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Commit b33d501

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liqinghe.lqh
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fix: 修正错别字,修正配图链接错误
1 parent 3a96117 commit b33d501

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6 files changed

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docs/distributed-system/protocol/gossip-protocl.md

+2-2
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -81,7 +81,7 @@ Gossip 设计了两种可能的消息传播模式:**反熵(Anti-Entropy)**
8181

8282
![反熵伪代码](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/distributed-system/protocol/up-df16e98bf71e872a7e1f01ca31cee93d77b.png)
8383

84-
在我们实际应用场景中,一般不会采用随机的节点进行反熵,而是需要可以的设计一个闭环。这样的话,我们能够在一个确定的时间范围内实现各个节点数据的最终一致性,而不是基于随机的概率。像 InfluxDB 就是这样来实现反熵的。
84+
在我们实际应用场景中,一般不会采用随机的节点进行反熵,而是可以设计成一个闭环。这样的话,我们能够在一个确定的时间范围内实现各个节点数据的最终一致性,而不是基于随机的概率。像 InfluxDB 就是这样来实现反熵的。
8585

8686
![](./images/gossip/反熵-闭环.png)
8787

@@ -98,7 +98,7 @@ Gossip 设计了两种可能的消息传播模式:**反熵(Anti-Entropy)**
9898

9999
如下图所示(下图来自于[INTRODUCTION TO GOSSIP](https://managementfromscratch.wordpress.com/2016/04/01/introduction-to-gossip/) 这篇文章):
100100

101-
![Gossip 传播示意图](./images/gossip/gossip-rumor- mongering.gif)
101+
![Gossip 传播示意图](./images/gossip/gossip-rumor-mongering.gif)
102102

103103
伪代码如下:
104104

docs/distributed-system/protocol/raft-algorithm.md

+1-1
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -112,7 +112,7 @@ Leader 收到客户端请求后,会生成一个 entry,包含`<index,term,cmd
112112

113113
如果 Follower 接受该 entry,则会将 entry 添加到自己的日志后面,同时返回给 Leader 同意。
114114

115-
如果 Leader 收到了多数的成功响应,Leader 会将这个 entry 应用到自己的状态机中,之后可以成为这个 entry 是 committed 的,并且向客户端返回执行结果。
115+
如果 Leader 收到了多数的成功响应,Leader 会将这个 entry 应用到自己的状态机中,之后可以称这个 entry 是 committed 的,并且向客户端返回执行结果。
116116

117117
raft 保证以下两个性质:
118118

docs/system-design/security/data-desensitization.md

+1-1
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -130,7 +130,7 @@ public class HuToolDesensitizationTest {
130130

131131
现在有了数据脱敏工具类,如果前端需要显示数据数据的地方比较多,我们不可能在每个地方都调用一个工具类,这样就显得代码太冗余了,那我们如何通过注解的方式优雅的完成数据脱敏呢?
132132

133-
如果项目是基于 Spring Boot 的 web 项目,则可以利用 Spring Boot 自带的 jackson 自定义序列化实现。它的实现原来其实就是在 json 进行序列化渲染给前端时,进行脱敏。
133+
如果项目是基于 Spring Boot 的 web 项目,则可以利用 Spring Boot 自带的 jackson 自定义序列化实现。它的实现原理其实就是在 json 进行序列化渲染给前端时,进行脱敏。
134134

135135
**第一步:脱敏策略的枚举。**
136136

docs/system-design/security/encryption-algorithms.md

+1-1
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -16,7 +16,7 @@ tag:
1616

1717
## 哈希算法
1818

19-
哈希算法也叫哈希算法、散列函数或摘要算法,它的作用是对任意长度的数据生成一个固定长度的唯一标识,也叫哈希值、散列值或消息摘要(后文统称为哈希值)。
19+
哈希算法也叫散列函数或摘要算法,它的作用是对任意长度的数据生成一个固定长度的唯一标识,也叫哈希值、散列值或消息摘要(后文统称为哈希值)。
2020

2121
![哈希算法效果演示](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/system-design/security/encryption-algorithms/hash-function-effect-demonstration.png)
2222

docs/system-design/security/sentive-words-filter.md

+1-1
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -13,7 +13,7 @@ tag:
1313

1414
### Trie 树
1515

16-
**Trie 树** 也称为字典树、单词查找树,哈系树的一种变种,通常被用于字符串匹配,用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。像浏览器搜索的关键词提示就可以基于 Trie 树来做的。
16+
**Trie 树** 也称为字典树、单词查找树,哈希树的一种变种,通常被用于字符串匹配,用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。像浏览器搜索的关键词提示就可以基于 Trie 树来做的。
1717

1818
![浏览器 Trie 树效果展示](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/system-design/security/brower-trie.png)
1919

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