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docs/distributed-system/distributed-transaction.md

@@ -83,7 +83,7 @@ TCC 的全称是：Try、Confirm、Cancel。
 3. 要是系统 B 执行成功就 ok 了；要是系统 B 执行失败了，那么最大努力通知服务就定时尝试重新调用系统 B，反复 N 次，最后还是不行就放弃。
 
 ### 你们公司是如何处理分布式事务的？
-如果你真的被问到，可以这么说，我们某某特别严格的场景，用的是 TCC 来保证强一致性；然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现了分布式事务。
+如果你真的被问到，可以这么说，我们某某特别严格的场景，用的是 TCC 来保证强一致性；然后其他的一些场景基于阿里的 RocketMQ 来实现分布式事务。
 
 你找一个严格资金要求绝对不能错的场景，你可以说你是用的 TCC 方案；如果是一般的分布式事务场景，订单插入之后要调用库存服务更新库存，库存数据没有资金那么的敏感，可以用可靠消息最终一致性方案。
 

docs/distributed-system/dubbo-operating-principle.md

@@ -2,11 +2,11 @@
 说一下的 dubbo 的工作原理？注册中心挂了可以继续通信吗？说说一次 rpc 请求的流程？
 
 ## 面试官心理分析
-MQ、ES、Redis、Dubbo，上来先问你一些思考的问题，原理（kafka 高可用架构原理、es 分布式架构原理、redis 线程模型原理、Dubbo 工作原理），生产环境里可能会碰到的一些问题（每种技术引入之后生产环境都可能会碰到一些问题），系统设计（设计MQ，设计搜索引擎，设计一个缓存，设计 rpc 框架）
+MQ、ES、Redis、Dubbo，上来先问你一些思考的问题，原理（kafka 高可用架构原理、es 分布式架构原理、redis 线程模型原理、Dubbo 工作原理），生产环境里可能会碰到的一些问题（每种技术引入之后生产环境都可能会碰到一些问题），系统设计（设计 MQ，设计搜索引擎，设计一个缓存，设计 rpc 框架）
 
 那既然开始聊分布式系统了，自然重点先聊聊 dubbo 了，毕竟 dubbo 是目前事实上大部分公司的分布式系统的 rpc 框架标准，基于 dubbo 也可以构建一整套的微服务架构。但是需要自己大量开发。
 
-当然去年开始 spring cloud 非常火，现在大量的公司开始转向spring cloud了，spring cloud 人家毕竟是微服务架构的全家桶式的这么一个东西。但是因为很多公司还在用 dubbo，所以 dubbo 肯定会是目前面试的重点，何况人家 dubbo 现在重启开源社区维护了，未来应该也还是有一定市场和地位的。
+当然去年开始 spring cloud 非常火，现在大量的公司开始转向 spring cloud 了，spring cloud 人家毕竟是微服务架构的全家桶式的这么一个东西。但是因为很多公司还在用 dubbo，所以 dubbo 肯定会是目前面试的重点，何况人家 dubbo 现在重启开源社区维护了，捐献给了 apache，未来应该也还是有一定市场和地位的。
 
 既然聊 dubbo，那肯定是先从 dubbo 原理开始聊了，你先说说 dubbo 支撑  rpc分布式调用的架构啥的，然后说说一次 rpc 请求 dubbo 是怎么给你完成的，对吧。