Add Chinese (Simplified) Translation #62
Conversation
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I will review it, hopefully, finish by this weekend. |
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| # 系统设计 101（System Design 101） | ||
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| 使用图片和简单术语来解释复杂系统。 |
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| 使用图片和简单术语来解释复杂系统。 | ||
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| 无论你是在准备系统设计面试，还是单纯想了解系统的底层工作原理，我们都希望这个存储库可以帮助你得偿所愿。 |
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| - [CI/CD](#cicd) | ||
| - [简单解释 CI/CD 管道](#简单解释-cicd-管道) | ||
| - [Netflix 技术栈（CI/CD 管道）](#netflix-技术栈cicd-管道) | ||
| - [设计模式](#设计模式) |
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| - [简单解释 CI/CD 管道](#简单解释-cicd-管道) | ||
| - [Netflix 技术栈（CI/CD 管道）](#netflix-技术栈cicd-管道) | ||
| - [设计模式](#设计模式) | ||
| - [MVC, MVP, MVVM, MVVM-C, and VIPER](#mvc-mvp-mvvm-mvvm-c-and-viper) |
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| - [MVC, MVP, MVVM, MVVM-C, and VIPER](#mvc-mvp-mvvm-mvvm-c-and-viper) | ||
| - [每一位开发者都必须知道的 18 个关键设计模式](#每一位开发者都必须知道的-18-个关键设计模式) | ||
| - [数据库](#数据库) | ||
| - [关于云服务中不同类型的数据库的一个很好的备忘单](#关于云服务中不同类型的数据库的一个很好的备忘单) |
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cheat sheet 翻译成速查表，前面加 nice，是否考虑翻成：便携速查表
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| - [每一位开发者都必须知道的 18 个关键设计模式](#每一位开发者都必须知道的-18-个关键设计模式) | ||
| - [数据库](#数据库) | ||
| - [关于云服务中不同类型的数据库的一个很好的备忘单](#关于云服务中不同类型的数据库的一个很好的备忘单) | ||
| - [为数据库提供支持的八种数据结构](#为数据库提供支持的八种数据结构) |
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| - [为数据库提供支持的八种数据结构](#为数据库提供支持的八种数据结构) | ||
| - [一条 SQL 语句是如何在数据库中执行的？](#一条-sql-语句是如何在数据库中执行的) | ||
| - [CAP 理论](#cap-理论) | ||
| - [内存和存储类型](#内存和存储类型) |
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我觉得 Types 同时修饰 Memory 和 storage，建议改成：内存和存储的类型。
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| - [可视化 SQL 查询](#可视化-sql-查询) | ||
| - [SQL 语言](#sql-语言) | ||
| - [缓存](#缓存) | ||
| - [随处缓存数据](#随处缓存数据) |
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| - [世界各地的支付系统系列（第一部分）：印度的统一支付接口（Unified Payments Interface，UPI）](#世界各地的支付系统系列第一部分印度的统一支付接口unified-payments-interfaceupi) | ||
| - [开发运营](#开发运营) | ||
| - [DevOps vs. SRE vs. 平台工程（Platform Engineering）。有何不同？](#devops-vs-sre-vs-平台工程platform-engineering有何不同) | ||
| - [k8s (Kubernetes)是什么？](#k8s-kubernetes是什么) |
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| - [信用卡为何被称为“银行最赚钱的产品”？VISA/万事达卡是如何赚钱的？](#信用卡为何被称为银行最赚钱的产品visa万事达卡是如何赚钱的) | ||
| - [当我们在商家处刷卡时，VISA 是如何运作的？](#当我们在商家处刷卡时visa-是如何运作的) | ||
| - [世界各地的支付系统系列（第一部分）：印度的统一支付接口（Unified Payments Interface，UPI）](#世界各地的支付系统系列第一部分印度的统一支付接口unified-payments-interfaceupi) | ||
| - [开发运营](#开发运营) |
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| - [Git 的工作原理](#git-的工作原理) | ||
| - [Git merge vs. Git rebase](#git-merge-vs-git-rebase) | ||
| - [云服务](#云服务) | ||
| - [关于不同云服务的一个不错的备忘录（2023 年版本）](#关于不同云服务的一个不错的备忘录2023-年版本) |
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| - [安全](#安全) | ||
| - [HTTPS 是如何工作的？](#https-是如何工作的) | ||
| - [简明扼要解释下 Oauth 2.0。](#简明扼要解释下-oauth-20) | ||
| - [身份验证机制的前四种形式](#身份验证机制的前四种形式) |
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| - [如何将密码安全地存储到数据库中，以及如何验证密码？](#如何将密码安全地存储到数据库中以及如何验证密码) | ||
| - [向一个十岁小孩解释 JSON Web Token (JWT)](#向一个十岁小孩解释-json-web-token-jwt) | ||
| - [Google Authenticator（或者其它类型的两步认证器）是如何工作的？](#google-authenticator或者其它类型的两步认证器是如何工作的) | ||
| - [现实世界中的案例学习](#现实世界中的案例学习) |
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| REST | ||
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| - 使用标准的 HTTP 方法，例如 GET、POST、DELETE， 来进行 CRUD 操作 | ||
