docs: update documents

.github/workflows/prettier.yml

@@ -1,25 +0,0 @@
-name: Prettier
-
-on:
-  pull_request:
-  push:
-    branches:
-      - main
-
-jobs:
-  prettier:
-    runs-on: ubuntu-latest
-
-    steps:
-      - name: Checkout
-        uses: actions/checkout@v2
-        with:
-          ref: ${{ github.head_ref }}
-
-      - name: Prettify code
-        uses: creyD/prettier_action@v3.3
-        with:
-          prettier_options: --write **/*.{md}
-          commit_message: "style: prettify code or document"
-        env:
-          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

README.md

@@ -279,10 +279,10 @@
 - [RocketMQ 生产者启动流程](docs/rocketmq/rocketmq-producer-start.md)
 - [RocketMQ 消息发送流程](docs/rocketmq/rocketmq-send-message.md)
 - [RocketMQ 消息发送存储流程](docs/rocketmq/rocketmq-send-store.md)
-- [RocketMQ MappedFile内存映射文件详解](docs/rocketmq/rocketmq-mappedfile-detail.md)
-- [RocketMQ ConsumeQueue详解](docs/rocketmq/rocketmq-consumequeue.md)
-- [RocketMQ CommitLog详解](docs/rocketmq/rocketmq-commitlog.md)
-- [RocketMQ IndexFile详解](docs/rocketmq/rocketmq-indexfile.md)
+- [RocketMQ MappedFile 内存映射文件详解](docs/rocketmq/rocketmq-mappedfile-detail.md)
+- [RocketMQ ConsumeQueue 详解](docs/rocketmq/rocketmq-consumequeue.md)
+- [RocketMQ CommitLog 详解](docs/rocketmq/rocketmq-commitlog.md)
+- [RocketMQ IndexFile 详解](docs/rocketmq/rocketmq-indexfile.md)
 - [RocketMQ 消费者启动流程](docs/rocketmq/rocketmq-consumer-start.md)
 - [RocketMQ 消息拉取流程](docs/rocketmq/rocketmq-pullmessage.md)
 - [RocketMQ Broker 处理拉取消息请求流程](docs/rocketmq/rocketmq-pullmessage-processor.md)
@@ -387,6 +387,10 @@ GitHub 技术社区 [Doocs](https://github.com/doocs)，致力于打造一个内
   </tr>
 </table>
 
+<<<<<<< HEAD
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+>>>>>>> d309ac0 (docs: update documents)
 
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docs/Netty/Netty技术细节源码分析/ByteBuf的内存泄漏原因与检测原理.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ## Netty 中的 ByteBuf 为什么会发生内存泄漏
 
-在 Netty 中，ByetBuf 并不是只采用可达性分析来对 ByteBuf 底层的 `byte[]` 数组来进行垃圾回收，而同时采用引用计数法来进行回收，来保证堆外内存的准确时机的释放。  
+在 Netty 中，ByetBuf 并不是只采用可达性分析来对 ByteBuf 底层的 `byte[]` 数组来进行垃圾回收，而同时采用引用计数法来进行回收，来保证堆外内存的准确时机的释放。
 
 在每个 ByteBuf 中都维护着一个 refCnt 用来对 ByteBuf 的被引用数进行记录，当 ByteBuf 的 `retain()` 方法被调用时，将会增加 refCnt 的计数，而其 `release()` 方法被调用时将会减少其被引用数计数。
 
@@ -24,7 +24,7 @@ private boolean release0(int decrement) {
 }
 ```
 
-当调用了 ByteBuf 的 `release()` 方法的时候，最后在上方的 `release0()` 方法中将会为 ByteBuf 的引用计数减一，当引用计数归于 0 的时候，将会调用 `deallocate()` 方法对其对应的底层存储数组进行释放(在池化的 ByteBuf 中，在 `deallocate()` 方法里会把该 ByteBuf 的 `byte[]` 回收到底层内存池中，以确保 `byte[]` 可以重复利用)。 
+当调用了 ByteBuf 的 `release()` 方法的时候，最后在上方的 `release0()` 方法中将会为 ByteBuf 的引用计数减一，当引用计数归于 0 的时候，将会调用 `deallocate()` 方法对其对应的底层存储数组进行释放(在池化的 ByteBuf 中，在 `deallocate()` 方法里会把该 ByteBuf 的 `byte[]` 回收到底层内存池中，以确保 `byte[]` 可以重复利用)。
 
 由于 Netty 中的 ByteBuf 并不是随着申请之后会马上使其引用计数归 0 而进行释放，往往在这两个操作之间还有许多操作，如果在这其中如果发生异常抛出导致引用没有及时释放，在使用池化 ByetBuffer 的情况下内存泄漏的问题就会产生。
 

docs/Redis/redis-sds.md

@@ -112,7 +112,7 @@ sds sdsnewlen(const void *init, size_t initlen) {
     unsigned char *fp;
 
     // 检查长度是否溢出
-    assert(initlen + hdrlen + 1 > initlen); 
+    assert(initlen + hdrlen + 1 > initlen);
 
     // 创建字符串，+1是因为 `\0` 结束符
     // sh指向header首字节
@@ -131,7 +131,7 @@ sds sdsnewlen(const void *init, size_t initlen) {
 
     // 赋值len, alloc, flags
     ...
-     
+
 
     // 赋值buf[]
     if (initlen && init)
@@ -145,7 +145,7 @@ sds sdsnewlen(const void *init, size_t initlen) {
 }
 ```
 
