diff --git a/ch5-web/ch5-06-ratelimit.md b/ch5-web/ch5-06-ratelimit.md
index c9b8100..98bbff8 100644
--- a/ch5-web/ch5-06-ratelimit.md
+++ b/ch5-web/ch5-06-ratelimit.md
@@ -246,6 +246,10 @@ func TakeAvailable(block bool) bool{
 
 TODO
 
-## 题外话: 分布式流量限制
+## 服务瓶颈和 QoS
 
-TODO，在线系统应该保证 CPU 资源的余量，以确保 QoS，不应完全把资源用暴。
+前面我们说了很多 CPU-bound、IO-bound 之类的概念，这种性能瓶颈从大多数公司都有的监控系统中可以比较快速地定位出来，如果一个系统遇到了性能问题，那监控图的反应一般都是最快的。
+
+虽然性能指标很重要，但对用户提供服务时还应考虑服务整体的 QoS。QoS 全称是 Quality of Service，顾名思义是服务质量。QoS 包含有可用性、吞吐量、时延、时延变化和丢失等指标。一般来讲我们可以通过优化系统，来提高 web 服务的 CPU 利用率，从而提高整个系统的吞吐量。但吞吐量提高的同时，用户体验是有可能变差的。用户角度比较敏感的除了可用性之外，还有时延。虽然你的系统吞吐量高，但半天刷不开页面，想必会造成大量的用户流失。所以在大公司的 web 服务性能指标中，除了平均响应时延之外，还会把响应时间的 95 分位，99 分位也拿出来作为性能标准。平均响应在提高 CPU 利用率没受到太大影响时，可能 95 分位、 99 分位的响应时间大幅度攀升了，那么这时候就要考虑提高这些 CPU 利用率所付出的代价是否值得了。
+
+在线系统的机器一般都会保持 CPU 有一定的余裕。