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修正ThreadLocal造成内存泄漏的描述

docs/java/basis/bigdecimal.md

@@ -21,7 +21,7 @@ System.out.println(a == b);// false
 
 **为什么浮点数 `float` 或 `double` 运算的时候会有精度丢失的风险呢？**
 
-这个和计算机保存浮点数的机制有很大关系。我们知道计算机是二进制的，而且计算机在表示一个数字时，宽度是有限的，无限循环的小数存储在计算机时，只能被截断，所以就会导致小数精度发生损失的情况。这也就是解释了为什么浮点数没有办法用二进制精确表示。
+这个和计算机保存小数的机制有很大关系。我们知道计算机是二进制的，而且计算机在表示一个数字时，宽度是有限的，无限循环的小数存储在计算机时，只能被截断，所以就会导致小数精度发生损失的情况。这也就是解释了为什么十进制小数没有办法用二进制精确表示。
 
 就比如说十进制下的 0.2 就没办法精确转换成二进制小数：
 
@@ -40,9 +40,9 @@ System.out.println(a == b);// false
 
 ## BigDecimal 介绍
 
-`BigDecimal` 可以实现对浮点数的运算，不会造成精度丢失。
+`BigDecimal` 可以实现对小数的运算，不会造成精度丢失。
 
-通常情况下，大部分需要浮点数精确运算结果的业务场景（比如涉及到钱的场景）都是通过 `BigDecimal` 来做的。
+通常情况下，大部分需要小数精确运算结果的业务场景（比如涉及到钱的场景）都是通过 `BigDecimal` 来做的。
 
 《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：**浮点数之间的等值判断，基本数据类型不能用 == 来比较，包装数据类型不能用 equals 来判断。**
 
@@ -50,7 +50,7 @@ System.out.println(a == b);// false
 
 具体原因我们在上面已经详细介绍了，这里就不多提了。
 
-想要解决浮点数运算精度丢失这个问题，可以直接使用 `BigDecimal` 来定义浮点数的值，然后再进行浮点数的运算操作即可。
+想要解决浮点数运算精度丢失这个问题，可以直接使用 `BigDecimal` 来定义小数的值，然后再进行小数的运算操作即可。
 
 ```java
 BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");

docs/java/concurrent/java-concurrent-questions-03.md

@@ -148,7 +148,7 @@ static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
 - **key 是弱引用**：`ThreadLocalMap` 中的 key 是 `ThreadLocal` 的弱引用 (`WeakReference<ThreadLocal<?>>`)。 这意味着，如果 `ThreadLocal` 实例不再被任何强引用指向，垃圾回收器会在下次 GC 时回收该实例，导致 `ThreadLocalMap` 中对应的 key 变为 `null`。
 - **value 是强引用**：即使 `key` 被 GC 回收，`value` 仍然被 `ThreadLocalMap.Entry` 强引用存在，无法被 GC 回收。
 
-当 `ThreadLocal` 实例失去强引用后，其对应的 value 仍然存在于 `ThreadLocalMap` 中，因为 `Entry` 对象强引用了它。如果线程持续存活（例如线程池中的线程），`ThreadLocalMap` 也会一直存在，导致 key 为 `null` 的 entry 无法被垃圾回收，机会造成内存泄漏。
+当 `ThreadLocal` 实例失去强引用后，其对应的 value 仍然存在于 `ThreadLocalMap` 中，因为 `Entry` 对象强引用了它。如果线程持续存活（例如线程池中的线程），`ThreadLocalMap` 也会一直存在，导致 key 为 `null` 的 entry 无法被垃圾回收，即会造成内存泄漏。
 
 也就是说，内存泄漏的发生需要同时满足两个条件：
 
@@ -464,7 +464,7 @@ public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
     }
 ```
 
-### 如果不允许丢弃任务任务，应该选择哪个拒绝策略？
+### 如果不允许丢弃任务，应该选择哪个拒绝策略？
 
 根据上面对线程池拒绝策略的介绍，相信大家很容易能够得出答案是：`CallerRunsPolicy` 。