[FLINK-18968][docs-zh] Optimize the translation of README.zh.md
diff --git a/README.zh.md b/README.zh.md
index e02be93..d89a4b6 100755
--- a/README.zh.md
+++ b/README.zh.md
@@ -1,127 +1,112 @@
-<img alt="有状态函数" src="docs/fig/stateful_functions_logo.png" width=350px/>
+<img alt="Stateful Functions" src="docs/fig/stateful_functions_logo.png" width=350px/>
-有状态函数是一个[Apache Flink](https://flink.apache.org/)库， __可简化构建分布式有状态应用程序的过程__ 。它基于有着可持久化状态的函数，这些函数可以在强大的一致性保证下进行动态交互。
+Stateful Functions（简称 StateFun）是一个 [Apache Flink](https://flink.apache.org/) 库， __可简化构建分布式有状态应用程序的过程__ 。它基于可持久化状态的函数，这些函数可以在强一致性保证下进行动态交互。
-有状态函数使强大的状态管理和组合，与AWS Lambda之类的FaaS实现和Kubernetes之类的现代资源编排框架的弹性，快速缩放/零缩放和滚动升级功能相结合成为可能。通过这些特性，它解决了当今许多FaaS设置中[最常被引用的两个缺点](https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2019/EECS-2019-3.pdf) ：状态一致和函数之间的高效消息传递。
+Stateful Functions 使我们能够将强大的状态管理与像 AWS Lambda 类似的 FaaS 实现和 Kubernetes 等现代资源编排框架的弹性、快速扩缩容和滚动升级功能相结合。通过这些特性，它解决了当今许多 FaaS 解决方案中 [最常被引用的两个缺点](https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2019/EECS-2019-3.pdf) ：函数间的状态一致性和高效消息传递。
-本自述文件旨在简要介绍核心概念以及如何进行设置
-以使您开始使用有状态函数。
+本文档旨在简要介绍 Stateful Functions 的核心概念以及如何开发一个 Stateful Functions 应用。
-有关详细文档，请访问[官方文档](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-statefun-docs-master) 。
+更多详细信息，可以参考 [官方文档](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-statefun-docs-master) ，相关代码示例，请查看[这里](statefun-examples/) 。
-有关代码示例，请查看[示例](statefun-examples/) 。
-
- [](https://travis-ci.org/apache/flink-statefun)
+[](https://travis-ci.org/apache/flink-statefun)
## 目录
-- [核心概念](#core-concepts)
- * [抽象化](#abstraction)
- * [函数模块和可扩展性](#modules)
- * [运行时](#runtime)
-- [入门](#getting-started)
- * [运行一个完整的例子](#greeter)
- * [新建项目](#project-setup)
- * [构建项目](#build)
- * [在IDE Harness中运行](#ide-harness)
-- [部署应用](#deploying)
- * [使用Docker映像进行部署](#docker)
- * [部署为Flink作业](#flink)
-- [贡献](#contributing)
-- [开源软件许可](#license)
+- [核心概念](#core-concepts)
+ * [摘要](#abstraction)
+ * [函数模块和可扩展性](#modules)
+ * [Runtime](#runtime)
+- [入门](#getting-started)
+ * [运行一个完整的例子](#greeter)
+ * [创建项目](#project-setup)
+ * [构建项目](#build)
+ * [在 IDE 中运行](#ide-harness)
+- [应用部署](#deploying)
+ * [使用 Docker 映像进行部署](#docker)
+ * [作为 Flink 作业部署](#flink)
+- [参与贡献](#contributing)
+- [开源软件许可](#license)
## <a name="core-concepts"></a>核心概念
-### <a name="abstraction"></a>抽象化
+### <a name="abstraction"></a>摘要
-有状态函数应用程序由以下原语组成：有状态函数，入口(ingress)，
-路由器(router)和出口(egress)。
+Stateful Functions 应用程序由以下原语组成：有状态函数，入口（Ingresses），路由（Routers）和出口（Egresses）。
