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Author: jacketfu0

docs/high-performance/message-queue/rocketmq-questions.md

@@ -348,7 +348,7 @@ emmm，就两个字—— **幂等** 。在编程中一个*幂等* 操作的特
 
 ![](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-11/16ef387d939ab66d.jpg)
 
-## 什么事回溯消费？
+## 什么是回溯消费？
 
 回溯消费是指 `Consumer` 已经消费成功的消息，由于业务上需求需要重新消费，在`RocketMQ` 中， `Broker` 在向`Consumer` 投递成功消息后，**消息仍然需要保留** 。并且重新消费一般是按照时间维度，例如由于 `Consumer` 系统故障，恢复后需要重新消费 1 小时前的数据，那么 `Broker` 要提供一种机制，可以按照时间维度来回退消费进度。`RocketMQ` 支持按照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒。
 

docs/java/basis/proxy.md

@@ -229,7 +229,7 @@ public class DebugInvocationHandler implements InvocationHandler {
 public class JdkProxyFactory {
     public static Object getProxy(Object target) {
         return Proxy.newProxyInstance(
-                target.getClass().getClassLoader(), // 目标类的类加载
+                target.getClass().getClassLoader(), // 目标类的类加载器
                 target.getClass().getInterfaces(),  // 代理需要实现的接口，可指定多个
                 new DebugInvocationHandler(target)   // 代理对象对应的自定义 InvocationHandler
         );

docs/java/concurrent/java-concurrent-questions-02.md

@@ -219,8 +219,8 @@ sum.increment();
 
 理论上来说：
 
-- 悲观锁通常多用于写比较多的情况下（多写场景，竞争激烈），这样可以避免频繁失败和重试影响性能，悲观锁的开销是固定的。不过，如果乐观锁解决了频繁失败和重试这个问题的话（比如`LongAdder`），也是可以考虑使用乐观锁的，要视实际情况而定。
-- 乐观锁通常多于写比较少的情况下（多读场景，竞争较少），这样可以避免频繁加锁影响性能。不过，乐观锁主要针对的对象是单个共享变量（参考`java.util.concurrent.atomic`包下面的原子变量类）。
+- 悲观锁通常多用于写比较多的情况（多写场景，竞争激烈），这样可以避免频繁失败和重试影响性能，悲观锁的开销是固定的。不过，如果乐观锁解决了频繁失败和重试这个问题的话（比如`LongAdder`），也是可以考虑使用乐观锁的，要视实际情况而定。
+- 乐观锁通常多用于写比较少的情况（多读场景，竞争较少），这样可以避免频繁加锁影响性能。不过，乐观锁主要针对的对象是单个共享变量（参考`java.util.concurrent.atomic`包下面的原子变量类）。
 
 ### 如何实现乐观锁？
 

docs/java/concurrent/jmm.md

@@ -32,7 +32,7 @@ JMM(Java 内存模型)主要定义了对于一个共享变量，当另一个线
 
 现代的 CPU Cache 通常分为三层，分别叫 L1,L2,L3 Cache。有些 CPU 可能还有 L4 Cache，这里不做讨论，并不常见
 
-**CPU Cache 的工作方式：** 先复制一份数据到 CPU Cache 中，当 CPU 需要用到的时候就可以直接从 CPU Cache 中读取数据，当运算完成后，再将运算得到的数据写回 Main Memory 中。但是，这样存在 **内存缓存不一致性的问题** ！比如我执行一个 i++ 操作的话，如果两个线程同时执行的话，假设两个线程从 CPU Cache 中读取的 i=1，两个线程做了 1++ 运算完之后再写回 Main Memory 之后 i=2，而正确结果应该是 i=3。
+**CPU Cache 的工作方式：** 先复制一份数据到 CPU Cache 中，当 CPU 需要用到的时候就可以直接从 CPU Cache 中读取数据，当运算完成后，再将运算得到的数据写回 Main Memory 中。但是，这样存在 **内存缓存不一致性的问题** ！比如我执行一个 i++ 操作的话，如果两个线程同时执行的话，假设两个线程从 CPU Cache 中读取的 i=1，两个线程做了 i++ 运算完之后再写回 Main Memory 之后 i=2，而正确结果应该是 i=3。
 
 **CPU 为了解决内存缓存不一致性问题可以通过制定缓存一致协议（比如 [MESI 协议](https://zh.wikipedia.org/wiki/MESI%E5%8D%8F%E8%AE%AE)）或者其他手段来解决。** 这个缓存一致性协议指的是在 CPU 高速缓存与主内存交互的时候需要遵守的原则和规范。不同的 CPU 中，使用的缓存一致性协议通常也会有所不同。
 

docs/system-design/framework/spring/spring-transaction.md

@@ -74,7 +74,7 @@ public class OrdersService {
 >
 > 翻译过来的意思是：原子性，隔离性和持久性是数据库的属性，而一致性（在 ACID 意义上）是应用程序的属性。应用可能依赖数据库的原子性和隔离属性来实现一致性，但这并不仅取决于数据库。因此，字母 C 不属于 ACID 。
 
-《Designing Data-Intensive Application（数据密集型应用系统设计）》这本书强推一波，值得读很多遍！豆瓣有接近 90% 的人看了这本书之后给了五星好评。另外，中文翻译版本已经在 GitHub 开源，地址：[https://github.com/Vonng/ddiaopen in new window](https://github.com/Vonng/ddia) 。
+《Designing Data-Intensive Application（数据密集型应用系统设计）》这本书强推一波，值得读很多遍！豆瓣有接近 90% 的人看了这本书之后给了五星好评。另外，中文翻译版本已经在 GitHub 开源，地址：[https://github.com/Vonng/ddia](https://github.com/Vonng/ddia) 。
 
 ## 详谈 Spring 对事务的支持