| - 当你需要在独立服务或者应用之间的简单统一接口时，工作良好 |
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当你需要在独立服务或应用程序之间实现简单、统一的接口时，这种架构风格表现良好。
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| GraphQL | ||
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| - 为客户端提供单一端点，从而实现所需数据的精确查询。 | ||
| - 客户端在嵌套查询中指定所需的确切字段，而服务端返回仅包含这些字段的优化负载。 |
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payload 在计算机里翻译成数据体比较好点。编写GraphQL 查询的时候需要在请求体里指定需要返回的字段，也就是说返回结果中字段是固定的，GraphQL 可以在查询时根据实际情况做一些优化，减少返回的数据量。
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payload 在计算机里翻译成数据体比较好点。编写GraphQL 查询的时候需要在请求体里指定需要返回的字段，也就是说返回结果中字段是固定的，GraphQL 可以在查询时根据实际情况做一些优化，减少返回的数据量。
赞成。会根据原文作相应调整。
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| - 为客户端提供单一端点，从而实现所需数据的精确查询。 | ||
| - 客户端在嵌套查询中指定所需的确切字段，而服务端返回仅包含这些字段的优化负载。 | ||
| - 支持数据修改和实时通知订阅 |
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Mutations 变更和 Subscription 订阅是GraphQL 的两个名词。我觉得翻译是需要点出来：支持变更（Mutation）用于修改数据、订阅（Sub...）用于实时通知。
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| - 但是，它将复杂性转移到了前端，并且如果没有适当保护，则可能会允许滥用查询。 | ||
| - 缓存策略可能比 REST 更复杂。 | ||
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| REST 和 GraphQL之间哪一个是最佳选择取决于应用和开发团队之间的特定需求。GraphQL 非常适合复杂或频繁变化的前端需求，而 REST 则适合那些更倾向于简单和一致的应用程序。 |
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| REST 和 GraphQL之间哪一个是最佳选择取决于应用和开发团队之间的特定需求。GraphQL 非常适合复杂或频繁变化的前端需求，而 REST 则适合那些更倾向于简单和一致的应用程序。 | ||
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| 这两种 API 方法都不是灵丹妙药。仔细评估要求和权衡对于选择正确的 API 方法非常重要。REST 和 GraphQL 都是公开数据和支持现代应用程序的有效选项。 |
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考虑：仔细评估需求并做好评估对选择对的 API 方法非常重要。两者都是暴露数据、支撑现在应用的有效选择。
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| 步骤 2 - 4：订单服务（gRPC 客户端）收到 REST 调用后，对其进行转换，然后向支付服务发起一个 RPC 请求。gRPC 将**客户端存根（client stub）**编码为二进制格式，然后将其发送到低层的传输层。 | ||
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| 步骤 5：使用 HTTP2，gRPC 向网络发送数据包。由于二进制编码和网络优化，gRPC 据说比 JSON 快 5 倍。 |
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| 这样就改变了编程范式，并且支付服务不再需要浪费资源来轮询支付状态。 | ||
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| 那如果 PSP 用不回调怎么办？我们可以设置一个内部任务，每小时检查付款状态。 |
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| 分页（Pagination） | ||
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| 当结果很大的时候，常用此种优化方式。结果会流回客户端以提高服务响应能力。 |
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我觉得这里不能简单说流回，但也不是流式传输。它强调的应该是数据结果会被分页，分割成编号的小分片，这些分片像一份一份传回来，类似流的形式。
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| 软件开发生命周期（software development life cycle，SDLC）由几个关键阶段组成：开发、测试、部署和维护。CI/CD 自动化并集成这些阶段，以实现更快、更可靠的发布。 | ||
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| 当代码被推送到 git 存储库时，它会触发自动构建和测试过程。端到端 (e2e) 测试用例被运行以验证代码。如果测试通过，代码可以自动部署到预发布（staging）/生产（production）环境。如果发现问题，代码将被发送回开发以修复错误。这种自动化为开发人员提供了快速反馈，并降低了生产中出现错误的风险。 |
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| 规划：Netflix 工程使用 JIRA 进行规划，使用 Confluence 进行文档编制。 | ||
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| 编码：Java 是后端服务的主要编程语言，而其他语言则用于不同的场景。 |
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| 打包：包和依赖项打包到 Amazon 系统映像 (AMI) 中以供发布。 | ||
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| 测试：测试强调生产文化对构建混乱工具的关注。 |
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chaos tool ：混沌工具
混沌测试是一种手段，随机在系统里触发一些故障，看系统的反映情况。
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| - MVC，最古老的模式，最早可追溯到近 50 年前 | ||
| - 每一种模式都有一个“视图”（view, V），负责显示内容和接收用户输入 | ||
| - 大部分的模式都包括一个“模型（model，M）”，用来管理业务数据 | ||
| - “控制器（Controller）”、“控制器（Presenter）”和“视图模型（View-Model）”是在视图和模型（VIPER 模式中的“实体”） |
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| <img src="../../images/18-oo-patterns.png" /> | ||
