docs(README.md): 统一格式、修改 PV 和 UV 的解释

本次提交主要修改的详细描述如下。目的是为了使文章看起来更加整洁。

1. 除了 `(` 和 `)` 符号，其余部分均采用中文全角符。这样统一了全文的符号风格
2. 英文前后添加空格
3. PV 和 UV 解释中，添加了特定的时间范围，实际上是不限特定时间范围的，增加描述的准确性
4. QPS、UV、PV 名词描述的英文，修改为复数形式

README.md

@@ -5,7 +5,7 @@
 - 单台机器对 HTTP 短连接 QPS 1W+ 的压测实战
 - 单台机器 100W 长连接的压测实战
 - 对 grpc 接口进行压测
-- 支持http1.1和2.0长连接
+- 支持 http1.1 和 2.0 长连接
 > 简单扩展即可支持 私有协议
 
 ## 目录
@@ -70,7 +70,7 @@ go 实现的压测工具，每个用户用一个协程的方式模拟，最大
 
 ```shell
 
-# 运行 以mac为示例
+# 运行以 mac 为示例
 ./go-stress-testing-mac -c 1 -n 100 -u https://www.baidu.com/
 
 ```
@@ -119,15 +119,15 @@ go 实现的压测工具，每个用户用一个协程的方式模拟，最大
 
 **失败数**: 压测中，请求失败的数量
 
-**qps**: 当前压测的QPS(每秒钟处理请求数量)
+**qps**: 当前压测的 QPS (每秒钟处理请求数量)
 
 **最长耗时**: 压测中，单个请求最长的响应时长
 
 **最短耗时**: 压测中，单个请求最短的响应时长
 
 **平均耗时**: 压测中，单个请求平均的响应时长
 
-**错误码**: 压测中，接口返回的 code码:返回次数的集合
+**错误码**: 压测中，接口返回的 code 码:返回次数的集合
 
 ## 2、压测
 ### 2.1 压测是什么
@@ -138,17 +138,17 @@ go 实现的压测工具，每个用户用一个协程的方式模拟，最大
 
 ### 2.2 为什么要压测
 
-- 压测的目的就是通过压测(模拟真实用户的行为)，测算出机器的性能(单台机器的QPS)，从而推算出系统在承受指定用户数(100W)时，需要多少机器能支撑得住
+- 压测的目的就是通过压测(模拟真实用户的行为)，测算出机器的性能(单台机器的 QPS)，从而推算出系统在承受指定用户数(100W)时，需要多少机器能支撑得住
 - 压测是在上线前为了应对未来可能达到的用户数量的一次预估(提前演练)，压测以后通过优化程序的性能或准备充足的机器，来保证用户的体验。
 
 ### 2.3 压测名词解释
 #### 2.3.1 压测类型解释
 
-| 压测类型 |   解释  |
-| :----   | :---- |
-| 压力测试(Stress Testing)          |  也称之为强度测试，测试一个系统的最大抗压能力，在强负载(大数据、高并发)的情况下，测试系统所能承受的最大压力，预估系统的瓶颈    |
-| 并发测试(Concurrency Testing)     |  通过模拟很多用户同一时刻访问系统或对系统某一个功能进行操作，来测试系统的性能，从中发现问题(并发读写、线程控制、资源争抢)      |
-| 耐久性测试(Configuration Testing) |  通过对系统在大负荷的条件下长时间运行，测试系统、机器的长时间运行下的状况,从中发现问题(内存泄漏、数据库连接池不释放、资源不回收)     |
+| 压测类型 | 解释                                                                |
+| :----   |:------------------------------------------------------------------|
+| 压力测试(Stress Testing)          | 也称之为强度测试，测试一个系统的最大抗压能力，在强负载(大数据、高并发)的情况下，测试系统所能承受的最大压力，预估系统的瓶颈    |
+| 并发测试(Concurrency Testing)     | 通过模拟很多用户同一时刻访问系统或对系统某一个功能进行操作，来测试系统的性能，从中发现问题(并发读写、线程控制、资源争抢)     |
+| 耐久性测试(Configuration Testing) | 通过对系统在大负荷的条件下长时间运行，测试系统、机器的长时间运行下的状况，从中发现问题(内存泄漏、数据库连接池不释放、资源不回收) |
 
