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《Network》、《Linux》、《MySQL》部分错误修正

README.md

@@ -84,7 +84,7 @@
 
 ### 并发
 
-* [并发编程面试必备：synchronized 关键字使用、底层原理、JDK1.6 之后的底层优化以及 和ReenTrantLock 的对比](docs/java/synchronized.md)
+* [并发编程面试必备：synchronized 关键字使用、底层原理、JDK1.6 之后的底层优化以及 和ReentrantLock 的对比](docs/java/synchronized.md)
 * [并发编程面试必备：乐观锁与悲观锁](docs/essential-content-for-interview/面试必备之乐观锁与悲观锁.md)
 * [并发编程面试必备：JUC 中的 Atomic 原子类总结](docs/java/Multithread/Atomic.md)
 * [并发编程面试必备：AQS 原理以及 AQS 同步组件总结](docs/java/Multithread/AQS.md)

docs/database/MySQL Index.md

@@ -28,8 +28,8 @@ MySQL的基本存储结构是页(记录都存在页里边)：
 
 所以说，如果我们写select * from user where indexname = 'xxx'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：
 
-1. **定位到记录所在的页:需要遍历双向链表，找到所在的页**
-2. **从所在的页内中查找相应的记录:由于不是根据主键查询，只能遍历所在页的单链表了**
+1. **定位到记录所在的页：需要遍历双向链表，找到所在的页**
+2. **从所在的页内中查找相应的记录：由于不是根据主键查询，只能遍历所在页的单链表了**
 
 很明显，在数据量很大的情况下这样查找会很慢！这样的时间复杂度为O（n）。
 
@@ -60,11 +60,11 @@ MySQL中的索引可以以一定顺序引用多列，这种索引叫作联合索
 ```                                                                                       
 select * from user where name=xx and city=xx ; ／／可以命中索引
 select * from user where name=xx ; // 可以命中索引
-select * from user where city=xx; // 无法命中索引            
+select * from user where city=xx ; // 无法命中索引            
 ```                                                          
-这里需要注意的是，查询的时候如果两个条件都用上了，但是顺序不同，如 `city= xx and name ＝xx`，那么现在的查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，这样是能够命中索引的.
+这里需要注意的是，查询的时候如果两个条件都用上了，但是顺序不同，如 `city= xx and name ＝xx`，那么现在的查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，这样是能够命中索引的。
 
-由于最左前缀原则，在创建联合索引时，索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数，较多的放前面。ORDERBY子句也遵循此规则。
+由于最左前缀原则，在创建联合索引时，索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数，较多的放前面。ORDER BY子句也遵循此规则。
 
 ### 注意避免冗余索引
 

docs/database/MySQL.md

@@ -134,7 +134,7 @@ Java面试通关手册（Java学习指南，欢迎Star，会一直完善下去
 
    当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
   
-  1. **限定数据的范围：** 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。；
+  1. **限定数据的范围：** 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内；
   2. **读/写分离：** 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；
   3 . **垂直分区：** 
      
@@ -143,7 +143,7 @@ Java面试通关手册（Java学习指南，欢迎Star，会一直完善下去
       **简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。** 如下图所示，这样来说大家应该就更容易理解了。
     ![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/6/16/164084354ba2e0fd?w=950&h=279&f=jpeg&s=26015)
   
-      **垂直拆分的优点：** 可以使得行数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。
+      **垂直拆分的优点：** 可以使得列数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。
 
       **垂直拆分的缺点：** 主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂；
 
@@ -156,9 +156,9 @@ Java面试通关手册（Java学习指南，欢迎Star，会一直完善下去
    
      ![数据库水平拆分](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/6/16/164084b7e9e423e3?w=690&h=271&f=jpeg&s=23119)
    
-     水平拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是:分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题，但由于表的数据还是在同一台机器上，其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义，所以 **水平拆分最好分库** 。
+     水平拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是：分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题，但由于表的数据还是在同一台机器上，其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义，所以 **水平拆分最好分库** 。
    
-     水平拆分能够 **支持非常大的数据量存储，应用端改造也少**，但 **分片事务难以解决**  ，跨界点Join性能较差，逻辑复杂。《Java工程师修炼之道》的作者推荐 **尽量不要对数据进行分片，因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度** ，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片，尽量选择客户端分片架构，这样可以减少一次和中间件的网络I/O。
+     水平拆分能够 **支持非常大的数据量存储，应用端改造也少**，但 **分片事务难以解决**  ，跨节点Join性能较差，逻辑复杂。《Java工程师修炼之道》的作者推荐 **尽量不要对数据进行分片，因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度** ，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片，尽量选择客户端分片架构，这样可以减少一次和中间件的网络I/O。
    