<p align="center">
<img src="docs/fig/stateful_functions_overview.png" width="650px"/>
</p>
-#### 有状态函数
+#### Stateful Functions
-* _有状态函数_是通过消息调用的一小段逻辑/代码。每个有状态函数
-都作为_函数类型_的唯一可调用_虚拟实例_存在。每个实例都通过其``type``以及type中的唯一``ID`` （字符串）来寻址。
+* 一个 _stateful function_ 是通过消息调用的一小段逻辑/代码。每个 stateful function 都是作为 _函数类型_ 的唯一可
+调用 _虚拟实例_ 存在。每个实例都通过其 ``type`` 以及 type 中的唯一 ``ID``（字符串）来寻址。
-* 有状态函数可以从ingress或任何其他有状态函数（包括其自身）中调用。
-调用者只需要知道目标函数的地址即可。
+* Stateful Functions 可以从入口（Ingress）或任何其他的 stateful function（包括其自身）中调用，调用者只需要知道目标函数的逻辑地址即可。
-* 函数实例是_虚拟的_ ，因为它们不总是同时在内存中活跃。
-在任何时间点，只有一小部分函数及其状态作为实际对象存在。当
-虚拟实例接收到消息时，将配置一个对象并带着该虚拟实例的状态
-加载，然后处理该消息。与虚拟内存类似，许多函数的状态可能
-在任何时间点都被“交换出去”(swap out)。
+* 函数实例是 _虚拟的_ ，因为它们不总是同时在内存中活跃。在任何一个时间点，只有一小部分函数及其状态作为实际对象存在。
+当一个虚拟实例接收到消息时，将配置一个对象并带着该虚拟实例的状态加载，然后处理该消息。与虚拟内存类似，许多函数的状态可能
+在任何时间点都被“交换出去”（swap out）。
-* 函数的每个虚拟实例都有其自己的状态，可以通过局部变量访问。
-该状态是私有的，对于该实例是本地的(local)。
+* 函数的每个虚拟实例都有其自己的状态，可以通过局部变量访问，
+并且该状态是私有的，对于该实例来说是本地的。
-如果您知道Apache Flink的DataStream API，则可以将有状态函数考虑为轻量级的
-`KeyedProcessFunction` 。函数``type``等同于处理函数转换(process function transformation)，而`` ID ``是键(key)。不同之处
-在于，函数不是在定义数据流的有向非循环图（DAG）中组装（流拓扑），
-而是使用地址将事件任意发送到所有其他函数。
+如果您知道 Apache Flink 的 DataStream API，则可以将 Stateful Functions 考虑为轻量级的 `KeyedProcessFunction` 。函数 ``类型`` 等同于处理函数转换（process function transformation），而 `` ID `` 则是键值（key）。不同之处在于，函数不是在定义数据流（拓扑）的有向无环图（DAG）中组装，而是使用地址将事件任意发送到所有其他函数。
#### 入口和出口
-* _入口_ (Ingress)是事件最初到达有状态函数应用程序的方式。
-入口可以是消息队列，日志或HTTP服务器-产生事件并由
-应用程序处理的任何物件。
+* _入口_ （Ingress）是事件最初到达 Stateful Functions 应用程序的方式。
+入口可以是消息队列，日志或 HTTP 服务器 —— 任何可以产生事件并交由应用程序处理的系统。
-* _路由器_(Router)连接到入口(Ingress)，以确定哪个函数实例应最初处理事件。
+* _路由_（Router）将入口（Ingress）与 stateful function 连接起来，以确定哪个函数实例应该在最开始时处理来自入口的事件。
-* _出口_(Egress)是一种以标准化方式从应用程序发送事件的方法。
-出口是可选的；也有可能没有事件离开应用程序和函数接收器(functions sink)事件，或
-直接调用其他应用程序。
+* _出口_（Egress）是一种以标准化方式从应用程序发送事件的方法。
+出口是可选的，也有可能没有事件需要从应用程序中发送出去，函数会完成事件的处理或直接调用其他应用程序。
-### <a name="modules"></a>模块(Module)
+### <a name="modules"></a>模块（Module）
- _模块_(Module)将核心构建基元添加到有状态函数
- 应用程序的入口点，即入口，出口，路由器和有状态函数。
+_模块_（Module）是将核心构建单元添加到一个 Stateful Functions 应用程序的入口，这些核心构建单元包括：入口（Ingress）、出口（Egress）、路由（Router）和有状态函数。
-单个应用程序可以是多个模块的组合，每个模块都构成整个应用程序的一部分。
-这允许应用程序的不同部分由不同的模块来组成。例如，
-一个模块可以提供入口和出口，而其他模块可以分别作为状态函数来
-贡献业务逻辑的特定部分。这有助于在独立团队中工作，但仍可以部署到
-相同的更大应用程序中。
+单个应用程序可以是多个模块（Module）的组合，每个模块都构成了整个应用程序的一部分。
+这允许一个 Stateful Functions 应用程序的不同部分由不同的模块来组成，例如：
+一个模块可以提供入口和出口，而其他模块可以通过状态函数来独立提供业务逻辑的不同部分。这有助于多个独立团队共同完成较大（复杂）的应用程序。
-## <a name="runtime">运行时
+## <a name="runtime">Runtime