 
 #### 2.3.2 压测名词解释
@@ -157,7 +157,7 @@ go 实现的压测工具，每个用户用一个协程的方式模拟，最大
 | :----   | :---- |
 | 并发(Concurrency)     |  指一个处理器同时处理多个任务的能力(逻辑上处理的能力)     |
 | 并行(Parallel)        |  多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务(物理上同时执行)     |
-| QPS(每秒钟查询数量 Query Per Second) | 服务器每秒钟处理请求数量 (req/sec  请求数/秒  一段时间内总请求数/请求时间)    |
+| QPS(每秒钟查询数量 Queries Per Second) | 服务器每秒钟处理请求数量 (req/sec  请求数/秒  一段时间内总请求数/请求时间)    |
 | 事务(Transactions) | 是用户一次或者是几次请求的集合    |
 | TPS(每秒钟处理事务数量 Transaction Per Second) | 服务器每秒钟处理事务数量(一个事务可能包括多个请求)    |
 | 请求成功数(Request Success Number) | 在一次压测中，请求成功的数量    |
@@ -169,32 +169,32 @@ go 实现的压测工具，每个用户用一个协程的方式模拟，最大
 
 #### 2.3.3 机器性能指标解释
 
-| 机器性能 |   解释  |
-| :----   | :---- |
-| CPU利用率(CPU Usage)       |  CPU 利用率分用户态、系统态和空闲态，CPU利用率是指:CPU执行非系统空闲进程的时间与CPU总执行时间的比率      |
-| 内存使用率(Memory usage)    |  内存使用率指的是此进程所开销的内存。      |
-| IO(Disk input/ output)    |  磁盘的读写包速率       |
-| 网卡负载(Network Load)      |  网卡的进出带宽,包量       |
+| 机器性能 | 解释                                                           |
+| :----   |:-------------------------------------------------------------|
+| CPU利用率(CPU Usage)       | CPU 利用率分用户态、系统态和空闲态，CPU 利用率是指：CPU 执行非系统空闲进程的时间与 CPU 总执行时间的比率 |
+| 内存使用率(Memory usage)    | 内存使用率指的是此进程所开销的内存                                            |
+| IO(Disk input/ output)    | 磁盘的读写包速率                                                     |
+| 网卡负载(Network Load)      | 网卡的进出带宽，包量                                                   |
 
 #### 2.3.4 访问指标解释
 
-| 访问 |   解释  |
-| :----   | :---- |
-| PV(页面浏览量 Page View)           |  用户每打开1个网站页面，记录1个PV。用户多次打开同一页面，PV值累计多次      |
-| UV(网站独立访客 Unique Visitor)    |  通过互联网访问、流量网站的自然人。1天内相同访客多次访问网站，只计算为1个独立访客       |
+| 访问 | 解释                                                                         |
+| :----   |:---------------------------------------------------------------------------|
+| PV(页面浏览量 Page Views)           | 一定时间范围内（时间范围可以是一天、一个月等自定义的时间段），用户每打开 1 个网站页面，记录 1 个 PV。用户多次打开同一页面，PV 值累计多次 |
+| UV(网站独立访客 Unique Visitors)    | 一定时间范围内（时间范围可以是一天、一个月等自定义的时间段），通过互联网访问、流量网站的自然人。相同访客多次访问网站，只计算为 1 个独立访客    |
 
 ### 2.4 如何计算压测指标
 
-- 压测我们需要有目的性的压测，这次压测我们需要达到什么目标(如:单台机器的性能为 100QPS?网站能同时满足100W人同时在线)
-- 可以通过以下计算方法来进行计算:
-- 压测原则:每天80%的访问量集中在20%的时间里，这20%的时间就叫做峰值
-- 公式: ( 总PV数`*`80% ) / ( 每天的秒数`*`20% ) = 峰值时间每秒钟请求数(QPS)
-- 机器: 峰值时间每秒钟请求数(QPS) / 单台机器的QPS = 需要的机器的数量
+- 压测我们需要有目的性的压测，这次压测我们需要达到什么目标(如：单台机器的性能为 100 QPS ？网站能同时满足 100W 人同时在线)
+- 可以通过以下计算方法来进行计算：
+- 压测原则：每天 80% 的访问量集中在20%的时间里，这 20% 的时间就叫做峰值
+- 公式：( 总PV数`*`80% ) / ( 每天的秒数`*`20% ) = 峰值时间每秒钟请求数(QPS)
+- 机器：峰值时间每秒钟请求数(QPS) / 单台机器的QPS = 需要的机器的数量
 
-- 假设:网站每天的用户数(100W)，每天的用户的访问量约为3000W PV，这台机器的需要多少QPS?
+- 假设：网站每天的用户数(100W)，每天的用户的访问量约为 3000W PV，这台机器的需要多少 QPS ？
 > ( 30000000\*0.8 ) / (86400 * 0.2) ≈ 1389 (QPS)
 
-- 假设:单台机器的的QPS是69，需要需要多少台机器来支撑？
+- 假设：单台机器的的 QPS 是 69，需要需要多少台机器来支撑？
 > 1389 / 69 ≈ 20
 
 ## 3、常见的压测工具