diff --git a/docs/system-design/high-availability/limit-request.md b/docs/system-design/high-availability/limit-request.md
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 #### 固定窗口计数器算法
 
-该算法规定我们单位时间处理的请求数量。比如我们规定我们的一个接口一分钟只能访问10次的话。使用固定窗口计数器算法的话可以这样实现：给定一个变量counter来记录处理的请求数量，当1分钟之内处理一个请求之后counter+1，1分钟之内的如果counter=100的话，后续的请求就会被全部拒绝。等到 1分钟结束后，将counter回归成0，重新开始计数（ps：只要过了一个周期就讲counter回归成0）。
+该算法规定我们单位时间处理的请求数量。比如我们规定我们的一个接口一分钟只能访问10次的话。使用固定窗口计数器算法的话可以这样实现：给定一个变量counter来记录处理的请求数量，当1分钟之内处理一个请求之后counter+1，1分钟之内的如果counter=10的话，后续的请求就会被全部拒绝。等到 1分钟结束后，将counter回归成0，重新开始计数（ps：只要过了一个周期就将counter回归成0）。
 
 这种限流算法无法保证限流速率，因而无法保证突然激增的流量。比如我们限制一个接口一分钟只能访问10次的话，前半分钟一个请求没有接收，后半分钟接收了10个请求。
 
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 #### 漏桶算法
 
-我们可以把发请求的动作比作成注水到桶中，我们处理请求的过程可以比喻为 **漏桶漏水** 。我们往桶中以任意速率流入水，以一定速率流出水。当水超过桶流量则丢弃，因为桶容量是不变的，保证了整体的速率。
+我们可以把发请求的动作比作成注水到桶中，我们处理请求的过程可以比喻为 **漏桶漏水** 。我们往桶中以任意速率流入水，以一定速率流出水。当水超过桶容量则丢弃，因为桶容量是不变的，保证了整体的速率。
 
 如果想要实现这个算法的话也很简单，准备一个队列用来保存请求，然后我们定期从队列中拿请求来执行就好了。
 
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 #### 令牌桶算法
 
-令牌桶算法也比较简单。和漏桶算法算法一样，我们的主角还是桶（这限流算法和桶过不去啊）。不过现在桶里装的是令牌了，请求在被处理之前需要拿到一个令牌，请求处理完毕之后将这个令牌丢弃（删除）。
+令牌桶算法也比较简单。和漏桶算法一样，我们的主角还是桶（这限流算法和桶过不去啊）。不过现在桶里装的是令牌了，请求在被处理之前需要拿到一个令牌，请求处理完毕之后将这个令牌丢弃（删除）。
 
 我们根据限流大小，按照一定的速率往桶里添加令牌即可！