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ChengkaiYang2022 · Apr 23, 2022 · 6391534 · 6391534
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diff --git a/zh-tw/README.md b/zh-tw/README.md
@@ -135,26 +135,24 @@
 
 ## 貢獻
 
-0. 全文校訂 by [@yingang](https://github.com/yingang)
+0. 全文校訂 by [@yingang](https://github.com/Vonng/ddia/commits?author=yingang)
 1. [序言初翻修正](https://github.com/Vonng/ddia/commit/afb5edab55c62ed23474149f229677e3b42dfc2c) by [@seagullbird](https://github.com/Vonng/ddia/commits?author=seagullbird)
 2. [第一章語法標點校正](https://github.com/Vonng/ddia/commit/973b12cd8f8fcdf4852f1eb1649ddd9d187e3644) by [@nevertiree](https://github.com/Vonng/ddia/commits?author=nevertiree)
 3. [第六章部分校正](https://github.com/Vonng/ddia/commit/d4eb0852c0ec1e93c8aacc496c80b915bb1e6d48) 與[第十章的初翻](https://github.com/Vonng/ddia/commit/9de8dbd1bfe6fbb03b3bf6c1a1aa2291aed2490e) by [@MuAlex](https://github.com/Vonng/ddia/commits?author=MuAlex)
 4. [第一部分](part-i.md)前言，[ch2](ch2.md)校正 by [@jiajiadebug](https://github.com/Vonng/ddia/commits?author=jiajiadebug)
 5. [詞彙表](glossary.md)、[後記](colophon.md)關於野豬的部分 by [@Chowss](https://github.com/Vonng/ddia/commits?author=Chowss)
 6. [繁體中文](https://github.com/Vonng/ddia/pulls)版本與轉換指令碼 by [@afunTW](https://github.com/afunTW)
-7. 感謝所有作出貢獻，提出意見的朋友們：
+7. 多處翻譯修正 by [@songzhibin97](https://github.com/Vonng/ddia/commits?author=songzhibin97)
+8. 感謝所有作出貢獻，提出意見的朋友們：
 
 <details>
 <summary><a href="https://github.com/Vonng/ddia/pulls">Pull Requests</a> & <a href="https://github.com/Vonng/ddia/issues">Issues</a></summary>
 
 | ISSUE & Pull Requests                          | USER                                                         | Title                                                        |
 | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
-|  [197](https://github.com/Vonng/ddia/pull/197)  |  [@songzhibin97](https://github.com/songzhibin97)  |   ch2: 修正不正確的翻譯  |
-|  [196](https://github.com/Vonng/ddia/pull/196)  |  [@songzhibin97](https://github.com/songzhibin97)  |   ch2: 修正錯誤字  |
 |  [194](https://github.com/Vonng/ddia/pull/194)  |  [@BeBraveBeCurious](https://github.com/BeBraveBeCurious)  |   ch4: 修正錯誤的翻譯  |
 |  [193](https://github.com/Vonng/ddia/pull/193)  |  [@BeBraveBeCurious](https://github.com/BeBraveBeCurious)  |   ch4: 最佳化譯文  |
 |  [192](https://github.com/Vonng/ddia/pull/192)  |  [@BeBraveBeCurious](https://github.com/BeBraveBeCurious)  |   ch4: 修正不一致和不通順的翻譯  |
-|  [191](https://github.com/Vonng/ddia/pull/191)  |  [@songzhibin97](https://github.com/songzhibin97)  |   ch1: 修正不通順的翻譯  |
 |  [190](https://github.com/Vonng/ddia/pull/190)  |  [@Pcrab](https://github.com/Pcrab)  |   ch1: 修正不準確的翻譯  |
 |  [187](https://github.com/Vonng/ddia/pull/187)  |  [@narojay](https://github.com/narojay)  |   ch9: 修正生硬的翻譯  |
 |  [186](https://github.com/Vonng/ddia/pull/186)  |  [@narojay](https://github.com/narojay)  |   ch8: 修正錯別字  |