| </p> | ||
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| - 抽象工厂（Abstract Factory）模式：家庭创造者 —— 制作相关项的组合。 |
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| ## 数据库 | ||
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| ### 关于云服务中不同类型的数据库的一个很好的备忘单 |
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| <img src="../../images/cloud-dbs2.png" /> | ||
| </p> | ||
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| 为你的项目选择正确的数据是一项复杂的任务。许多数据库选项都适合不同的场景，这很快就会导致决策疲劳。 |
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为你的项目选择正确的数据“库”是一项复杂的任务。很多数据库都有各自的应用场景，互不重复，这很容易导致决策疲劳。
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| 为你的项目选择正确的数据是一项复杂的任务。许多数据库选项都适合不同的场景，这很快就会导致决策疲劳。 | ||
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| 我们希望这份备忘单能够提供高级指导，以帮你找到符合项目需求的正确服务，并避免潜在陷阱。 |
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| 下面是一些用于索引数据的最流行的数据结构： | ||
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| - 跳跃表（Skiplist）：常见的内存索引类型。在 Redis 中使用 | ||
| - 哈希索引（Hash index）：“Map” 数据结构（或者“Collection”）的一个非常见的实现 |
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| ### 随处缓存数据 | ||
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| 下图说明了在典型架构中，我们缓存数据的位置。 |
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| </p> | ||
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| ## 开发运营 |
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| - 控制平面组件（Control Plane Components） | ||
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| 1. API 服务器 |
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| ### Docker 的工作原理 | ||
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| 下图显示了 Docker 的机构，以及当我们运行了“docker build”、“docker pull”和“docker run”时，它是如何工作的。 |
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| <img src="../../images/jwt.jpg" /> | ||
| </p> | ||
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| 想象一下，你有一个特殊的盒子，叫做 JWT。这个盒子里有三个部分：一个头部、一个负载和一个签名。 |
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| Amazon 和 Netflix 是微服务理念的主要簇拥者。这种方法自然地将服务代码分开存储在不同的存储库中。它能更快地扩展，但后期可能会导致治理方面的问题。 | ||
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| 在 Monorepo 中国呢，每个服务都是一个文件夹，每一个文件夹都有一个 BUILD 配置和 OWNERS 权限控制。每一个服务成员负责他们自己的文件夹。 |
Thank you for your review! I have considered them and made the modifications accordingly. Plz check again when you're free. |
| - 哈希索引（Hash index）：“Map” 数据结构（或者“Collection”）的一个非常常见的实现 | ||
| - SSTable：不可变的磁盘 “Map” 实现 | ||
| - LSM 树：Skiplist + SSTable。高写入吞吐量 | ||
| - B 树（B-tree）：基于磁盘的方案。一致读写性能 |
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一致读写性能？ 上面图上写的不是最常用的数据库索引实现吗
但是原文确实是：Consistent read/write performance
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感觉这里是修饰 B Tree 读写性能比较平均，比如平衡二叉树的查询和插入都能在对数时间完成，所以读写性能比较一致。Ref to https://zh.wikipedia.org/wiki/B%E6%A0%91
- B 树（B-tree）：基于磁盘的方案。具有一致的读写性能。
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| 使用可视化和简单术语来解释复杂系统。 | ||
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| 无论你是在准备系统设计面试，还是单纯想了解系统的底层工作原理，我们都希望这个仓库可以帮助你得偿所愿。 |
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第一点，我觉得这边是否强调单复数好像没啥区别，所以保持不改了。
第二点，采纳最后一种译法。
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| ## 通信协议 | ||
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| 架构风格定义了应用编程接口（application programming interface，API）的不同组件之间是如何相互交互的。结果就是，通过提供设计和构建 API 的标准方法，它们一起保证了效率、可靠性以及与其他系统集成的便捷性。以下是最常用的风格： |
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| 成熟、全面、基于 XML | ||
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| 最适合企业应用 |
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| 查询语言、请求特定数据 | ||
