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[docs fix]修正一些笔误
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4b1827c1fb
commit
16b49ef029
@ -536,10 +536,10 @@ MVCC 在 MySQL 中实现所依赖的手段主要是: **隐藏字段、read view
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SQL 标准定义了四个隔离级别：
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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@ -13,10 +13,10 @@ tag:
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SQL 标准定义了四个隔离级别：
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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@ -14,15 +14,15 @@ head:
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Redis 共有 5 种基本数据结构：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
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这 5 种数据结构是直接提供给用户使用的，是数据的保存形式，其底层实现主要依赖这 8 种数据结构：简单动态字符串（SDS）、LinkedList（双向链表）、Hash Table（哈希表）、SkipList（跳跃表）、Intset（整数集合）、ZipList（压缩列表）、QuickList（快速列表）。
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这 5 种数据结构是直接提供给用户使用的，是数据的保存形式，其底层实现主要依赖这 8 种数据结构：简单动态字符串（SDS）、LinkedList（双向链表）、Dict（哈希表/字典）、SkipList（跳跃表）、Intset（整数集合）、ZipList（压缩列表）、QuickList（快速列表）。
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Redis 基本数据结构的底层数据结构实现如下：
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| String | List | Hash | Set | Zset |
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| :----- | :--------------------------- | :------------------ | :-------------- | :---------------- |
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| SDS | LinkedList/ZipList/QuickList | Hash Table、ZipList | ZipList、Intset | ZipList、SkipList |
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| String | List | Hash | Set | Zset |
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| :----- | :--------------------------- | :------------ | :----------- | :---------------- |
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| SDS | LinkedList/ZipList/QuickList | Dict、ZipList | Dict、Intset | ZipList、SkipList |
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Redis 3.2 之前，List 底层实现是 LinkedList 或者 ZipList。 Redis 3.2 之后，引入了 LinkedList 和 ZipList 的结合 QuickList，List 的底层实现变为 QuickList。
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Redis 3.2 之前，List 底层实现是 LinkedList 或者 ZipList。 Redis 3.2 之后，引入了 LinkedList 和 ZipList 的结合 QuickList，List 的底层实现变为 QuickList。从 Redis 7.0 开始， ZipList 被 ListPack 取代。
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你可以在 Redis 官网上找到 Redis 数据结构非常详细的介绍：
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@ -386,16 +386,18 @@ Java 中有 8 种基本数据类型，分别为：
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这 8 种基本数据类型的默认值以及所占空间的大小如下：
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| 基本类型 | 位数 | 字节 | 默认值 | 取值范围 |
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| :-------- | :--- | :--- | :------ | ------------------------------------------ |
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| `byte` | 8 | 1 | 0 | -128 ~ 127 |
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| `short` | 16 | 2 | 0 | -32768 ~ 32767 |
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| `int` | 32 | 4 | 0 | -2147483648 ~ 2147483647 |
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| `long` | 64 | 8 | 0L | -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807 |
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| `char` | 16 | 2 | 'u0000' | 0 ~ 65535 |
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| `float` | 32 | 4 | 0f | 1.4E-45 ~ 3.4028235E38 |
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| `double` | 64 | 8 | 0d | 4.9E-324 ~ 1.7976931348623157E308 |
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| `boolean` | 1 | | false | true、false |
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| 基本类型 | 位数 | 字节 | 默认值 | 取值范围 |
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| :-------- | :--- | :--- | :------ | ------------------------------------------------------------ |
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| `byte` | 8 | 1 | 0 | -128 ~ 127 |
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| `short` | 16 | 2 | 0 | -32768（-2^15） ~ 32767（2^15 - 1） |
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| `int` | 32 | 4 | 0 | -2147483648 ~ 2147483647 |
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| `long` | 64 | 8 | 0L | -9223372036854775808（-2^63） ~ 9223372036854775807（2^63 -1） |
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| `char` | 16 | 2 | 'u0000' | 0 ~ 65535（2^16 - 1） |
