diff --git a/content/issue-4/how-tokio-schedule-tasks-zh.md b/content/issue-4/how-tokio-schedule-tasks-zh.md
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index 0000000..dc19661
--- /dev/null
+++ b/content/issue-4/how-tokio-schedule-tasks-zh.md
@@ -0,0 +1,133 @@
+Future 是 Rust 中实现异步的基础，代表一个异步执行的计算任务，与其他语言不同的是，这个计算并不会自动在后台执行，需要主动去调用其 poll 方法。Tokio 是社区内使用最为广泛的异步运行时，它内部采用各种措施来保证 Future 被公平、及时的调度执行。但是由于 Future 的执行是协作式，因此在一些场景中会不可避免的出现 Future 被饿死的情况。
+
+下文就将结合笔者在开发 CeresDB 时遇到的一个问题，来分析 Tokio 调度时可能产生的问题，作者水平有限，不足之处请读者指出。
+
+## 问题背景
+
+CeresDB 是一个面向云原生打造的高性能时序数据库，存储引擎采用的是类 LSM 架构，数据先写在 memtable 中，达到一定阈值后 flush 到底层（例如：S3），为了防止小文件过多，后台还会有专门的线程来做合并。
+
+在生产环境中，笔者发现一个比较诡异的问题，每次当表的合并请求加剧时，表的 flush 耗时就会飙升，flush 与合并之间并没有什么关系，而且他们都运行在不同的线程池中，为什么会造成这种影响呢？
+
+## 原理分析
+
+为了调查清楚出现问题的原因，我们需要了解 Tokio 任务调度的机制，Tokio 本身是一个基于事件驱动的运行时，用户通过 `spawn` 来提交任务，之后 Tokio 的调度器来决定怎么执行，最常用的是[多线程版本的调度器](https://docs.rs/tokio/latest/tokio/runtime/index.html#multi-thread-scheduler)，它会在固定的线程池中分派任务，每个线程都有一个 local run queue，简单来说，每个 worker 线程启动时会进入一个 loop，来依次执行 run queue 中的任务。如果没有一定的策略，这种调度方式很容易出现不均衡的情况，Tokio 使用 work steal 来解决，当某个 worker 线程的 run queue 没有任务时，它会尝试从其他 worker 线程的 local queue 中“偷”任务来执行。
+
+在上面的描述中，任务时最小的调度单元，对应代码中就是 `await` 点，Tokio 只有在运行到 `await` 点时才能够被重新调度，这是由于 future 的执行其实是个状态机的执行，例如：
+
+```rs
+async move {
+    fut_one.await;
+    fut_two.await;
+}
+```
+
+上面的 async 代码块在执行时会被转化成类似如下形式：
+
+```rs
+// The `Future` type generated by our `async { ... }` block
+struct AsyncFuture {
+    fut_one: FutOne,
+    fut_two: FutTwo,
+    state: State,
+}
+
+// List of states our `async` block can be in
+enum State {
+    AwaitingFutOne,
+    AwaitingFutTwo,
+    Done,
+}
+
+impl Future for AsyncFuture {
+    type Output = ();
+
+    fn poll(mut self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<()> {
+        loop {
+            match self.state {
+                State::AwaitingFutOne => match self.fut_one.poll(..) {
+                    Poll::Ready(()) => self.state = State::AwaitingFutTwo,
+                    Poll::Pending => return Poll::Pending,
+                }
+                State::AwaitingFutTwo => match self.fut_two.poll(..) {
+                    Poll::Ready(()) => self.state = State::Done,
+                    Poll::Pending => return Poll::Pending,
+                }
+                State::Done => return Poll::Ready(()),
+            }
+        }
+    }
+}
+```
+
+在我们通过 `AsyncFuture.await` 调用时，相当于执行了 `AsyncFuture::pool` 方法，可以看到，只有状态切换（返回 `Pending` 或 `Ready`） 时，执行的控制权才会重新交给 worker 线程，如果 `fut_one.poll()` 中包括堵塞性的 API，那么 worker 线程就会一直卡在这个任务中。此时这个 worker 对应的 run queue 上的任务很可能得不到及时调度，尽管有 work steal 的存在，但应用整体可能有较大的长尾请求。
+
+![图 1](/static/issue-4/ceresdb-task1.png)
+![图 2](/static/issue-4/ceresdb-task2.png)
+
+在上图中，有四个任务，分别是：
+
+- Task0、Task1 是混合型的，里面既有 IO 型任务，又有 CPU 型任务
+- Task2、Task3 是单纯的 CPU 型任务
+
+执行方式的不同会导致任务的耗时不同，
+
+- 图一方式，把 CPU 型与 IO 型任务混合在一个线程执行，那么最差情况下 Task0、Task1 的耗时都是 35ms
+- 图二方式，把 CPU 型与 IO 型任务区分开，分两个 runtime 去执行，在这种情况下，Task0、Task1 的耗时都是 20ms
+
+因此一般推荐通过 `spawn_blocking` 来执行可能需要长时间执行的任务，这样来保证 worker 线程能够尽快的获取控制权。
+
+有了上面的知识，再来尝试分析本文一开始提出的问题，flush 与合并操作的具体内容可以用如下伪代码表示：
+
+```rs
+async fn flush() {