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| 减少网络开销，更快的响应速度 |
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| - gRPC： | ||
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| 现代、高性能协议缓冲 |
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| ### REST API vs. GraphQL | ||
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| 当涉及到 API 设计的时候，REST 和 GraphQL 分别都有其优劣。 |
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| - 为客户端提供单一端点，从而实现所需数据的精确查询。 | ||
| - 客户端在嵌套查询中指定需要返回的字段，而服务端返回仅包含这些字段的已优化数据体。（译注：返回结果中字段是固定的，GraphQL 可以在查询时根据实际情况做一些优化，减少返回的数据量。） | ||
| - 支持变更（Mutation），用于数据修改，以及支持订阅（Subscription），用于实时通知。 |
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| GraphQL | ||
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| - 为客户端提供单一端点，从而实现所需数据的精确查询。 | ||
| - 客户端在嵌套查询中指定需要返回的字段，而服务端返回仅包含这些字段的已优化数据体。（译注：返回结果中字段是固定的，GraphQL 可以在查询时根据实际情况做一些优化，减少返回的数据量。） |
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关于 payload 的翻译，前面根据 @wfgydbu 的建议统一修改过了，这边保持全文一致，使用“数据体”
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| REST 和 GraphQL之间哪一个是最佳选择取决于应用和开发团队之间的具体需求。GraphQL 非常适合复杂或频繁变化的前端需求，而 REST 则适合那些更倾向于简单和一致的应用程序。 | ||
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| 这两种 API 方法都不是灵丹妙药。仔细评估需求以及权衡其优劣，对于选择正确的 API 方法非常重要。REST 和 GraphQL 都是暴露数据和支持现代应用的有效选择。 |
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| 步骤 1：客户端发起一个 REST 调用。请求体通常是 JSON 格式。 | ||
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| 步骤 2 - 4：订单服务（gRPC 客户端）收到 REST 调用后，对其进行转换，然后向支付服务发起一个 RPC 请求。gRPC 将**客户端存根（client stub）**编码为二进制格式，然后将其发送到低层的传输层。 |
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low-level翻译成“底层”感觉不大适合，修改成“低层次”好了
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| 步骤 2 - 4：订单服务（gRPC 客户端）收到 REST 调用后，对其进行转换，然后向支付服务发起一个 RPC 请求。gRPC 将**客户端存根（client stub）**编码为二进制格式，然后将其发送到低层的传输层。 | ||
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| 步骤 5：使用 HTTP2，gRPC 通过网络发送数据包。由于二进制编码和网络优化，gRPC 据说比 JSON 快 5 倍。 |
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使用 HTTP2，gRPC 通过网络发送数据包 -> gRPC 通过 HTTP2 在网络上发送数据包
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| 步骤 5：使用 HTTP2，gRPC 通过网络发送数据包。由于二进制编码和网络优化，gRPC 据说比 JSON 快 5 倍。 | ||
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| 步骤 6 - 8：支付服务（gRPC 服务器）收到来自网络的数据包后，对其进行解码，然后调用服务器应用。 |
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| 步骤 6 - 8：支付服务（gRPC 服务器）收到来自网络的数据包后，对其进行解码，然后调用服务器应用。 | ||
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| 步骤 9 - 11：服务器应用返回调用结果，将其编码后发送到传输层。 |
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| 这样就改变了编程范式，并且支付服务不再需要浪费资源来轮询支付状态。 | ||
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| 那如果 PSP 永不回调怎么办？我们可以设置一个内部任务，每小时检查付款状态。 |
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housekeeping job 可能这样更符合语境
内部任务 -> 定时任务
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| ### 如何改善 API 性能？ | ||
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| 下图显示了改善 API 性能的五种常见技巧。 |
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| 如图所示，HTTP 2.0 引入了 HTTP “流”的概念：这是一种抽象，允许在同一个 TCP 连接上多路复用不同的 HTTP 交换。每个流不需要按序发送。 | ||
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| - HTTP 3.0 第一稿于 2020 年发布。它是 HTTP 2.0 的拟议后继者。它使用 QUIC 替代 TCP 作为底层传输协议，从而消除了传输层的 HOL 阻塞。 |
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| 1. 轮询 | ||
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| 客户端请求按顺序发送到不同服务实例。这些服务通常要求是无状态的。 |
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| 为你的项目选择正确的数据库是一项复杂的任务。许多数据库选项都有各自的适用场景，互不重复，这很容易导致决策疲劳。 | ||
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| 我们希望这份速查表能够提供高级指导，以帮你找到符合项目需求的正确服务，并避免潜在陷阱。 |
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LGTM. |
Closes: #54