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README-zh-Hans.md

@@ -218,7 +218,7 @@ lang: zh-Hans
 
 * **短期** - 以系统设计主题的**广度**为目标。通过解决**一些**面试题来练习。
 * **中期** - 以系统设计主题的**广度**和**初级深度**为目标。通过解决**很多**面试题来练习。
-* **长期** - 以系统设计主题的**广度**和**高级深度**为目标。通过解决**大部分**面试题来联系。
+* **长期** - 以系统设计主题的**广度**和**高级深度**为目标。通过解决**大部分**面试题来练习。
 
 |                                          | 短期   | 中期   | 长期   |
 | ---------------------------------------- | ---- | ---- | ---- |
@@ -269,20 +269,20 @@ lang: zh-Hans
     * 数据库查找
 * API 和面向对象设计
 
-### 第四步：度量设计
+### 第四步：扩展设计
 
-确认和处理瓶颈以及一些限制。举例来说就是你需要下面的这些来完成拓展性的议题吗？
+确认和处理瓶颈以及一些限制。举例来说就是你需要下面的这些来完成扩展性的议题吗？
 
 * 负载均衡
-* 水平拓展
+* 水平扩展
 * 缓存
 * 数据库分片
 
-论述可能的解决办法和代价。每件事情需要取舍。可以使用[可拓展系统的设计原则](#系统设计主题的索引)来处理瓶颈。
+论述可能的解决办法和代价。每件事情需要取舍。可以使用[可扩展系统的设计原则](#系统设计主题的索引)来处理瓶颈。
 
 ### 预估计算量
 
-你或许会被要求通过手算进行一些估算。涉及到的[附录](#附录)涉及到的是下面的这些资源：
+你或许会被要求通过手算进行一些估算。[附录](#附录)涉及到的是下面的这些资源：
 
 * [使用预估计算量](http://highscalability.com/blog/2011/1/26/google-pro-tip-use-back-of-the-envelope-calculations-to-choo.html)
 * [2 的次方表](#2-的次方表)
@@ -402,7 +402,7 @@ lang: zh-Hans
 
 ### 第二步：回顾可扩展性文章
 
-[可扩展性](http://www.lecloud.net/tagged/scalability)
+[可扩展性](http://www.lecloud.net/tagged/scalability/chrono)
 
 * 主题涵盖：
     * [Clones](http://www.lecloud.net/post/7295452622/scalability-for-dummies-part-1-clones)
@@ -1187,7 +1187,7 @@ Redis 有下列附加功能：
 - 将查找到的结果存储到缓存中
 - 返回所需内容
 
-```
+```python
 def get_user(self, user_id):
     user = cache.get("user.{0}", user_id)
     if user is None:
@@ -1230,7 +1230,7 @@ set_user(12345, {"foo":"bar"})
 
 缓存代码：
 
-```
+```python
 def set_user(user_id, values):
     user = db.query("UPDATE Users WHERE id = {0}", user_id, values)
     cache.set(user_id, user)
@@ -1579,7 +1579,7 @@ Latency Comparison Numbers
 L1 cache reference                           0.5 ns
 Branch mispredict                            5   ns
 L2 cache reference                           7   ns                      14x L1 cache
-Mutex lock/unlock                          100   ns
+Mutex lock/unlock                           25   ns
 Main memory reference                      100   ns                      20x L2 cache, 200x L1 cache
 Compress 1K bytes with Zippy            10,000   ns       10 us
 Send 1 KB bytes over 1 Gbps network     10,000   ns       10 us
@@ -1628,7 +1628,7 @@ Notes
 | 设计类似于 Google 的搜索引擎      | [queue.acm.org](http://queue.acm.org/detail.cfm?id=988407)<br/>[stackexchange.com](http://programmers.stackexchange.com/questions/38324/interview-question-how-would-you-implement-google-search)<br/>[ardendertat.com](http://www.ardendertat.com/2012/01/11/implementing-search-engines/)<br/>[stanford.edu](http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html) |
 | 设计类似于 Google 的可扩展网络爬虫   | [quora.com](https://www.quora.com/How-can-I-build-a-web-crawler-from-scratch) |
 | 设计 Google 文档            | [code.google.com](https://code.google.com/p/google-mobwrite/)<br/>[neil.fraser.name](https://neil.fraser.name/writing/sync/) |
-| 设计类似 Redis 的建值存储        | [slideshare.net](http://www.slideshare.net/dvirsky/introduction-to-redis) |
+| 设计类似 Redis 的键值存储        | [slideshare.net](http://www.slideshare.net/dvirsky/introduction-to-redis) |
 | 设计类似 Memcached 的缓存系统    | [slideshare.net](http://www.slideshare.net/oemebamo/introduction-to-memcached) |
 | 设计类似亚马逊的推荐系统            | [hulu.com](http://tech.hulu.com/blog/2011/09/19/recommendation-system.html)<br/>[ijcai13.org](http://ijcai13.org/files/tutorial_slides/td3.pdf) |
 | 设计类似 Bitly 的短链接系统       | [n00tc0d3r.blogspot.com](http://n00tc0d3r.blogspot.com/) |