-创建 SDS 的大致流程是这样的：首先根据字符串长度计算得到 type，根据 type 计算头部所需长度，然后动态分配内存空间。通过计算出指向header的指针sh，指向buf的指针s，对结构体各字段进行赋值。
+创建 SDS 的大致流程是这样的：首先根据字符串长度计算得到 type，根据 type 计算头部所需长度，然后动态分配内存空间。通过计算出指向 header 的指针 sh，指向 buf 的指针 s，对结构体各字段进行赋值。
 
 注意：
 
@@ -180,11 +180,11 @@ void sdsclear(sds s) {
 }
 ```
 
-### 3. 更新len
+### 3. 更新 len
+
+因为 sdsnewlen 函数返回的是 char\* 类型的 buf，所以兼容了 c 语言操作字符串的函数，
+那么当 `s = ['a', 'b', 'c', '\0']` 时， 再操作`s[2] = '\0'`, 这个时候`sdslen(s)`得到的结果是 3，因为 len 字段没有更新，如果直接更新`'\0'`，需要调用以下函数更新 len
 
-因为sdsnewlen函数返回的是char* 类型的buf，所以兼容了c语言操作字符串的函数，
-那么当 `s = ['a', 'b', 'c', '\0']` 时， 再操作`s[2] = '\0'`, 这个时候`sdslen(s)`得到的结果是3，因为len字段没有更新，如果直接更新`'\0'`，需要调用以下函数更新len
-    
 ```c
 void sdsupdatelen(sds s) {
     size_t reallen = strlen(s);
@@ -256,7 +256,7 @@ sds sdsMakeRoomFor(sds s, size_t addlen) {
     newlen = (len+addlen);
 
     // 检查长度是否溢出
-    assert(newlen > len); 
+    assert(newlen > len);
 
     // 新长度<1MB，按新长度的2倍扩容
     if (newlen < SDS_MAX_PREALLOC)
@@ -274,7 +274,7 @@ sds sdsMakeRoomFor(sds s, size_t addlen) {
     hdrlen = sdsHdrSize(type);
 
     // 检查长度是否溢出
-    assert(hdrlen + newlen + 1 > len); 
+    assert(hdrlen + newlen + 1 > len);
 
     if (oldtype==type) {
         // 类型没变，直接通过realloc扩大动态数组即可。
@@ -310,4 +310,4 @@ sds sdsMakeRoomFor(sds s, size_t addlen) {
 
 1. SDS 返回的是指向 buf 的指针，同时以`\0`结尾，所以兼容了 C 语言操作字符串的函数，读取内容时，通过 len 属性来限制读取的长度，不受 `\0` 影响，从而保证二进制安全；
 2. Redis 根据字符串长度的不同，定义了多种数据结构，包括：sdshdr5/sdshdr8/sdshdr16/sdshdr32/sdshdr64。
-3. SDS 在设计字符串修改出会调用 `sdsMakeRoomFor` 函数进行检查，根据不同情况进行扩容。
+3. SDS 在设计字符串修改出会调用 `sdsMakeRoomFor` 函数进行检查，根据不同情况进行扩容。

docs/Sentinel/Sentinel时间窗口的实现.md

@@ -8,7 +8,7 @@
 1. 时间窗口还未建立，那么将会为此次流量的进入建立一个新的时间窗口返回，并且接下来这个时间窗口内的获取请求都将返回该窗口。
 2. 时间窗口已经建立的情况下，将会直接获取已经存在的符合条件的时间窗口。
 3. 时间窗口可能已经存在，但是当前获取的时间窗口已经过期，需要加锁，并重置当前时间窗口。
-4. 当前进入的时间已经远远落后当前的时间，目标时间窗口已经被 reset 更新成更新的时间窗口，那么将不会返回目标时间窗口，而是返回一个新的空的时间窗口进行统计，这个时间窗口不会再被重复利用。  
+4. 当前进入的时间已经远远落后当前的时间，目标时间窗口已经被 reset 更新成更新的时间窗口，那么将不会返回目标时间窗口，而是返回一个新的空的时间窗口进行统计，这个时间窗口不会再被重复利用。
 
 其中的第四个情况表明，sentinel 的滑动时间窗口是有时间范围的，这也是为了尽量减少 sentinel 的所占用的内存，默认情况下 sentinel 的采取的时间长度为 1 分钟和 1 秒钟。这里的实现与 LeapArray 类的结构非常有关系。
 