diff --git a/zh-tw/ch5.md b/zh-tw/ch5.md
@@ -510,7 +510,7 @@
 
 [^vii]: 有時候這種法定人數被稱為嚴格的法定人數，相對 “寬鬆的法定人數” 而言（見 “[寬鬆的法定人數與提示移交](#寬鬆的法定人數與提示移交)”）
 
-在 Dynamo 風格的資料庫中，引數 n，w 和 r 通常是可配置的。一個常見的選擇是使 n 為奇數（通常為 3 或 5）並設定 $w = r =（n + 1）/ 2$（向上取整）。但是可以根據需要更改數字。例如，設定 $w = n$ 和 $r = 1$ 的寫入很少且讀取次數較多的工作負載可能會受益。這使得讀取速度更快，但具有隻有一個失敗節點導致所有資料庫寫入失敗的缺點。
+在 Dynamo 風格的資料庫中，引數 n，w 和 r 通常是可配置的。一個常見的選擇是使 n 為奇數（通常為 3 或 5）並設定 $w = r =（n + 1）/ 2$（向上取整）。但是可以根據需要更改數字。例如，寫入次數較少且讀取次數較多的工作負載可以從設定 $w = n$ 和 $r = 1$中受益。這使得讀取速度更快，但具有隻有一個失敗節點導致所有資料庫寫入失敗的缺點。
 
 > 叢集中可能有多於 n 的節點。（叢集的機器數可能多於副本數目），但是任何給定的值只能儲存在 n 個節點上。這允許對資料集進行分割槽，從而可以支援比單個節點的儲存能力更大的資料集。我們將在 [第六章](ch6.md) 繼續討論分割槽。
 >
@@ -561,7 +561,7 @@
 
 然而，在無領導者複製的系統中，沒有固定的寫入順序，這使得監控變得更加困難。而且，如果資料庫只使用讀修復（沒有反熵過程），那麼對於一個值可能會有多大的限制是沒有限制的 - 如果一個值很少被讀取，那麼由一個陳舊副本返回的值可能是古老的。
 
-已經有一些關於衡量無主複製資料庫中的複製陳舊度的研究，並根據引數 n，w 和 r 來預測陳舊讀取的預期百分比【48】。不幸的是，這還不是很常見的做法，但是將陳舊測量值包含在資料庫的度量標準集中是一件好事。雖然最終一致性是一種有意模糊的保證，但是從可操作性角度來說，能夠量化 “最終” 也是很重要的。
+已經有一些關於衡量無主複製資料庫中的複製陳舊度的研究，並根據引數 n，w 和 r 來預測陳舊讀取的預期百分比【48】。不幸的是，這還不是很常見的做法，但是將陳舊測量值包含在資料庫的標準度量集中是一件好事。雖然最終一致性是一種有意模糊的保證，但是從可操作性角度來說，能夠量化 “最終” 也是很重要的。
 
 ### 寬鬆的法定人數與提示移交
 
@@ -614,7 +614,7 @@ Dynamo 風格的資料庫允許多個客戶端同時寫入相同的 Key，這意
 
 #### 最後寫入勝利（丟棄併發寫入）
 
-實現最終融合的一種方法是宣告每個副本只需要儲存最 **“最近”** 的值，並允許 **“更舊”** 的值被覆蓋和拋棄。然後，只要我們有一種明確的方式來確定哪個寫是 “最近的”，並且每個寫入最終都被複制到每個副本，那麼複製最終會收斂到相同的值。
+實現最終融合的一種方法是宣告每個副本只需要儲存 **“最近”** 的值，並允許 **“更舊”** 的值被覆蓋和拋棄。然後，只要我們有一種明確的方式來確定哪個寫是 “最近的”，並且每個寫入最終都被複制到每個副本，那麼複製最終會收斂到相同的值。
 
 正如 **“最近”** 的引號所表明的，這個想法其實頗具誤導性。在 [圖 5-12](../img/fig5-12.png) 的例子中，當客戶端向資料庫節點發送寫入請求時，客戶端都不知道另一個客戶端，因此不清楚哪一個先發生了。事實上，說 “發生” 是沒有意義的：我們說寫入是 **併發（concurrent）** 的，所以它們的順序是不確定的。
 
@@ -633,7 +633,7 @@ LWW 實現了最終收斂的目標，但以 **永續性** 為代價：如果同
 * 在 [圖 5-9](fig5-9.png) 中，兩個寫入不是併發的：A 的插入發生在 B 的遞增之前，因為 B 遞增的值是 A 插入的值。換句話說，B 的操作建立在 A 的操作上，所以 B 的操作必須有後來發生。我們也可以說 B 是 **因果依賴（causally dependent）** 於 A。
 * 另一方面，[圖 5-12](fig5-12.png) 中的兩個寫入是併發的：當每個客戶端啟動操作時，它不知道另一個客戶端也正在執行操作同樣的鍵。因此，操作之間不存在因果關係。
 
