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docs/high-concurrency/redis-rehash.md

@@ -40,4 +40,4 @@ rehash 过程在数据量非常大（几千万、亿）的情况下并不是一
 渐进式 rehash 的本质：
 
 1. 借助 rehashidx，将 rehash 键值对所需的计算工作均摊到对字典的每个添加、删除、查找和更新操作上，从而避免了集中式 rehash 而带来的庞大计算量。
-2. 在 rehash 进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时，程序除了执行指定的操作以外，还会顺带将原哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到备用哈希表，当 rehash 工作完成之后，程序将 rehashidx 属性的值加 1。
+2. 在 rehash 进行期间，每次对字典执行添加、删除、查找或者更新操作时，程序除了执行指定的操作以外，还会顺带将原哈希表在 rehashidx 索引上的所有键值对 rehash 到备用哈希表，当 rehash 工作完成之后，程序将 rehashidx 属性的值加 1。

docs/high-concurrency/redis-single-thread-model.md

@@ -70,4 +70,4 @@ Redis 内部使用文件事件处理器 `file event handler` ，这个文件事
 
 ### 总结
 
-Redis 选择使用单线程模型处理客户端的请求主要还是因为 CPU 不是 Redis 服务器的瓶颈，所以使用多线程模型带来的性能提升并不能抵消它带来的开发成本和维护成本，系统的性能瓶颈也主要在网络 I/O 操作上；而 Redis 引入多线程操作也是出于性能上的考虑，对于一些大键值对的删除操作，通过多线程非阻塞地释放内存空间(释放操作不会阻塞网络IO读写,因为网络IO读写与释放的命令执行不是同一个线程)也能减少对 Redis 主线程阻塞的时间，提高执行的效率。
+Redis 选择使用单线程模型处理客户端的请求主要还是因为 CPU 不是 Redis 服务器的瓶颈，所以使用多线程模型带来的性能提升并不能抵消它带来的开发成本和维护成本，系统的性能瓶颈也主要在网络 I/O 操作上；而 Redis 引入多线程操作也是出于性能上的考虑，对于一些大键值对的删除操作，通过多线程非阻塞地释放内存空间(释放操作不会阻塞网络 IO 读写,因为网络 IO 读写与释放的命令执行不是同一个线程)也能减少对 Redis 主线程阻塞的时间，提高执行的效率。