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translation updates (chapter 9, TOC in readme, glossary, etc.) #123

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Aug 19, 2021
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lots of translation updates for chapter 9
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yingang committed Aug 17, 2021
commit 5e1eff71bb49b304b89229eec08fd58ce0eeab8c
4 changes: 2 additions & 2 deletions ch11.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -333,7 +333,7 @@

​ 事件流的消费者不允许拒绝事件:当消费者看到事件时,它已经成为日志中不可变的一部分,并且可能已经被其他消费者看到了。因此任何对命令的验证,都需要在它成为事件之前同步完成。例如,通过使用一个可自动验证命令的可序列化事务来发布事件。

​ 或者,预订座位的用户请求可以拆分为两个事件:第一个是暂时预约,第二个是验证预约后的独立的确认事件(如“[使用全序广播实现线性一致存储](ch9.md#使用全序广播实现线性一致存储)”中所述) 。这种分割方式允许验证发生在一个异步的过程中。
​ 或者,预订座位的用户请求可以拆分为两个事件:第一个是暂时预约,第二个是验证预约后的独立的确认事件(如“[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)”中所述) 。这种分割方式允许验证发生在一个异步的过程中。

#### 状态,流和不变性

Expand Down Expand Up @@ -386,7 +386,7 @@ $$

​ 事件溯源和变更数据捕获的最大缺点是,事件日志的消费者通常是异步的,所以可能会出现这样的情况:用户会写入日志,然后从日志衍生视图中读取,结果发现他的写入还没有反映在读取视图中。我们之前在在“[读己之写](ch5.md#读己之写)”中讨论了这个问题以及可能的解决方案。

​ 一种解决方案是将事件附加到日志时同步执行读取视图的更新。而将这些写入操作合并为一个原子单元需要**事务**,所以要么将事件日志和读取视图保存在同一个存储系统中,要么就需要跨不同系统进行分布式事务。或者,你也可以使用在“[使用全序广播实现线性化存储](ch9.md#使用全序广播实现线性化存储)”中讨论的方法。
​ 一种解决方案是将事件附加到日志时同步执行读取视图的更新。而将这些写入操作合并为一个原子单元需要**事务**,所以要么将事件日志和读取视图保存在同一个存储系统中,要么就需要跨不同系统进行分布式事务。或者,你也可以使用在“[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)”中讨论的方法。

​ 另一方面,从事件日志导出当前状态也简化了并发控制的某些部分。许多对于多对象事务的需求(参阅“[单对象和多对象操作](ch7.md#单对象和多对象操作)”)源于单个用户操作需要在多个不同的位置更改数据。通过事件溯源,你可以设计一个自包含的事件以表示一个用户操作。然后用户操作就只需要在一个地方进行单次写入操作 —— 即将事件附加到日志中 —— 这个还是很容易使原子化的。

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2 changes: 1 addition & 1 deletion ch5.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -277,7 +277,7 @@

​ 防止这种异常,需要另一种类型的保证:**一致前缀读(consistent prefix reads)**【23】。 这个保证说:如果一系列写入按某个顺序发生,那么任何人读取这些写入时,也会看见它们以同样的顺序出现。

​ 这是**分区(partitioned)**(**分片(sharded)**)数据库中的一个特殊问题,将在第6章中讨论。如果数据库总是以相同的顺序应用写入,则读取总是会看到一致的前缀,所以这种异常不会发生。但是在许多分布式数据库中,不同的分区独立运行,因此不存在**全局写入顺序**:当用户从数据库中读取数据时,可能会看到数据库的某些部分处于较旧的状态,而某些处于较新的状态。
​ 这是**分区(partitioned)**(**分片(sharded)**)数据库中的一个特殊问题,将在[第6章](ch6.md)中讨论。如果数据库总是以相同的顺序应用写入,则读取总是会看到一致的前缀,所以这种异常不会发生。但是在许多分布式数据库中,不同的分区独立运行,因此不存在**全局写入顺序**:当用户从数据库中读取数据时,可能会看到数据库的某些部分处于较旧的状态,而某些处于较新的状态。

​ 一种解决方案是,确保任何因果相关的写入都写入相同的分区。对于某些无法高效完成这种操作的应用,还有一些显式跟踪因果依赖关系的算法,本书将在“[“此前发生”的关系和并发](#“此前发生”的关系和并发)”一节中返回这个主题。

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