+  let input = memtable.scan();
+  let processed = expensive_cpu_task();
+  write_to_s3(processed).await;
+}
+
+async fn compact() {
+  let input = read_from_s3().await;
+  let processed = expensive_cpu_task(input);
+  write_to_s3(processed).await;
+}
+
+runtime1.block_on(flush);
+runtime2.block_on(compact);
+```
+
+可以看到，flush 与 compact 均存在上面说的问题， `expensive_cpu_task` 可能会卡主 worker 线程，进而影响读写 s3 的耗时， s3 的客户端用的是 [object_store](https://docs.rs/object_store/latest/object_store/)，它内部使用 [reqwest](https://docs.rs/reqwest/latest/reqwest/) 来进行 HTTP 通信。
+
+如果 flush 和 compact 运行在一个 runtime 内，基本上就不需要额外解释了，但是这两个运行在不同的 runtime 中，是怎么导致相互影响的呢？笔者专门写了个模拟程序来复现问题，代码地址：
+
+- https://github.com/jiacai2050/tokio-debug
+
+模拟程序内有两个 runtime，一个来模拟 IO 场景，一个来模拟 CPU 场景，所有请求按说都只需要 50ms 即可返回，由于 CPU 场景有堵塞操作，所以实际的耗时会更久，IO 场景中没有堵塞操作，按说都应该在 50ms 左右返回，但多次运行中，均会有一两个任务耗时在 1s 上下，而且主要集中在 io-5、io-6 这两个请求上。
+
+```bash
+[2023-08-06T02:58:49.679Z INFO  foo] io-5 begin
+[2023-08-06T02:58:49.871Z TRACE reqwest::connect::verbose] 93ec0822 write (vectored): b"GET /io-5 HTTP/1.1\r\naccept: */*\r\nhost: 127.0.0.1:8080\r\n\r\n"
+[2023-08-06T02:58:50.694Z TRACE reqwest::connect::verbose] 93ec0822 read: b"HTTP/1.1 200 OK\r\nDate: Sun, 06 Aug 2023 02:58:49 GMT\r\nContent-Length: 14\r\nContent-Type: text/plain; charset=utf-8\r\n\r\nHello, \"/io-5\""
+[2023-08-06T02:58:50.694Z INFO  foo] io-5 cost:1.015695346s
+```
+
+上面截取了一次运行日志，可以看到 `io-5` 这个请求从开始到真正发起 HTTP 请求，已经消耗了 192ms（871-679），从发起 HTTP 请求到得到响应，经过了 823ms，正常来说只需要 50ms 的请求，怎么会耗时将近 1s 呢？
+
+给人的感觉像是 reqwest 实现的连接池出了问题，导致 IO 线程里面的请求在等待 cpu 线程里面的连接，进而导致了 IO 任务耗时的增加。通过在构造 reqwest 的 Client 时设置 `pool_max_idle_per_host` 为 0 来关闭连接复用后，IO 线程的任务耗时恢复正常。
+
+笔者[在这里](https://github.com/seanmonstar/reqwest/discussions/1935)向社区提交了这个 issue，但还没有得到任何答复，所以根本原因还不清楚。不过，通过这个按理，笔者对 Tokio 如何调度任务有了更深入的了解，这有点像 Node.js，绝不能阻塞调度线程。而且在 CeresDB 中，我们是通过添加一个专用运行时来隔离 CPU 和 IO 任务，而不是禁用链接池来解决这个问题，感兴趣的读者可以参考 [PR #907](https://github.com/CeresDB/ceresdb/pull/907/files)。
+
+## 总结
+
+上面通过一个 CeresDB 中的生产问题，用通俗易懂的语言来介绍了 Tokio 的调度原理，真实的情况当然要更加复杂，Tokio 为了实现最大可能的低延时做了非常多细致的优化，感兴趣的读者可以参考下面的文章来了解更多内容：
+
+- [Making the Tokio scheduler 10x faster](https://tokio.rs/blog/2019-10-scheduler)
+- [Task scheduler 源码解读](https://tony612.github.io/tokio-internals/03_task_scheduler.html)
+- [走进 Tokio 的异步世界](https://xie.infoq.cn/article/5694ce615d1095cf6e1a5d0ae)
+
+最后，希望读者能够通过本文的案例，意识到 Tokio 使用时可能存在的潜在问题，尽量把 CPU 等会堵塞 worker 线程的任务隔离出去，减少对 IO 型任务的影响。
+
+## 扩展阅读
+
+- [Making the Tokio scheduler 10x faster](https://tokio.rs/blog/2019-10-scheduler)
+- [One bad task can halt all executor progress forever #4730](https://github.com/tokio-rs/tokio/issues/4730)
+- [2023 Rust China Conf -- CeresDB Rust 生产实践](https://github.com/CeresDB/community/blob/main/slides/20230617-Rust-China-Conf.pptx)
diff --git a/content/issue-4/zine.toml b/content/issue-4/zine.toml
index 76e5c51..00b7073 100644
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@@ -41,3 +41,4 @@ topic = ["tokio", "async"]
 pub_date = "2023-08-21"
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+i18n.zh = { file = "how-tokio-schedule-tasks-zh.md", title = "Tokio 任务调度原理分析" }
\ No newline at end of file