      **下面补充一下数据库分片的两种常见方案：**
      - **客户端代理：**  **分片逻辑在应用端，封装在jar包中，通过修改或者封装JDBC层来实现。** 当当网的 **Sharding-JDBC** 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。

docs/database/事务隔离级别(图文详解).md

@@ -33,7 +33,7 @@
 1.  **原子性：** 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
 2.  **一致性：** 执行事务前后，数据保持一致，多个事务对同一个数据读取的结果是相同的；
 3.  **隔离性：** 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
-4.  **持久性:**  一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
+4.  **持久性：** 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
 
 ### 并发事务带来的问题
 
@@ -56,10 +56,10 @@
 
 **SQL 标准定义了四个隔离级别：**
 
-- **READ-UNCOMMITTED(读取未提交)：** 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，**可能会导致脏读、幻读或不可重复读**
-- **READ-COMMITTED(读取已提交):** 允许读取并发事务已经提交的数据，**可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生**
-- **REPEATABLE-READ（可重复读）:**  对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，**可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。**
-- **SERIALIZABLE(可串行化):** 最高的隔离级别，完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，**该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读**。
+- **READ-UNCOMMITTED(读取未提交)：** 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，**可能会导致脏读、幻读或不可重复读**。
+- **READ-COMMITTED(读取已提交)：** 允许读取并发事务已经提交的数据，**可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生**。
+- **REPEATABLE-READ(可重复读)：**  对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，**可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生**。
+- **SERIALIZABLE(可串行化)：** 最高的隔离级别，完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，**该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读**。
 
 ----
 
@@ -101,9 +101,9 @@ SET [SESSION|GLOBAL] TRANSACTION ISOLATION LEVEL [READ UNCOMMITTED|READ COMMITTE
 
 我们再来看一下我们在下面实际操作中使用到的一些并发控制语句:
 
-- `START TARNSACTION` |`BEGIN`:显式地开启一个事务。
-- `COMMIT`:提交事务，使得对数据库做的所有修改成为永久性。
-- `ROLLBACK` 回滚会结束用户的事务，并撤销正在进行的所有未提交的修改。
+- `START TARNSACTION` |`BEGIN`：显式地开启一个事务。
+- `COMMIT`：提交事务，使得对数据库做的所有修改成为永久性。
+- `ROLLBACK`：回滚会结束用户的事务，并撤销正在进行的所有未提交的修改。
 
 #### 脏读(读未提交)
 

docs/essential-content-for-interview/PreparingForInterview/美团面试常见问题总结.md

@@ -159,7 +159,7 @@ request.getRequestDispatcher("login_success.jsp").forward(request, response);
 
 第二次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己接收正常，对方发送正常
 
-第三次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己发送、接收正常，对方发送接收正常
+第三次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常
 
 所以三次握手就能确认双发收发功能都正常，缺一不可。
 
@@ -478,7 +478,7 @@ TransactionDefinition 接口中定义了五个表示隔离级别的常量：
 ### 2.1 两者的对比
 
 1.  **count运算上的区别：** 因为MyISAM缓存有表meta-data（行数等），因此在做COUNT(*)时对于一个结构很好的查询是不需要消耗多少资源的。而对于InnoDB来说，则没有这种缓存
-2. **是否支持事务和崩溃后的安全恢复：** MyISAM 强调的是性能，每次查询具有原子性,其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持。但是InnoDB 提供事务支持事务，外部键等高级数据库功能。 具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
+2. **是否支持事务和崩溃后的安全恢复：** MyISAM 强调的是性能，每次查询具有原子性，其执行速度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持。但是 InnoDB 提供事务支持，外部键等高级数据库功能。 具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
 3. **是否支持外键：** MyISAM不支持，而InnoDB支持。
 
 

docs/network/干货：计算机网络知识总结.md

@@ -280,7 +280,7 @@
 
 3，运输层的两个重要协议是用户数据报协议UDP和传输控制协议TCP。按照OSI的术语，两个对等运输实体在通信时传送的数据单位叫做运输协议数据单元TPDU（Transport Protocol Data Unit）。但在TCP/IP体系中，则根据所使用的协议是TCP或UDP，分别称之为TCP报文段或UDP用户数据报。
 