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| `float` | 32 | 4 | 0f | 1.4E-45 ~ 3.4028235E38 |
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| `double` | 64 | 8 | 0d | 4.9E-324 ~ 1.7976931348623157E308 |
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| `boolean` | 1 | | false | true、false |
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可以看到，像 `byte`、`short`、`int`、`long`能表示的最大正数都减 1 了。这是为什么呢？这是因为在二进制补码表示法中，最高位是用来表示符号的（0 表示正数，1 表示负数），其余位表示数值部分。所以，如果我们要表示最大的正数，我们需要把除了最高位之外的所有位都设为 1。如果我们再加 1，就会导致溢出，变成一个负数。
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对于 `boolean`，官方文档未明确定义，它依赖于 JVM 厂商的具体实现。逻辑上理解是占用 1 位，但是实际中会考虑计算机高效存储因素。
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@ -507,7 +509,7 @@ Integer i2 = new Integer(40);
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System.out.println(i1==i2);
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```
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`Integer i1=40` 这一行代码会发生装箱，也就是说这行代码等价于 `Integer i1=Integer.valueOf(40)` 。因此，`i1` 直接使用的是缓存中的对象。而`Integer i2 = new Integer(40)` 会直接创建新的对象。
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`Integer i1=40` 这一行代码会发生拆箱，也就是说这行代码等价于 `Integer i1=Integer.valueOf(40)` 。因此，`i1` 直接使用的是缓存中的对象。而`Integer i2 = new Integer(40)` 会直接创建新的对象。
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因此，答案是 `false` 。你答对了吗？
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@ -135,10 +135,10 @@ public class ScheduledThreadPoolExecutor
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如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，`ThreadPoolTaskExecutor` 定义一些策略:
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- **`ThreadPoolExecutor.AbortPolicy`**：抛出 `RejectedExecutionException`来拒绝新任务的处理。
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- **`ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy`**：调用执行自己的线程运行任务，也就是直接在调用`execute`方法的线程中运行(`run`)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。
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- **`ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy`**：不处理新任务，直接丢弃掉。
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- **`ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy`**：此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。
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- `ThreadPoolExecutor.AbortPolicy`：抛出 `RejectedExecutionException`来拒绝新任务的处理。
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- `ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy`：调用执行自己的线程运行任务，也就是直接在调用`execute`方法的线程中运行(`run`)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。
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- `ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy`：不处理新任务，直接丢弃掉。
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- `ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy`：此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。
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举个例子：
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@ -36,7 +36,6 @@ icon: project
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## 文件管理系统/网盘
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- [qiwen-file](https://gitee.com/qiwen-cloud/qiwen-file)：基于 SpringBoot+Vue 实现的分布式文件系统，支持本地磁盘、阿里云 OSS 对象存储、FastDFS 存储、MinIO 存储等多种存储方式，支持 office 在线编辑、分片上传、技术秒传、断点续传等功能。
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- 旨在为用户和企业提供一个简单、方便的文件存储方案，能够以完善的目录结构体系，对文件进行管理 。
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- [free-fs](https://gitee.com/dh_free/free-fs)：基于 SpringBoot + MyBatis Plus + MySQL + Sa-Token + Layui 等搭配七牛云， 阿里云 OSS 实现的云存储管理系统。 包含文件上传、删除、在线预览、云资源列表查询、下载、文件移动、重命名、目录管理、登录、注册、以及权限控制等功能。
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- [zfile](https://github.com/zfile-dev/zfile)：基于 Spring Boot + Vue 实现的在线网盘，支持对接 S3、OneDrive、SharePoint、Google Drive、多吉云、又拍云、本地存储、FTP、SFTP 等存储源，支持在线浏览图片、播放音视频，文本文件、Office、obj（3d）等文件类型。
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@ -162,7 +162,7 @@ Maven 在遇到这种问题的时候，会遵循 **路径最短优先** 和 **
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不过，你也可以发现。路径最短优先原则并不是通用的，像下面这种路径长度相等的情况就不能单单通过其解决了：
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依赖链路一：A -> B -> X(1.0) // dist = 3
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依赖链路一：A -> B -> X(1.0) // dist = 2
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依赖链路二：A -> D -> X(2.0) // dist = 2
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