fix typo

ch8/ch8-04-3.md

@@ -49,6 +49,6 @@ func main() {
 }
 ```
 
-调用counter(naturals)将导致将`chan int`类型的naturals隐式地转换为`chan<- int`类型只发送型的channel。调用printer(squares)也会导致相似的隐式转换，这一次是转换为`<-chan int`类型只接收型的channel。任何双向channel向单向channel变量的赋值操作都将导致该隐式转换。这里并没有反向转换的语法：也就是不能将一个类似`chan<- int`类型的单向型的channel转换为`chan int`类型的双向型的channel。
+调用counter（naturals）时，naturals的类型将隐式地从chan int转换成chan<- int。调用printer(squares)也会导致相似的隐式转换，这一次是转换为`<-chan int`类型只接收型的channel。任何双向channel向单向channel变量的赋值操作都将导致该隐式转换。这里并没有反向转换的语法：也就是不能将一个类似`chan<- int`类型的单向型的channel转换为`chan int`类型的双向型的channel。
 
 

ch8/ch8-05.md

@@ -41,7 +41,7 @@ func makeThumbnails2(filenames []string) {
 
 这个版本运行的实在有点太快，实际上，由于它比最早的版本使用的时间要短得多，即使当文件名的slice中只包含有一个元素。这就有点奇怪了，如果程序没有并发执行的话，那为什么一个并发的版本还是要快呢？答案其实是makeThumbnails在它还没有完成工作之前就已经返回了。它启动了所有的goroutine，每一个文件名对应一个，但没有等待它们一直到执行完毕。
 
-没有什么直接的办法能够等待goroutine完成，但是我们可以改变goroutine里的代码让其能够将完成情况报告给外部的goroutine知晓，使用的方式是向一个共享的channel中发送事件。因为我们已经知道内部的goroutine只有len(filenames)，所以外部的goroutine只需要在返回之前对这些事件计数。
+没有什么直接的办法能够等待goroutine完成，但是我们可以改变goroutine里的代码让其能够将完成情况报告给外部的goroutine知晓，使用的方式是向一个共享的channel中发送事件。因为我们已经确切地知道有len(filenames)个内部goroutine，所以外部的goroutine只需要在返回之前对这些事件计数。
 
 ```go
 // makeThumbnails3 makes thumbnails of the specified files in parallel.

ch8/ch8-06.md

@@ -38,7 +38,7 @@ func main() {
 }
 ```
 
-注意这里的crawl所在的goroutine会将link作为一个显式的参数传入，来避免“循环变量快照”的问题(在5.6.1中有讲解)。另外注意这里将命令行参数传入worklist也是在一个另外的goroutine中进行的，这是为了避免在main goroutine和crawler goroutine中同时向另一个goroutine通过channel发送内容时发生死锁(因为另一边的接收操作还没有准备好)。当然，这里我们也可以用buffered channel来解决问题，这里不再赘述。
+注意这里的crawl所在的goroutine会将link作为一个显式的参数传入，来避免“循环变量快照”的问题(在5.6.1中有讲解)。另外注意这里将命令行参数传入worklist也是在一个另外的goroutine中进行的，这是为了避免channel两端的main goroutine与crawler goroutine都尝试向对方发送内容，却没有一端接收内容时发生死锁。当然，这里我们也可以用buffered channel来解决问题，这里不再赘述。
 
 现在爬虫可以高并发地运行起来，并且可以产生一大坨的URL了，不过还是会有俩问题。一个问题是在运行一段时间后可能会出现在log的错误信息里的：
 
@@ -58,7 +58,7 @@ https://golang.org/blog/
 
 最初的错误信息是一个让人莫名的DNS查找失败，即使这个域名是完全可靠的。而随后的错误信息揭示了原因：这个程序一次性创建了太多网络连接，超过了每一个进程的打开文件数限制，既而导致了在调用net.Dial像DNS查找失败这样的问题。
 
-这个程序实在是太他妈并行了。无穷无尽地并行化并不是什么好事情，因为不管怎么说，你的系统总是会有一个些限制因素，比如CPU核心数会限制你的计算负载，比如你的硬盘转轴和磁头数限制了你的本地磁盘IO操作频率，比如你的网络带宽限制了你的下载速度上限，或者是你的一个web服务的服务容量上限等等。为了解决这个问题，我们可以限制并发程序所使用的资源来使之适应自己的运行环境。对于我们的例子来说，最简单的方法就是限制对links.Extract在同一时间最多不会有超过n次调用，这里的n是fd的limit-20，一般情况下。这和一个夜店里限制客人数目是一个道理，只有当有客人离开时，才会允许新的客人进入店内(译注：作者你个老流氓)。
+这个程序实在是太他妈并行了。无穷无尽地并行化并不是什么好事情，因为不管怎么说，你的系统总是会有一个些限制因素，比如CPU核心数会限制你的计算负载，比如你的硬盘转轴和磁头数限制了你的本地磁盘IO操作频率，比如你的网络带宽限制了你的下载速度上限，或者是你的一个web服务的服务容量上限等等。为了解决这个问题，我们可以限制并发程序所使用的资源来使之适应自己的运行环境。对于我们的例子来说，最简单的方法就是限制对links.Extract在同一时间最多不会有超过n次调用，这里的n一般小于文件描述符的上限值，比如20。这和一个夜店里限制客人数目是一个道理，只有当有客人离开时，才会允许新的客人进入店内(译注：作者你个老流氓)。
 
 我们可以用一个有容量限制的buffered channel来控制并发，这类似于操作系统里的计数信号量概念。从概念上讲，channel里的n个空槽代表n个可以处理内容的token(通行证)，从channel里接收一个值会释放其中的一个token，并且生成一个新的空槽位。这样保证了在没有接收介入时最多有n个发送操作。(这里可能我们拿channel里填充的槽来做token更直观一些，不过还是这样吧~)。由于channel里的元素类型并不重要，我们用一个零值的struct{}来作为其元素。
 
@@ -115,7 +115,7 @@ func main() {
 
 现在这个并发爬虫会比5.6节中的深度优先搜索版快上20倍，而且不会出什么错，并且在其完成任务时也会正确地终止。
 
-下面的程序是避免过度并发的另一种思路。这个版本使用了原来的crawl函数，但没有使用计数信号量，取而代之用了20个长活的crawler goroutine，这样来保证最多20个HTTP请求在并发。
+下面的程序是避免过度并发的另一种思路。这个版本使用了原来的crawl函数，但没有使用计数信号量，取而代之用了20个常驻的crawler goroutine，这样来保证最多20个HTTP请求在并发。
 
 ```go
 func main() {