@@ -22,7 +22,7 @@ protected final AtomicReferenceArray<WindowWrap<T>> array;
 private final ReentrantLock updateLock = new ReentrantLock();
 ```
 
-此处的 updateLock 是专门在上述的第三个情况来进行加锁的，只有成功得到锁的线程才会对过期的时间窗口进行 reset 操作，其他没有成功获取的线程将不会挂起等待，而是通过 `yield()` 方法回到就绪态，在下一次的循环尝试重新获取该位置的时间窗口。在下一次获取该锁的线程可能已经完成了，那么将会执行上述第二步，否则继续回到就绪态等待下一次循环中再次获取该时间窗口。  
+此处的 updateLock 是专门在上述的第三个情况来进行加锁的，只有成功得到锁的线程才会对过期的时间窗口进行 reset 操作，其他没有成功获取的线程将不会挂起等待，而是通过 `yield()` 方法回到就绪态，在下一次的循环尝试重新获取该位置的时间窗口。在下一次获取该锁的线程可能已经完成了，那么将会执行上述第二步，否则继续回到就绪态等待下一次循环中再次获取该时间窗口。
 
 以上两个数据结构是 LeapArray 类实现时间窗口在高并发下准确获取时间窗口并更新的关键。
 

docs/nacos/nacos-discovery.md

@@ -378,7 +378,7 @@ class BeatTask implements Runnable {
         } else {
             Random random = new Random(System.currentTimeMillis());
             int index = random.nextInt(servers.size());
-            
+
             for (int i = 0; i < servers.size(); i++) {
                 String server = servers.get(index);
                 try {
@@ -392,10 +392,10 @@ class BeatTask implements Runnable {
                 index = (index + 1) % servers.size();
             }
         }
-        
+
         NAMING_LOGGER.error("request: {} failed, servers: {}, code: {}, msg: {}", api, servers, exception.getErrCode(),
                 exception.getErrMsg());
-        
+
         throw new NacosException(exception.getErrCode(),
                 "failed to req API:" + api + " after all servers(" + servers + ") tried: " + exception.getMessage());
   ```

docs/rocketmq/rocketmq-consumer-start.md

@@ -18,7 +18,7 @@ if (group.length() >CHARACTER_MAX_LENGTH) {
 }
 ```
 
-消费组名称只能包含数字、字母、%、-、_、|
+消费组名称只能包含数字、字母、%、-、\_、|
 
 ```java
 // regex: ^[%|a-zA-Z0-9_-]+$
@@ -129,7 +129,7 @@ private void copySubscription() throws MQClientException {
 
 `3、初始化MqClientInstance、RebalanceImpl、PullApiWrapper`
 
-创建`MqClientInstance`， 无论在生产者端还是消费者端都是一个很重要的类， 封装了Topic信息、broker信息，当然还有生产者和消费者的信息。
+创建`MqClientInstance`， 无论在生产者端还是消费者端都是一个很重要的类， 封装了 Topic 信息、broker 信息，当然还有生产者和消费者的信息。
 
 ```java
 public MQClientInstance getOrCreateMQClientInstance(final ClientConfig clientConfig, RPCHook rpcHook) {

docs/rocketmq/rocketmq-indexfile.md

@@ -28,7 +28,7 @@ org.apache.rocketmq.store.index.IndexFile#putKey
 
 如果当前 Index 文件未满，则根据 key 计算出哈希码，然后对槽数量取余定位到某一个哈希槽位置，
 
-哈希槽的物理偏移量 = IndexHeader 的大小（默认 40Byte） + 哈希槽位置 * 每个哈希槽的大小（4 字节）
+哈希槽的物理偏移量 = IndexHeader 的大小（默认 40Byte） + 哈希槽位置 \* 每个哈希槽的大小（4 字节）
 
 ```java
 int keyHash = indexKeyHashMethod(key);
@@ -61,7 +61,7 @@ if (this.indexHeader.getBeginTimestamp() <= 0) {
 }
 ```
 
-新添加的消息 index 的物理偏移量 = IndexHeader 大小（40Byte） + Index 文件哈希槽的数量 * 哈希槽的大小（4Byte ） + Index 文件索引数量 * 索引大小（20Byte）
+新添加的消息 index 的物理偏移量 = IndexHeader 大小（40Byte） + Index 文件哈希槽的数量 _ 哈希槽的大小（4Byte ） + Index 文件索引数量 _ 索引大小（20Byte）
 
 将消息哈希码、消息物理偏移量、消息存储时间戳与 Index 文件第一条消息的时间戳的差值、当前哈希槽的值、当前 Indexfile 的索引个数存入 mappedByteBuffer
 
@@ -115,7 +115,7 @@ long end: 结束时间戳
 
 根据 key 计算哈希码，哈希码与哈希槽的数量取余得到哈希槽的索引
 
-哈希槽的物理地址 = IndexHeader（40byte） + 哈希槽索引 * 每个哈希槽的大小（4byte）
+哈希槽的物理地址 = IndexHeader（40byte） + 哈希槽索引 \* 每个哈希槽的大小（4byte）
 
 ```java
 int keyHash = indexKeyHashMethod(key);