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isno · Jun 20, 2024 · 0607908 · 0607908
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diff --git a/Observability/logging.md b/Observability/logging.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # 9.3.2 日志的存储的选型
 
-日志的存储/分析是最典型的大数据处理场景：高吞吐写入（GB/s）、低成本海量存储（PB/天）、还要实时文本检索（1s 内），技术难度最大，挑战最高。
+日志的存储/分析是最典型的大数据处理场景：高吞吐写入（GB/s）、低成本海量存储（PB级别）、还要实时文本检索（1s 内），技术难度最大，挑战最高。
 
 本节从索引原理和成本分析的角度，介绍 Elastic（全文索引）、Loki（仅索引元数据）和 ClickHouse（列式数据库）三类代表。
 

diff --git a/ServiceMesh/conclusion.md b/ServiceMesh/conclusion.md
@@ -2,9 +2,9 @@
 
 为解决微服务的难题，服务治理 SDK 被剥离至 Sidecar，这是 Service Mesh 在技术实现上走出的第一步。而这也是 ServiceMesh 最重要的一步，实现了业务逻辑和非业务逻辑最彻底的分离，让软件开发回顾本质，让工程师们的精力专注在应用创新以及实现业务层价值。
 
-解决了最核心的问题，ServiceMesh 引来海阔天空的发展，沿着上述“分离的”发展主线，基础设施层继续下沉到 VM、K8S，产品的形态也开始多元化：Ambient Mesh、Sidecarless。
+解决了最核心的问题，ServiceMesh 引来海阔天空的发展，沿着上述“分离的”发展主线，基础设施层继续下沉到 VM、K8S，产品的形态也开始多元化：Proxyless、Ambient Mesh、Sidecarless。
 
-最后，我们看到从 ServiceMesh 到云原生绝大部分的技术栈，虽然各个维度、领域不同，但都是“下沉为基础设施层”、“以应用为中心”这种思想的进一步体现。
+最后，从 ServiceMesh 以及云原生绝大部分的技术栈，虽然各个维度、领域不同，但都是“下沉为基础设施层”、“以应用为中心”这种思想的进一步延伸。
 
 
 参考文档：

diff --git a/network/networking.md b/network/networking.md
@@ -1,6 +1,8 @@
 # 3.2 Linux 系统收包流程
 
-一个请求从客户端经过 DNS、HTTP、拥塞控制。。。，终于到达目的地网卡（eth0）。这一节，笔者根据图 3-1 所示的 Linux ingress 架构，概述数据包在 Linux 内核中是被如何处理的。
+客户端发起请求，先通过 DNS 获得目的地 IP，然后封装成 HTTP 协议，数据包经过路由，还有拥塞控制，最终到达目的地网卡（eth0），并进入 Linux 内核。
+
+这一节，笔者根据图 3-1 所示的 Linux ingress 架构，概述数据包在 Linux 内核中是被如何处理的。
 
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