-有状态函数运行时旨在提供一组类似于[无服务器函数](https://martinfowler.com/articles/serverless.html)属性的属性，但适用于有状态问题。
+Stateful Functions Runtime 旨在提供一组类似于 [无服务器函数](https://martinfowler.com/articles/serverless.html) 的属性，但适用于有状态的场景。
<p align="center">
<img src="docs/fig/stateful_functions_overview-ops.png" width="600px"/>
</p>
-运行时建立在Apache Flink<sup>®</sup>，并具有以下设计原则：
+Runtime 基于 Apache Flink<sup>®</sup> 构建，并具有以下设计原则：
-* __逻辑计算/状态共置：__消息传递，状态访问/更新和函数调用在一起紧密管理。这确保了开箱即用地在高层次支持一致性。 <!--TODO: disambiguate high-level 更抽象的(eg. high-level API) vs. 更高度的(eg. a high level of activity) -->
+* __逻辑上计算/状态共置__：消息传递，状态访问/更新和函数调用在一起紧密管理，这在抽象层面就天然地保证了一致性。
-* __物理计算/状态分离：__可以远程执行函数，并将消息和状态访问作为调用请求的一部分提供。这样，可以像无状态进程一样管理函数，并支持快速扩展，滚动升级和其他常见的操作模式。
+* __物理上计算/状态分离__：可以远程执行函数计算，并将消息和状态信息作为调用请求的一部分。这样的话，函数（Function）就可以像无状态进程一样管理，并且支持快速扩展、滚动升级和其他常见的运维模式。
-* __语言独立性：__函数调用使用简单的HTTP协议/基于gRPC的协议，因此可以轻松地以各种语言实现函数。
+* __语言无关性__：函数调用使用一个简单的基于 HTTP/gRPC 的协议，因此可以用各种语言轻松地实现函数。
-这使得可以在Kubernetes部署，在FaaS平台上或（微）服务后面执行函数，同时在函数之间提供一致的状态和轻量级消息传递。
+这使得在 Kubernetes 平台、FaaS 平台上或（微）服务后台运行函数时，在函数之间提供一致的状态保证和轻量级消息传递成为可能。
## <a name="getting-started"></a>入门
-请按照此处的步骤立即开始使用有状态函数。
+按照下面的步骤即可立刻开始使用 Stateful Functions。
-本指南将引导您进行设置以开始开发和测试自己的状态函数（Java）应用程序，并运行现有示例。如果您想使用Python快速开始，
-请查看[StateFun Python SDK](https://github.com/apache/flink-statefun/tree/master/statefun-python-sdk)和[Python Greeter示例](https://github.com/apache/flink-statefun/tree/master/statefun-examples/statefun-python-greeter-example) 。
+本指南将引导您通过设置开始开发和测试自己的 Stateful Functions（Java）应用程序，并运行一个示例。如果您想使用 Python 快速开始，
+请查看 [StateFun Python SDK](https://github.com/apache/flink-statefun/tree/master/statefun-python-sdk) 和 [Python Greeter 示例](https://github.com/apache/flink-statefun/tree/master/statefun-examples/statefun-python-greeter-example) 。
-### <a name="project-setup"></a>项目设置
+### <a name="project-setup"></a>创建项目
-前提条件：
+前提条件：
-* Docker
-
+* Docker
+
* Maven 3.5.x 及以上
-
+
* Java 8 及以上
-您可以使用提供的快速入门Maven原型快速开始构建Stateful Function有状态函数应用程序：
+您可以使用下面的 Maven 命令快速开始构建 Stateful Functions 应用程序：
```
mvn archetype:generate \
@@ -130,29 +115,29 @@
-DarchetypeVersion=2.2-SNAPSHOT
```
-这使您可以命名新创建的项目。它将以交互方式询问您`` GroupId `` ，
-`` ArtifactId ``和程序包名称。将有一个与您的`` ArtifactId ``同名的新目录。
+这使您可以命名新创建的项目。它将以交互方式询问您 `` GroupId ``、
+`` ArtifactId ``和 package 名称，并将生成一个与您指定的`` ArtifactId ``同名的新目录。
-我们建议您将此项目导入到IDE中进行开发和测试。
-IntelliJ IDEA开箱即用地支持Maven项目。如果使用Eclipse，则`` m2e ``插件允许导入
-Maven项目。某些Eclipse捆绑包默认包含该插件，而另一些则需要您手动安装。
+我们建议您将此项目导入到 IDE 中进行开发和测试。
+IntelliJ IDEA 天然支持 Maven 项目。如果使用 Eclipse，则需要使用`` m2e ``插件导入
