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Update limit-request.md

docs/high-availability/limit-request.md

@@ -239,7 +239,7 @@ Resilience4j 不仅提供限流，还提供了熔断、负载保护、自动重
 
 分布式限流常见的方案：
 
-- **借助中间件架限流**：可以借助 Sentinel 或者使用 Redis 来自己实现对应的限流逻辑。
+- **借助中间件框架限流**：可以借助 Sentinel 或者使用 Redis 来自己实现对应的限流逻辑。
 - **网关层限流**：比较常用的一种方案，直接在网关层把限流给安排上了。不过，通常网关层限流通常也需要借助到中间件/框架。就比如 Spring Cloud Gateway 的分布式限流实现`RedisRateLimiter`就是基于 Redis+Lua 来实现的，再比如 Spring Cloud Gateway 还可以整合 Sentinel 来做限流。
 
 如果你要基于 Redis 来手动实现限流逻辑的话，建议配合 Lua 脚本来做。

docs/java/collection/concurrent-hash-map-source-code.md

@@ -328,7 +328,7 @@ private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
         HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
         if (e != null) {
             HashEntry<K,V> next = e.next;
-            // 计算新的位置，新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
+            // 计算新的位置，新的位置只可能是不变或者是老的位置+老的容量。
             int idx = e.hash & sizeMask;
             if (next == null)   //  Single node on list
                 // 如果当前位置还不是链表，只是一个元素，直接赋值
@@ -337,7 +337,7 @@ private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
                 // 如果是链表了
                 HashEntry<K,V> lastRun = e;
                 int lastIdx = idx;
-                // 新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
+                // 新的位置只可能是不变或者是老的位置+老的容量。
                 // 遍历结束后，lastRun 后面的元素位置都是相同的
                 for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) {
                     int k = last.hash & sizeMask;

docs/java/concurrent/java-concurrent-questions-01.md

@@ -228,7 +228,7 @@ new 一个 `Thread`，线程进入了新建状态。调用 `start()`方法，会
 再深入到计算机底层来探讨：
 
 - **单核时代**：在单核时代多线程主要是为了提高单进程利用 CPU 和 IO 系统的效率。 假设只运行了一个 Java 进程的情况，当我们请求 IO 的时候，如果 Java 进程中只有一个线程，此线程被 IO 阻塞则整个进程被阻塞。CPU 和 IO 设备只有一个在运行，那么可以简单地说系统整体效率只有 50%。当使用多线程的时候，一个线程被 IO 阻塞，其他线程还可以继续使用 CPU。从而提高了 Java 进程利用系统资源的整体效率。
-- **多核时代**: 多核时代多线程主要是为了提高进程利用多核 CPU 的能力。举个例子：假如我们要计算一个复杂的任务，我们只用一个线程的话，不论系统有几个 CPU 核心，都只会有一个 CPU 核心被利用到。而创建多个线程，这些线程可以被映射到底层多个 CPU 上执行，在任务中的多个线程没有资源竞争的情况下，任务执行的效率会有显著性的提高，约等于（单核时执行时间/CPU 核心数）。
+- **多核时代**: 多核时代多线程主要是为了提高进程利用多核 CPU 的能力。举个例子：假如我们要计算一个复杂的任务，我们只用一个线程的话，不论系统有几个 CPU 核心，都只会有一个 CPU 核心被利用到。而创建多个线程，这些线程可以被映射到底层多个 CPU 核心上执行，在任务中的多个线程没有资源竞争的情况下，任务执行的效率会有显著性的提高，约等于（单核时执行时间/CPU 核心数）。
 
 ### 使用多线程可能带来什么问题?