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docs/cn/benchmark.md

@@ -54,7 +54,7 @@ thrift是由facebook最早在07年开发的序列化方法和rpc框架，包含
 
 在百度的环境中，这是句大白话，哪个产品线，哪个系统没有长尾呢？作为承载大部分服务的RPC框架自然得处理好长尾，减少长尾对正常请求的影响。但在实现层面，这个问题对设计的影响太大了。如果测试中没有长尾，那么RPC实现就可以假设每个请求都差不多快，这时候最优的方法是用多个线程独立地处理请求。由于没有上下文切换和cache一致性同步，程序的性能会显著高于多个线程协作时的表现。
 
-比如简单的echo程序，处理一个请求只需要200-300纳秒，单个线程可以达到300-500万的吞吐。但如果多个线程协作，即使在及其流畅的系统中，也要付出3-5微秒的上下文切换代价和1微秒的cache同步代价，这还没有考虑多个线程间的其他互斥逻辑，一般来说单个线程的吞吐很难超过10万，即使24核全部用满，吞吐也只有240万，不及一个线程。这正是以http server为典型的服务选用[单线程模型](threading_overview.md#单线程reactor)的原因（多个线程独立运行eventloop）：大部分http请求的处理时间是可预测的，对下游的访问也不会有任何阻塞代码。这个模型可以最大化cpu利用率，同时提供可接受的延时。
+比如简单的echo程序，处理一个请求只需要200-300纳秒，单个线程可以达到300-500万的吞吐。但如果多个线程协作，即使在极其流畅的系统中，也要付出3-5微秒的上下文切换代价和1微秒的cache同步代价，这还没有考虑多个线程间的其他互斥逻辑，一般来说单个线程的吞吐很难超过10万，即使24核全部用满，吞吐也只有240万，不及一个线程。这正是以http server为典型的服务选用[单线程模型](threading_overview.md#单线程reactor)的原因（多个线程独立运行eventloop）：大部分http请求的处理时间是可预测的，对下游的访问也不会有任何阻塞代码。这个模型可以最大化cpu利用率，同时提供可接受的延时。
 
 多线程付出这么大的代价是为了**隔离请求间的影响**。一个计算复杂或索性阻塞的过程不会影响到其他请求，1%的长尾最终只会影响到1%的性能。而多个独立的线程是保证不了这点的，一个请求进入了一个线程就等于“定了终生”，如果前面的请求慢了一下，那也只能跟着慢了。1%的长尾会影响远超1%的请求，最终表现不佳。换句话说，乍看上去多线程模型“慢”了，但在真实应用中反而会获得更好的综合性能。