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isno · Dec 28, 2024 · bf060be · bf060be
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diff --git a/Observability/profiles.md b/Observability/profiles.md
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 # 9.3.4 性能剖析 Profiling
 
-熟悉 Golang 的开发者对 pprof 工具一定不陌生。进行软件性能调试和分析时，利用 pprof 提供的 CPU 和内存分析功能，深入了解 Golang 函数的执行时间和内存使用情况。
+熟悉 Golang 的工程师对 pprof 工具一定不陌生。借助 pprof 提供的 CPU 和内存分析功能，工程师能够深入了解 Golang 函数的执行时间、内存使用情况，从而分析、优化软件性能。
 
-在可观测性领域，性能剖析（Profiling）的作用与 Go 语言中的 pprof 类似，**都是对运行中的程序进行动态分析，生成程序运行时的详细数据（即 Profiles），全面了解程序资源的使用情况，确定代码和性能瓶颈之间的关联**。
+可观测性领域内的性能剖析（Profiling）的目标与 Golang 中的 pprof 类似，两者皆是对运行中应用动态分析、生成详细的运行数据（Profiles），帮助工程师全面了解软件资源使用情况，确定代码和性能瓶颈之间的关联。
 
-Profiles 数据一般表示成火焰图、堆栈图或内存分析图等形式，是从“是什么”到“为什么”这一过程中至关重要的依据。例如，通过链路追踪发现延迟产生的位置，然后依靠 Profiles 生成的火焰图进一步定位到具体的代码行。2021 年，国内某站崩溃，工程师们使用火焰图观察到到一处 Lua 代码存在异常，最终定位到问题的源头[^1]。
+Profiles 数据通常以火焰图、堆栈图或内存分析图等形式呈现，是从“是什么”到“为什么”这一过程中重要的依据。例如，通过链路追踪识别出延迟（是什么）的位置，然后根据火焰图进一步定位到具体的代码行（为什么）。2021 年，国内某网站崩溃，工程师分析火焰图发现 Lua 代码存在异常，最终成功定位到问题源头[^1]。
 
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   ![](../assets/lua-cpu-flame-graph.webp)<br/>
@@ -22,7 +22,7 @@ Profiles 数据一般表示成火焰图、堆栈图或内存分析图等形式
 
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-Profiles 数据通常由多种不同的分析器（Profiler）生成，以下是一些常见的分析器类型：
+Profiles 数据包括多种类型，由不同的分析器（Profiler）生成，常见分析器如下：
 
 - **CPU 分析器**：用于分析哪些函数或方法在运行时消耗了最多的 CPU 时间。例如，通过 CPU Profiler，我们可以确定某个算法的优化是否减少了 CPU 使用率。
 - **堆分析器（Heap Profiler）**：用于监测程序的内存使用情况，帮助发现内存泄漏或不必要的内存分配。例如，在 Java 应用中，Heap Profiler 可以帮助找到导致内存溢出的具体对象或数据结构。
@@ -31,7 +31,7 @@ Profiles 数据通常由多种不同的分析器（Profiler）生成，以下是
 - **I/O 分析器**：分析 I/O 操作的性能，如用来分析文件读写操作的延迟或网络请求的耗时，从而优化数据传输效率。
 - **特定编程语言的分析器**：如 JVM Profiler，专门分析运行在 Java 虚拟机上的应用程序。
 
-过去，由于分析器的资源消耗较大，工程师们往往仅在紧急情况下才会临时使用它们。随着低开销分析技术的发展，如编程语言层面的 Java Flight Recorder 和 Async Profiler，以及操作系统层面的 systemTap 和 eBPF 技术的出现，让生产环境中的持续性能分析（Continuous Profiling）变得越来越可行，捕获偶发故障的现场快照也变得更加容易。
+过去，由于分析器资源消耗较高，工程师通常仅在紧急情况下临时启用它们。随着低开销分析技术的兴起，如编程语言层面的 Java Flight Recorder 和 Async Profiler 技术、操作系统层面的 systemTap 和 eBPF 技术，让生产环境中的“持续性能分析”（Continuous Profiling）逐渐成为现实，捕获“疑难杂症”的现场快照也变得更加容易。
 
 [^1]: 参见《2021.07.13 我们是这样崩的》https://www.bilibili.com/read/cv17521097/
 
diff --git a/application-centric/ArgoCD.md b/application-centric/ArgoCD.md
diff --git a/application-centric/OAM.md b/application-centric/OAM.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# 10.3.5 OAM
+# 10.3.4 OAM
 
 2019 年 10 月，阿里云与微软在上海 QCon 大会上联合发布了开源项目 Open Application Model（OAM）。该项目以“关注点分离”（Separation of Concerns）为核心理念，为云原生应用的完整 DevOps 流程提供了高度抽象和封装。
 

diff --git a/application-centric/Operator.md b/application-centric/Operator.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# 10.3.4 Operator
+# 10.3.3 Operator
 
 Operator 的概念由 CoreOS 于 2016 年提出，它并非一个具体的工具或系统，而是一种封装、部署和管理 Kubernetes 应用的方法，尤其适合需要特定领域知识的复杂有状态应用，如数据库、分布式缓存和消息队列等。