-如果操作 B 瞭解操作 A，或者依賴於 A，或者以某種方式構建於操作 A 之上，則操作 A 在另一個操作 B 之前發生。在另一個操作之前是否發生一個操作是定義什麼併發的關鍵。事實上，我們可以簡單地說，如果兩個操作都不在另一個之前發生，那麼兩個操作是併發的（即，兩個操作都不知道另一個）【54】。
+如果操作 B 瞭解操作 A，或者依賴於 A，或者以某種方式構建於操作 A 之上，則操作 A 在另一個操作 B 之前發生。一個操作是否在另一個操作之前發生是定義併發含義的關鍵。事實上，我們可以簡單地說，如果兩個操作都不在另一個之前發生(即，兩個操作都不知道對方)，那麼兩個操作是併發的）【54】。
 
 因此，只要有兩個操作 A 和 B，就有三種可能性：A 在 B 之前發生，或者 B 在 A 之前發生，或者 A 和 B 併發。我們需要的是一個演算法來告訴我們兩個操作是否是併發的。如果一個操作發生在另一個操作之前，則後面的操作應該覆蓋較早的操作，但是如果這些操作是併發的，則存在需要解決的衝突。
 
@@ -656,7 +656,7 @@ LWW 實現了最終收斂的目標，但以 **永續性** 為代價：如果同
 1. 客戶端 1 將牛奶加入購物車。這是該鍵的第一次寫入，伺服器成功儲存了它併為其分配版本號 1，最後將值與版本號一起回送給客戶端。
 2. 客戶端 2 將雞蛋加入購物車，不知道客戶端 1 同時添加了牛奶（客戶端 2 認為它的雞蛋是購物車中的唯一物品）。伺服器為此寫入分配版本號 2，並將雞蛋和牛奶儲存為兩個單獨的值。然後它將這兩個值 **都** 返回給客戶端 2 ，並附上版本號 2 。
 3. 客戶端 1 不知道客戶端 2 的寫入，想要將麵粉加入購物車，因此認為當前的購物車內容應該是 [牛奶，麵粉]。它將此值與伺服器先前向客戶端 1 提供的版本號 1 一起傳送到伺服器。伺服器可以從版本號中知道 [牛奶，麵粉] 的寫入取代了 [牛奶] 的先前值，但與 [雞蛋] 的值是 **併發** 的。因此，伺服器將版本 3 分配給 [牛奶，麵粉]，覆蓋版本 1 值 [牛奶]，但保留版本 2 的值 [蛋]，並將所有的值返回給客戶端 1 。
-4. 同時，客戶端 2 想要加入火腿，不知道客端戶 1 剛剛加了麵粉。客戶端 2 在最後一個響應中從伺服器收到了兩個值 [牛奶] 和 [蛋]，所以客戶端 2 現在合併這些值，並新增火腿形成一個新的值，[雞蛋，牛奶，火腿]。它將這個值傳送到伺服器，帶著之前的版本號 2 。伺服器檢測到新值會覆蓋版本 2 [雞蛋]，但新值也會與版本 3 [牛奶，麵粉] **併發**，所以剩下的兩個是 v3 [牛奶，麵粉]，和 v4：[雞蛋，牛奶，火腿]
+4. 同時，客戶端 2 想要加入火腿，不知道客戶端 1 剛剛加了麵粉。客戶端 2 在最後一個響應中從伺服器收到了兩個值 [牛奶] 和 [蛋]，所以客戶端 2 現在合併這些值，並新增火腿形成一個新的值，[雞蛋，牛奶，火腿]。它將這個值傳送到伺服器，帶著之前的版本號 2 。伺服器檢測到新值會覆蓋版本 2 [雞蛋]，但新值也會與版本 3 [牛奶，麵粉] **併發**，所以剩下的兩個是 v3 [牛奶，麵粉]，和 v4：[雞蛋，牛奶，火腿]
 5. 最後，客戶端 1 想要加培根。它以前在 v3 中從伺服器接收 [牛奶，麵粉] 和 [雞蛋]，所以它合併這些，新增培根，並將最終值 [牛奶，麵粉，雞蛋，培根] 連同版本號 v3 發往伺服器。這會覆蓋 v3 [牛奶，麵粉]（請注意 [雞蛋] 已經在最後一步被覆蓋），但與 v4 [雞蛋，牛奶，火腿] 併發，所以伺服器保留這兩個併發值。
 
 ![](../img/fig5-13.png)