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log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying/the-end.md

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 结束语
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-如果你对于本文中所谈到的关于日志的大部内容，如下内容是您可以参考的其它资料。对于同一事务人们会用不同的术语，这会让人有一些困惑，从数据库系统到分布式系统，从各类企业级应用软件到广阔的开源世界。无论如何，在大方向上还是有一些共同之处。
+如果你从头一直做读到了这，那么我对日志的理解你大部分都知道了。
 
-学术论文、系统、评论和博客：
+这里再给一些有意思参考资料，你可以再去看看。
 
-- 关于[状态机](http://www.cs.cornell.edu/fbs/publications/smsurvey.pdf%E2%80%8E)和[主备份](http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.20.5896)复现的概述。
-- [PacificA](http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=66814)是实施微软基于日志的分布式存储系统的通用架构。
-- [Spanner](http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/en/us/archive/spanner-osdi2012.pdf)-并不是每个人都支持把逻辑时间用于他们的日志，Google最新的数据库就尝试使用物理时间，并通过把时间戳直接做为区间来直接建时钟迁移的不确定性。
-- [Datanomic](http://www.datomic.com/)：[解构数据库](https://www.youtube.com/watch?v=Cym4TZwTCNU)，它是Rich Hickey在它的首个数据库产品中的的重要陈述之一，Rich Hickey是Clojure的创建者。
-- [在消息传递系统中回卷恢复协议的调查](http://www.cs.utexas.edu/~lorenzo/papers/SurveyFinal.pdf)。我发现这个有助于引入容错处理和数据库以外的应用系统日志恢复。
-- [Reactive Manifesto](http://www.reactivemanifesto.org/)-事实上我并不清楚反应编程的确切涵义，但是我想它和“事件驱动”指的是同一件事。这个链接并没有太多的讯息，但由久富盛史的Martin Odersky讲授的[课程](https://www.coursera.org/course/reactive)是很有吸引力的。
-- Paxos!
-    1. 原始文章在此[链接](http://research.microsoft.com/en-us/um/people/lamport/pubs/lamport-paxos.pdf)。Leslie Lamport有一个有趣的历史：在80年代算法是如何发现的，但是直到1998年才发表了，因为评审组不喜欢论文中的希腊寓言，而作者又不愿修改。
-    2. 甚至于论文发布以后，它还是不被人们理解。Lamport再次尝试，这次它包含了一些并不有趣的小细节，这些细节是关于如何使用这些新式的自动化的计算机的。它仍然没有得到广泛的认可。
+人们会用不同的术语描述同一事物，当你从数据库系统到分布式系统、从各类企业级应用软件到广阔的开源世界查看资料时，
+这会让人有一些困惑。无论如何，在大方向上还是有一些共同之处。
+
+学术论文、系统、讨论和博客：
+
+- 关于[状态机](http://www.cs.cornell.edu/fbs/publications/smsurvey.pdf%E2%80%8E)和[主备份](http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.20.5896)复制的概述。
+- [`PacificA`](http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=66814)是实施微软基于日志的分布式存储系统的通用架构。
+- [`Spanner`](http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/en/us/archive/spanner-osdi2012.pdf)-并不是每个人都支持把逻辑时间用于他们的日志，Google最新的数据库就尝试使用物理时间，并通过把时间戳直接做为区间来直接建时钟迁移的不确定性。
+- [`Datanomic`](http://www.datomic.com/)：[解构数据库](https://www.youtube.com/watch?v=Cym4TZwTCNU)是***Rich Hickey***（`Clojure`的创建者）在它的首个数据库产品中的的重要陈述之一。
+- [在消息传递系统中回滚恢复协议的调查](http://www.cs.utexas.edu/~lorenzo/papers/SurveyFinal.pdf)。
+    我发现这是有关容错处理和通过日志在数据库之外完成恢复的实际应用的很不错的介绍。
+- [Reactive Manifesto](http://www.reactivemanifesto.org/) ——
+    我其实并不清楚反应编程（`reactive programming`）的确切涵义，但是我想它和『事件驱动』指的是同一件事。
+    这个链接并没有太多的讯息，但***Martin Odersky***（`Scala`名家）讲授的[这个课程](https://www.coursera.org/course/reactive)是很有吸引力的。
+- `Paxos`!
+    1. 原论文在[这里](http://research.microsoft.com/en-us/um/people/lamport/pubs/lamport-paxos.pdf)。
+        ***Leslie Lamport*** 有一个有趣的历史：在80年代算法是如何发现的，但是直到1998年才发表了，因为评审组不喜欢论文中的希腊寓言，而作者又不愿修改。
+    2. 甚至于论文发布以后，它还是不被人们理解。***Lamport*** 再次尝试，这次它包含了一些并不有趣的小细节，这些细节是关于如何使用这些新式的自动化的计算机的。
+        它仍然没有得到广泛的认可。
     3. [Fred Schneider](http://www.cs.cornell.edu/fbs/publications/SMSurvey.pdf)和[Butler Lampson](http://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying)分别给出了更多细节关于在实时系统中如何应用Paxos.
     4. 一些Google的工程师总结了他们在Chubby中实施Paxos的[经验](http://www.cs.utexas.edu/users/lorenzo/corsi/cs380d/papers/paper2-1.pdf)。
     5. 我发现所有关于Paxos的论文理解起来很痛苦，但是值得我们费大力气弄懂。你不必忍受这样的痛苦了，因为日志结构的文件系统的大师[John Ousterhout](http://www.stanford.edu/~ouster/cgi-bin/papers/lfs.pdf)的这个[视频](https://www.youtube.com/watch?v=JEpsBg0AO6o)让这一切变得相当的容易。这些一致性算法用展开的通信图表述的更好，而不是在论文中通过静态的描述来说明。颇为讽刺的是，这个视频录制的初衷是告诉人们Paxos很难理解。
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 - [Akka](http://akka.io/) 是用于Scala的动作者架构。它有一个[事件驱动](https://github.com/eligosource/eventsourced)的插件，它提供持久化和记录。
 - [Samza](http://storm-project.net/)是我们在LinkedIn中用到的流处理框架，它用到了本文论述的诸多理念，同时与Kafka集成来作为底层的日志。
 - [Storm](http://storm-project.net/)是广泛使用的可以很好的与Kafka集成的流处理框架之一。
-- [Spark Streaming](http://spark.incubator.apache.org/docs/0.7.3/streaming-programming-guide.html)一个流处理框架，它是[Spark](http://spark.incubator.apache.org/)的一部分。
-- [Summingbird](https://blog.twitter.com/2013/streaming-mapreduce-with-summingbird)是在Storm或Hadoop之上的一层，它提供了便洁的计算摘要。
+- [`Spark Streaming`](http://spark.incubator.apache.org/docs/0.7.3/streaming-programming-guide.html)一个流处理框架，它是[`Spark`](http://spark.incubator.apache.org/)的一部分。
+- [`Summingbird`](https://blog.twitter.com/2013/streaming-mapreduce-with-summingbird)是在`Storm`或`Hadoop`之上的一层，它提供了便洁的计算摘要。
 
-对于这一领域，我将持续的关注，如何您知道一些我遗漏的内容，请您告知，谢谢。
+对于这一领域，我将持续的关注，如何您知道一些我遗漏的内容，请您告知。
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+最后一起来听听这首歌放松一下吧：
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+[The Log Song - Ren & Stimpy (Deadwood HoN) ](https://youtu.be/2C7mNr5WMjA)
 
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