+Maven 项目。一些 Eclipse 发布版本默认包含该插件，而另一些则需要您手动安装。
-### <a name="build"></a>建设项目
+### <a name="build"></a>构建项目
-如果要构建/打包项目，请转到项目目录并运行`` mvn clean package ``命令。您将找到一个包含您的应用程序的JAR文件，以及可能已作为依赖关系添加到该应用程序的任何库：`target/<artifact-id>-<version>.jar`。
+如果要构建/打包项目，请进入项目目录并运行`` mvn clean package ``命令。您将找到一个包含您的应用程序以及相关依赖的 JAR 包：`target/<artifact-id>-<version>.jar`。
-### <a name="ide-harness"></a>从IDE Harness运行
+### <a name="ide-harness"></a>在 IDE 中运行
-要测试您的应用程序，可以直接在IDE中运行它，而无需进行任何进一步的打包或部署。
+可以直接在 IDE 中运行测试你的程序，无需进一步打包或部署。
-请参阅[Harness示例](statefun-examples/statefun-flink-harness-example) ，了解如何执行此操作。
+请参阅 [Harness 示例](statefun-examples/statefun-flink-harness-example) ，了解如何执行此操作。
### <a name="greeter"></a>运行一个完整的例子
-作为一个简单的演示，我们将逐步完成运行[Greeter示例](statefun-examples/statefun-greeter-example)的步骤。
+作为一个简单的演示，我们将逐步运行 [Greeter 示例](statefun-examples/statefun-greeter-example)。
-在进行其他操作之前，请确保已在本地[构建项目以及基本的Stateful Functions Docker映像](#build) 。
-然后，按照以下步骤运行示例：
+在进行其他操作之前，请确保已在本地 [构建项目以及基本的 Stateful Functions Docker 映像](#build) 。
+然后，按照以下步骤运行示例：
```
cd statefun-examples/statefun-greeter-example
@@ -160,9 +145,9 @@
docker-compose up
```
-该示例包含一个非常基本的有状态函数，具有Kafka入口和Kafka出口。
+该示例包含一个非常基本的 Stateful Functions，包含 Kafka 入口和 Kafka 出口。
-要查看实际示例，请向topic `` names ``发送一些消息，并查看topic `` greetings `` ：
+要查看实际的运行情况，需要向 topic `` names `` 发送一些消息，并查看 topic `` greetings `` 的输出：
```
docker-compose exec kafka-broker kafka-console-producer.sh \
@@ -175,16 +160,16 @@
--bootstrap-server localhost:9092 \
--isolation-level read_committed \
--from-beginning \
- --topic greetings
+ --topic greetings
```
-## <a name="deploying"></a>部署应用
+## <a name="deploying"></a>应用部署
-状态函数应用程序可以打包为[独立应用程序](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-statefun-docs-master/deployment-and-operations/packaging.html#images)或[Flink作业](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-statefun-docs-master/deployment-and-operations/packaging.html#flink-jar) ，可以提交给Flink群集。
+Stateful Functions 应用程序可以打包为一个 [独立应用程序](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-statefun-docs-master/deployment-and-operations/packaging.html#images) 或者作为一个 [Flink 作业](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-statefun-docs-master/deployment-and-operations/packaging.html#flink-jar) 提交给 Flink 集群运行。
-### <a name="docker"></a>使用Docker映像进行部署
+### <a name="docker"></a>使用 Docker 映像进行部署
-以下是一个示例Dockerfile，用于为名为`` statefun-example ``的应用程序构建带有[嵌入式](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-statefun-docs-master/sdk/modules.html#embedded-module)模块（Java）的有状态函数映像。
