Merge pull request #1457 from CyC2018/add-principle-diagrams

补充原理示意图

notes/Java 容器.md

@@ -754,6 +754,8 @@ new capacity : 00100000
 - 为 0，那么 hash%00010000 = hash%00100000，桶位置和原来一致；
 - 为 1，hash%00100000 = hash%00010000 + 16，桶位置是原位置 + 16。
 
+<div align="center"> <img src="pics/hashmap-resize.png" width="560px"/> </div><br>
+
 #### 7. 计算数组容量
 
 HashMap 构造函数允许用户传入的容量不是 2 的 n 次方，因为它可以自动地将传入的容量转换为 2 的 n 次方。

notes/Socket.md

@@ -234,6 +234,8 @@ epoll_ctl() 用于向内核注册新的描述符或者是改变某个文件描
 
 从上面的描述可以看出，epoll 只需要将描述符从进程缓冲区向内核缓冲区拷贝一次，并且进程不需要通过轮询来获得事件完成的描述符。
 
+<div align="center"> <img src="pics/epoll.png" width="600px"/> </div><br>
+
 epoll 仅适用于 Linux OS。
 
 epoll 比 select 和 poll 更加灵活而且没有描述符数量限制。

notes/分布式.md

@@ -210,6 +210,8 @@ TCC（Try-Confirm-Cancel）是在业务层面实现的两阶段提交，每个
 
 Saga 将一个分布式事务拆分为多个本地事务，每个本地事务直接提交，并且都有一个对应的补偿操作。依次执行各个本地事务，如果某一个失败，就逆序执行前面已经提交的本地事务的补偿操作。
 
+<div align="center"> <img src="pics/saga.png" width="540px"/> </div><br>
+
 Saga 没有预留资源的 Try 阶段，中间状态对其它事务可见，因此没有隔离性。它适合流程长、无法长时间锁定资源的业务，正向操作和补偿操作同样需要实现幂等。
 
 ### 本地消息表
@@ -226,6 +228,8 @@ Saga 没有预留资源的 Try 阶段，中间状态对其它事务可见，因
 
 RocketMQ 的事务消息把本地消息表的工作交给了消息队列：生产者先发送一条对消费者不可见的半消息，再执行本地事务，然后根据执行结果通知 Broker 提交或者回滚这条消息。如果 Broker 长时间没有收到通知，会主动回查生产者的本地事务状态。
 
+<div align="center"> <img src="pics/rocketmq-transaction.png" width="540px"/> </div><br>
+
 ## 三、CAP
 
 分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容忍性（P：Partition Tolerance）。常见的“三选二”说法有误导性，因为网络分区是无法避免的故障，不是可以选择的选项。

notes/攻击技术.md

@@ -122,6 +122,8 @@ http://www.examplebank.com/withdraw?account=AccountName&amount=1000&for=PayeeNam
 
 如果有账户名为 Alice 的用户访问了恶意站点，而之前刚访问过银行不久，登录信息尚未过期，那么就会损失 1000 美元。
 
+<div align="center"> <img src="pics/csrf.png" width="540px"/> </div><br>
+
 这种恶意的网址可以有很多种形式，藏身于网页中的许多地方。此外，攻击者也不需要控制放置恶意网址的网站。例如他可以将这种地址藏在论坛，博客等任何用户生成内容的网站中。这意味着如果服务器端没有合适的防御措施的话，用户即使访问熟悉的可信网站也有受攻击的危险。改为 POST 请求也不能解决问题，攻击者可以使用自动提交的表单。
 
 通过例子能够看出，攻击者并不能通过 CSRF 攻击来直接获取用户的账户控制权，也不能直接窃取用户的任何信息。他们能做到的，是欺骗用户浏览器，让其以用户的名义执行操作。

notes/数据库系统原理.md

@@ -362,6 +362,8 @@ SELECT c FROM t WHERE c BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE;
 (20, +∞)
 ```
 
+<div align="center"> <img src="pics/next-key-locks.png" width="560px"/> </div><br>
+
 ## 七、关系数据库设计理论
 
 ### 函数依赖

notes/消息队列.md

@@ -34,6 +34,8 @@
 
 Kafka、RocketMQ 等通过消费者组把两种模型结合起来：一条消息会发送给每个订阅它的消费者组，但在一个消费者组内只会被一个消费者消费。
 
+<div align="center"> <img src="pics/consumer-group.png" width="560px"/> </div><br>
+
 发布与订阅模式和观察者模式有以下不同：
 
 - 观察者模式中，观察者和主题都知道对方的存在；而在发布与订阅模式中，生产者与消费者不知道对方的存在，它们之间通过频道进行通信。

notes/系统设计基础.md

@@ -111,6 +111,10 @@
 - 降级：主动关闭部分非核心功能，从而保证核心功能可用；
 - 熔断：某个依赖的服务持续出错时，暂时不再调用它而是直接返回默认结果，避免故障沿着调用链扩散。
 
+漏桶以固定速率处理请求，桶满时丢弃新的请求；令牌桶以固定速率放入令牌，请求拿到令牌才能被处理，桶中积累的令牌允许一定的突发流量。
+
+<div align="center"> <img src="pics/rate-limit.png" width="580px"/> </div><br>
+
 熔断器有关闭、打开和半开三种状态：失败率超过阈值时打开；打开一段时间后进入半开状态，放行少量请求试探，成功则关闭，失败则重新打开。
 
 <div align="center"> <img src="pics/circuit-breaker.png" width="500px"/> </div><br>

notes/缓存.md

@@ -97,6 +97,10 @@ CDN 主要有以下优点：
 - 对这些不存在的数据缓存一个空数据，并设置较短的过期时间；
 - 使用布隆过滤器保存所有存在的 Key，对不存在的 Key 的请求直接拒绝。
 
+布隆过滤器用多个哈希函数把 Key 映射到位数组的多个位置并置为 1。查询时只要有一个位置为 0，Key 就一定不存在；全部为 1 时 Key 可能存在，存在一定的误判率。
+
+<div align="center"> <img src="pics/bloom-filter.png" width="560px"/> </div><br>
+
 ### 缓存击穿
 
 指的是某个热点数据的缓存过期时，大量对它的请求同时到达数据库。
@@ -200,6 +204,8 @@ Redis Cluster 使用的不是一致性哈希，而是把 Key 映射到固定的
 - 访问某个节点时，将其从原来的位置删除，并重新插入到链表头部。这样就能保证链表尾部存储的就是最近最久未使用的节点，当节点数量大于缓存最大空间时就淘汰链表尾部的节点。
 - 为了使删除操作时间复杂度为 O(1)，就不能采用遍历的方式找到某个节点。HashMap 存储着 Key 到节点的映射，通过 Key 就能以 O(1) 的时间得到节点，然后再以 O(1) 的时间将其从双向队列中删除。
 
+<div align="center"> <img src="pics/lru.png" width="560px"/> </div><br>
+
 Java 的 LinkedHashMap 内部就是这种结构，把 accessOrder 设为 true 并重写 removeEldestEntry 方法，就可以直接得到一个 LRU 缓存。
 
 ```java