-4，UDP在传送数据之前不需要先建立连接，远地主机在收到UDP报文后，不需要给出任何确认。虽然UDP不提供可靠交付，但在某些情况下UDP确是一种最有效的工作方式。 TCP提供面向连接的服务。在传送数据之前必须先建立连接，数据传送结束后要释放连接。TCP不提供广播或多播服务。由于TCP要提供可靠的，面向连接的运输服务，这一难以避免增加了许多开销，如确认，流量控制，计时器以及连接管理等。这不仅使协议数据单元的首部增大很多，还要占用许多处理机资源。
+4，UDP在传送数据之前不需要先建立连接，远地主机在收到UDP报文后，不需要给出任何确认。虽然UDP不提供可靠交付，但在某些情况下UDP确是一种最有效的工作方式。 TCP提供面向连接的服务。在传送数据之前必须先建立连接，数据传送结束后要释放连接。TCP不提供广播或多播服务。由于TCP要提供可靠的，面向连接的传输服务，这一难以避免增加了许多开销，如确认，流量控制，计时器以及连接管理等。这不仅使协议数据单元的首部增大很多，还要占用许多处理机资源。
 
 5，硬件端口是不同硬件设备进行交互的接口，而软件端口是应用层各种协议进程与运输实体进行层间交互的一种地址。UDP和TCP的首部格式中都有源端口和目的端口这两个重要字段。当运输层收到IP层交上来的运输层报文时，就能够 根据其首部中的目的端口号把数据交付应用层的目的应用层。（两个进程之间进行通信不光要知道对方IP地址而且要知道对方的端口号(为了找到对方计算机中的应用进程)）
 

docs/network/计算机网络.md

@@ -140,7 +140,7 @@
 
 第二次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己接收正常，对方发送正常
 
-第三次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己发送、接收正常，对方发送接收正常
+第三次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常
 
 所以三次握手就能确认双发收发功能都正常，缺一不可。
 
@@ -177,7 +177,7 @@
 
 UDP 在传送数据之前不需要先建立连接，远地主机在收到 UDP 报文后，不需要给出任何确认。虽然 UDP 不提供可靠交付，但在某些情况下 UDP 确是一种最有效的工作方式（一般用于即时通信），比如： QQ 语音、 QQ 视频 、直播等等
 
-TCP 提供面向连接的服务。在传送数据之前必须先建立连接，数据传送结束后要释放连接。 TCP 不提供广播或多播服务。由于 TCP 要提供可靠的，面向连接的运输服务（TCP的可靠体现在TCP在传递数据之前，会有三次握手来建立连接，而且在数据传递时，有确认、窗口、重传、拥塞控制机制，在数据传完后，还会断开连接用来节约系统资源），这一难以避免增加了许多开销，如确认，流量控制，计时器以及连接管理等。这不仅使协议数据单元的首部增大很多，还要占用许多处理机资源。TCP 一般用于文件传输、发送和接收邮件、远程登录等场景。
+TCP 提供面向连接的服务。在传送数据之前必须先建立连接，数据传送结束后要释放连接。 TCP 不提供广播或多播服务。由于 TCP 要提供可靠的，面向连接的传输服务（TCP的可靠体现在TCP在传递数据之前，会有三次握手来建立连接，而且在数据传递时，有确认、窗口、重传、拥塞控制机制，在数据传完后，还会断开连接用来节约系统资源），这一难以避免增加了许多开销，如确认，流量控制，计时器以及连接管理等。这不仅使协议数据单元的首部增大很多，还要占用许多处理机资源。TCP 一般用于文件传输、发送和接收邮件、远程登录等场景。
 
 ## 四 TCP 协议如何保证可靠传输
 

docs/operating-system/后端程序员必备的Linux基础知识.md

@@ -92,7 +92,7 @@ Linux文件系统的结构层次鲜明，就像一棵倒立的树，最顶层是
 
 **常见目录说明：**
 
-- **/bin：** 存放二进制可执行文件(ls,cat,mkdir等)，常用命令一般都在这里；
+- **/bin：** 存放二进制可执行文件(ls、cat、mkdir等)，常用命令一般都在这里；
 - **/etc：**  存放系统管理和配置文件；
 - **/home：**  存放所有用户文件的根目录，是用户主目录的基点，比如用户user的主目录就是/home/user，可以用~user表示；
 - **/usr ：** 用于存放系统应用程序；
@@ -165,7 +165,7 @@ Linux命令大全：[http://man.linuxde.net/](http://man.linuxde.net/)
 
