diff --git a/README.md b/README.md index 6919ab9d..88d9eb80 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,5 @@ +> 准备面试的小伙伴可以考虑面试专版：[《Java面试进阶指南》](https://xiaozhuanlan.com/javainterview?rel=javaguide) ，欢迎加入[我的星球](https://wx.zsxq.com/dweb2/index/group/48418884588288)获取更多实用干货。 + 如果 Github 访问速度比较慢或者图片无法刷新出来的话，可以转移到[码云](https://gitee.com/SnailClimb/JavaGuide )查看，或者[在线阅读](https://snailclimb.gitee.io/javaguide )。**如果你要提交 issue 或者 pr 的话请到 [Github](https://github.com/Snailclimb/JavaGuide) 提交。** 《JavaGuide面试突击版》PDF版本+3本PDF Java 学习手册，在公众号 **[JavaGuide](#公众号)** 后台回复“**面试突击**”即可获取。 @@ -43,7 +45,7 @@ - + @@ -108,8 +110,6 @@ * [待办](#待办) * [说明](#说明) -准备面试的小伙伴可以考虑面试专版：[《Java面试进阶指南》](https://xiaozhuanlan.com/javainterview?rel=javaguide) ，欢迎加入[我的星球](https://wx.zsxq.com/dweb2/index/group/48418884588288)获取更多实用干货。 - ## Java diff --git a/docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md b/docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md index 306f56a4..b9d129d2 100644 --- a/docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md +++ b/docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md @@ -49,7 +49,7 @@ ### 3.布隆过滤器使用场景 -1. 判断给定数据是否存在：比如判断一个数字是否在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，5亿以上！）、 防止缓存穿透（判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库）等等、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等等。 +1. 判断给定数据是否存在：比如判断一个数字是否存在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，5亿以上！）、 防止缓存穿透（判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库）等等、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等等。 2. 去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。 ### 4.通过 Java 编程手动实现布隆过滤器 diff --git a/docs/database/Redis/redis-all.md b/docs/database/Redis/redis-all.md index 7cc239c8..a5d8d715 100644 --- a/docs/database/Redis/redis-all.md +++ b/docs/database/Redis/redis-all.md @@ -462,7 +462,7 @@ typedef struct redisDb { 常用的过期数据的删除策略就两个（重要！自己造缓存轮子的时候需要格外考虑的东西）： 1. **惰性删除** ：只会在取出key的时候才对数据进行过期检查。这样对CPU最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。 -2. **定期删除** ： 每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期key操作。并且，Redis 底层会并通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对CPU时间的影响。 +2. **定期删除** ： 每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期key操作。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对CPU时间的影响。 定期删除对内存更加友好，惰性删除对CPU更加友好。两者各有千秋，所以Redis 采用的是 **定期删除+惰性/懒汉式删除** 。