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@@ -37,7 +37,7 @@ <h3>概述</h3>
 <h3>1. 介绍</h3>
 
 <p>我们开发Dapper是为了收集更多的复杂分布式系统的行为信息，然后呈现给Google的开发者们。这样的分布式系统有一个特殊的好处，因为那些大规模的低端服务器，作为互联网服务的载体，是一个特殊的经济划算的平台。想要在这个上下文中理解分布式系统的行为，就需要监控那些横跨了不同的应用、不同的服务器之间的关联动作。</p>
-<p>下面举一个跟搜索相关的例子，这个例子阐述了Dapper可以应对哪些挑战。比如一个前段服务可能对上百台查询服务器发起了一个Web查询，每一个查询都有自己的Index。这个查询可能会被发送到多个的子系统，这些子系统分别用来处理广告、进行拼写检查或是查找一些像图片、视频或新闻这样的特殊结果。根据每个子系统的查询结果进行筛选，得到最终结果，最后汇总到页面上。我们把这种搜索模型称为“全局搜索”（universal search）。总的来说，这一次全局搜索有可能调用上千台服务器，涉及各种服务。而且，用户对搜索的耗时是很敏感的，而任何一个子系统的低效都导致导致最终的搜索耗时。如果一个工程师只能知道这个查询耗时不正常，但是他无从知晓这个问题到底是由哪个服务调用造成的，或者为什么这个调用性能差强人意。首先，这个工程师可能无法准确的定位到这次全局搜索是调用了哪些服务，因为新的服务、乃至服务上的某个片段，都有可能在任何时间上过线或修改过，有可能是面向用户功能，也有可能是一些例如针对性能或安全认证方面的功能改进。其次，你不能苛求这个工程师对所有参与这次全局搜索的服务都了如指掌，每一个服务都有可能是由不同的团队开发或维护的。再次，这些暴露出来的服务或服务器有可能同时还被其他客户端使用着，所以这次全局搜索的性能问题甚至有可能是由其他应用造成的。举个例子，一个后台服务可能要应付各种各样的请求类型，而一个使用效率很高的存储系统，比如Bigtable，有可能正被反复读写着，因为上面跑着各种各样的应用。</p>
+<p>下面举一个跟搜索相关的例子，这个例子阐述了Dapper可以应对哪些挑战。比如一个前端服务可能对上百台查询服务器发起了一个Web查询，每一个查询都有自己的Index。这个查询可能会被发送到多个的子系统，这些子系统分别用来处理广告、进行拼写检查或是查找一些像图片、视频或新闻这样的特殊结果。根据每个子系统的查询结果进行筛选，得到最终结果，最后汇总到页面上。我们把这种搜索模型称为“全局搜索”（universal search）。总的来说，这一次全局搜索有可能调用上千台服务器，涉及各种服务。而且，用户对搜索的耗时是很敏感的，而任何一个子系统的低效都导致导致最终的搜索耗时。如果一个工程师只能知道这个查询耗时不正常，但是他无从知晓这个问题到底是由哪个服务调用造成的，或者为什么这个调用性能差强人意。首先，这个工程师可能无法准确的定位到这次全局搜索是调用了哪些服务，因为新的服务、乃至服务上的某个片段，都有可能在任何时间上过线或修改过，有可能是面向用户功能，也有可能是一些例如针对性能或安全认证方面的功能改进。其次，你不能苛求这个工程师对所有参与这次全局搜索的服务都了如指掌，每一个服务都有可能是由不同的团队开发或维护的。再次，这些暴露出来的服务或服务器有可能同时还被其他客户端使用着，所以这次全局搜索的性能问题甚至有可能是由其他应用造成的。举个例子，一个后台服务可能要应付各种各样的请求类型，而一个使用效率很高的存储系统，比如Bigtable，有可能正被反复读写着，因为上面跑着各种各样的应用。</p>
 <p>上面这个案例中我们可以看到，对Dapper我们只有两点要求：无所不在的部署，持续的监控。无所不在的重要性不言而喻，因为在使用跟踪系统的进行监控时，即便只有一小部分没被监控到，那么人们对这个系统是不是值得信任都会产生巨大的质疑。另外，监控应该是7x24小时的，毕竟，系统异常或是那些重要的系统行为有可能出现过一次，就很难甚至不太可能重现。那么，根据这两个明确的需求，我们可以直接推出三个具体的设计目标：</p>
 <p>1.低消耗：跟踪系统对在线服务的影响应该做到足够小。在一些高度优化过的服务，即使一点点损耗也会很容易察觉到，而且有可能迫使在线服务的部署团队不得不将跟踪系统关停。</p>
 <p>2.应用级的透明：对于应用的程序员来说，是不需要知道有跟踪系统这回事的。如果一个跟踪系统想生效，就必须需要依赖应用的开发者主动配合，那么这个跟踪系统也太脆弱了，往往由于跟踪系统在应用中植入代码的bug或疏忽导致应用出问题，这样才是无法满足对跟踪系统“无所不在的部署”这个需求。面对当下想Google这样的快节奏的开发环境来说，尤其重要。</p>