    **在实际开发中，使用vim编辑器主要作用就是修改配置文件，下面是一般步骤：**
    
-    vim 文件------>进入文件----->命令模式------>按i进入编辑模式----->编辑文件  ------->按Esc进入底行模式----->输入:wq/q! （输入wq代表写入内容并退出，即保存；输入q!代表强制退出不保存。）
+    vim 文件------>进入文件----->命令模式------>按i进入编辑模式----->编辑文件  ------->按Esc进入底行模式----->输入：wq/q! （输入wq代表写入内容并退出，即保存；输入q!代表强制退出不保存。）
 4. **`rm -rf 文件`：** 删除文件（删）
 
     同目录删除：熟记 `rm -rf` 文件 即可
@@ -188,7 +188,7 @@ Linux中的打包文件一般是以.tar结尾的，压缩的命令一般是以.g
   
   f：指定文件名
 
-比如：加入test目录下有三个文件分别是 :aaa.txt bbb.txt ccc.txt,如果我们要打包test目录并指定压缩后的压缩包名称为test.tar.gz可以使用命令：**`tar -zcvf test.tar.gz aaa.txt bbb.txt ccc.txt`或：`tar -zcvf test.tar.gz       /test/`**
+比如：加入test目录下有三个文件分别是：aaa.txt bbb.txt ccc.txt，如果我们要打包test目录并指定压缩后的压缩包名称为test.tar.gz可以使用命令：**`tar -zcvf test.tar.gz aaa.txt bbb.txt ccc.txt`或：`tar -zcvf test.tar.gz       /test/`**
 
 
 **2）解压压缩包：**
@@ -339,7 +339,7 @@ passwd命令用于设置用户的认证信息，包括用户密码、密码过
     - 查看当前系统的端口使用：netstat -an
 -  **net-tools 和 iproute2 ：**
     `net-tools`起源于BSD的TCP/IP工具箱，后来成为老版本Linux内核中配置网络功能的工具。但自2001年起，Linux社区已经对其停止维护。同时，一些Linux发行版比如Arch Linux和CentOS/RHEL 7则已经完全抛弃了net-tools，只支持`iproute2`。linux ip命令类似于ifconfig，但功能更强大，旨在替代它。更多详情请阅读[如何在Linux中使用IP命令和示例](https://linoxide.com/linux-command/use-ip-command-linux)
-- **`shutdown`：**  `shutdown -h now`： 指定现在立即关机；`shutdown +5 "System will shutdown after 5 minutes"`:指定5分钟后关机，同时送出警告信息给登入用户。
+- **`shutdown`：**  `shutdown -h now`： 指定现在立即关机；`shutdown +5 "System will shutdown after 5 minutes"`：指定5分钟后关机，同时送出警告信息给登入用户。
 - **`reboot`：**  **`reboot`：**  重开机。**`reboot -w`：** 做个重开机的模拟（只有纪录并不会真的重开机）。
  
 

docs/system-design/website-architecture/【面试精选】关于大型网站系统架构你不得不懂的10个问题.md

@@ -100,7 +100,7 @@ Dubbo 与 Spring Cloud 并不是竞争关系，Dubbo 作为成熟的 RPC 框架
 
    当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
   
-1. **限定数据的范围：** 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。；
+1. **限定数据的范围：** 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内；
 2. **读/写分离：** 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；
 3. **垂直分区：** **根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。** 例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆分成两个单独的表，甚至放到单独的库做分库。**简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。** 如下图所示，这样来说大家应该就更容易理解了。![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/6/16/164084354ba2e0fd?w=950&h=279&f=jpeg&s=26015)**垂直拆分的优点：** 可以使得行数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。**垂直拆分的缺点：** 主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂；
 4. **水平分区：** **保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。** 水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。![数据库水平拆分](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/6/16/164084b7e9e423e3?w=690&h=271&f=jpeg&s=23119)水平拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是:分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题，但由于表的数据还是在同一台机器上，其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义，所以 **水平拆分最好分库** 。水平拆分能够 **支持非常大的数据量存储，应用端改造也少**，但 **分片事务难以解决**  ，跨界点Join性能较差，逻辑复杂。《Java工程师修炼之道》的作者推荐 **尽量不要对数据进行分片，因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度** ，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片，尽量选择客户端分片架构，这样可以减少一次和中间件的网络I/O。