】。
 
 [^ix]: “原子广播”是一个传统的术语，非常混乱，而且与“原子”一词的其他用法不一致：它与ACID事务中的原子性没有任何关系，只是与原子操作（在多线程编程的意义上 ）或原子寄存器（线性一致存储）有间接的联系。全序广播是另一个同义词。
 
@@ -809,7 +809,7 @@
 
 ​	答案取决于如何选择领导者。如果主库是由运维人员手动选择和配置的，那么你实际上拥有一种**独裁类型**的“共识算法”：只有一个节点被允许接受写入（即决定写入复制日志的顺序），如果该节点发生故障，则系统将无法写入，直到运维手动配置其他节点作为主库。这样的系统在实践中可以表现良好，但它无法满足共识的**终止**属性，因为它需要人为干预才能取得**进展**。
 
-​	一些数据库会自动执行领导者选举和故障转移，如果旧主库失效，会提拔一个从库为新主库（参见“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”）。这使我们向容错的全序广播更进一步，从而达成共识。
+​	一些数据库会自动执行领导者选举和故障切换，如果旧主库失效，会提拔一个从库为新主库（参见“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”）。这使我们向容错的全序广播更进一步，从而达成共识。
 
 ​	但是还有一个问题。我们之前曾经讨论过脑裂的问题，并且说过所有的节点都需要同意是谁领导，否则两个不同的节点都会认为自己是领导者，从而导致数据库进入不一致的状态。因此，选出一位领导者需要共识。但如果这里描述的共识算法实际上是全序广播算法，并且全序广播就像单主复制，而单主复制需要一个领导者，那么...
 

glossary.md

@@ -118,9 +118,9 @@
 
 
 
-### 故障转移（failover）
+### 故障切换（failover）
 
-在具有单一领导者的系统中，故障转移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。请参阅第156页的“处理节点故障”。