+以下是一个 Dockerfile 示例，用于为名为`` statefun-example ``的应用程序构建带有 [嵌入式](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-statefun-docs-master/sdk/modules.html#embedded-module) 模块（Java）的 Stateful Functions 镜像。
```
FROM flink-statefun[:version-tag]
@@ -194,9 +179,9 @@
COPY target/statefun-example*jar /opt/statefun/modules/statefun-example/
```
-### <a name="flink"></a>部署为Flink作业
+### <a name="flink"></a>作为 Flink 作业部署
-如果您希望将Stateful Functions应用程序打包为Flink作业以提交到现有的Flink集群，只需将`` statefun-flink-distribution ``包含为对应用程序的依赖项。
+如果您希望将 Stateful Functions 应用程序打包为 Flink 作业以提交到现有的 Flink 集群，只需在你的应用程序中将`` statefun-flink-distribution ``添加为依赖项。
```
<dependency>
@@ -207,22 +192,20 @@
```
它包括所有运行时依赖项，并配置应用程序的主入口点。
-除了将依赖项添加到POM文件之外，您无需执行任何其他操作。
+除了将依赖项添加到 POM 文件之外，您无需执行任何其他操作。
-<div class="alert alert-info">
- <strong>Attention:</strong>该发行版必须捆绑在您的应用程序胖JAR中，以将它放置于Flink的[用户代码类加载器上](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/monitoring/debugging_classloading.html#inverted-class-loading-and-classloader-resolution-order)
- </div>
+<strong>注意:</strong>该发行版必须捆绑在你的应用程序 fat JAR 中，以将它放置于 Flink 的 [用户代码类加载器上](https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/monitoring/debugging_classloading.html#inverted-class-loading-and-classloader-resolution-order)
-```
+ ```
{$FLINK_DIR}/bin/flink run ./statefun-example.jar
```
-## <a name="contributing"></a>贡献
+## <a name="contributing"></a>参与贡献
-有多种方法可以为不同类型的应用程序增强Stateful Functions API。运行时和操作也将随着Apache Flink的发展而发展。
+有多种方法可以为不同类型的应用程序增强 Stateful Functions API。Runtime 和运维也将随着 Apache Flink 的发展而发展。
-您可以在[Apache Flink网站上](https://flink.apache.org/contributing/how-to-contribute.html)了解有关如何做出贡献的更多信息。对于代码贡献，请仔细阅读“ [贡献代码”](https://flink.apache.org/contributing/contribute-code.html)部分，并检查[Jira](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-15969?jql=project%20%3D%20FLINK%20AND%20component%20%3D%20%22Stateful%20Functions%22)中的_Stateful Functions_组件以获取正在进行的社区工作的概述。
+您可以在 [Apache Flink 网站](https://flink.apache.org/contributing/how-to-contribute.html) 上了解关于如何做出贡献的更多信息。对于代码贡献，请仔细阅读“ [贡献代码”](https://flink.apache.org/contributing/contribute-code.html) 部分，并检查 [Jira](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-15969?jql=project%20%3D%20FLINK%20AND%20component%20%3D%20%22Stateful%20Functions%22) 中的 _Stateful Functions_ 组件以概要了解正在进行中的社区工作。
## <a name="license"></a>开源软件许可
-该仓库中的代码根据[Apache Software License 2](LICENSE) 开源。
\ No newline at end of file
+该仓库中的代码根据 [Apache Software License 2](LICENSE) 开源。
\ No newline at end of file
