fix terminology, thread cache -> thread pooling

README.md

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 # 🔧 功能
 
-👉 在使用线程池等会缓存线程的组件情况下，提供`ThreadLocal`值的传递功能，解决异步执行时上下文传递的问题。
+👉 在使用线程池等会池化复用线程的组件情况下，提供`ThreadLocal`值的传递功能，解决异步执行时上下文传递的问题。
 一个`Java`标准库本应为框架/中间件设施开发提供的标配能力，本库功能聚焦 & 0依赖，支持`Java` 11/10/9/8/7/6。
 
-`JDK`的[`InheritableThreadLocal`](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/InheritableThreadLocal.html)类可以完成父线程到子线程的值传递。但对于使用线程池等会缓存线程的组件的情况，线程由线程池创建好，并且线程是缓存起来反复使用的；这时父子线程关系的`ThreadLocal`值传递已经没有意义，应用需要的实际上是把 **任务提交给线程池时**的`ThreadLocal`值传递到 **任务执行时**。
+`JDK`的[`InheritableThreadLocal`](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/InheritableThreadLocal.html)类可以完成父线程到子线程的值传递。但对于使用线程池等会池化复用线程的组件的情况，线程由线程池创建好，并且线程是池化起来反复使用的；这时父子线程关系的`ThreadLocal`值传递已经没有意义，应用需要的实际上是把 **任务提交给线程池时**的`ThreadLocal`值传递到 **任务执行时**。
 
 本库提供的[`TransmittableThreadLocal`](src/main/java/com/alibaba/ttl/TransmittableThreadLocal.java)类继承并加强[`InheritableThreadLocal`](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/InheritableThreadLocal.html)类，解决上述的问题，使用详见[User Guide](#-user-guide)。
 
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 # 🎨 需求场景
 
-在`ThreadLocal`的需求场景即是`TTL`的潜在需求场景，如果你的业务需要『在使用线程池等会缓存线程的组件情况下传递`ThreadLocal`』则是`TTL`目标场景。
+在`ThreadLocal`的需求场景即是`TTL`的潜在需求场景，如果你的业务需要『在使用线程池等会池化复用线程的组件情况下传递`ThreadLocal`』则是`TTL`目标场景。
 
 下面是几个典型场景例子。
 
@@ -104,7 +104,7 @@ String value = parent.get();
 
 这是其实是[`InheritableThreadLocal`](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/InheritableThreadLocal.html)的功能，应该使用[`InheritableThreadLocal`](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/InheritableThreadLocal.html)来完成。
 
-但对于使用线程池等会缓存线程的组件的情况，线程由线程池创建好，并且线程是缓存起来反复使用的；这时父子线程关系的`ThreadLocal`值传递已经没有意义，应用需要的实际上是把 **任务提交给线程池时**的`ThreadLocal`值传递到 **任务执行时**。
+但对于使用线程池等会池化复用线程的组件的情况，线程由线程池创建好，并且线程是池化起来反复使用的；这时父子线程关系的`ThreadLocal`值传递已经没有意义，应用需要的实际上是把 **任务提交给线程池时**的`ThreadLocal`值传递到 **任务执行时**。
 
 解决方法参见下面的这几种用法。
 

docs/requirement-scenario.md

 # 🎨 需求场景
 
-在`ThreadLocal`的需求场景即是`TTL`的潜在需求场景，如果你的业务需要『在使用线程池等会缓存线程的组件情况下传递`ThreadLocal`』则是`TTL`目标场景。
+在`ThreadLocal`的需求场景即是`TTL`的潜在需求场景，如果你的业务需要『在使用线程池等会池化复用线程的组件情况下传递`ThreadLocal`』则是`TTL`目标场景。
 
 下面是几个典型场景例子。
 
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 ## 🔎 1. 分布式跟踪系统
 
-关于『分布式跟踪系统』可以了解一下`Google`的`Dapper`（介绍的论文：[中文](http://bigbully.github.io/Dapper-translation/)| [英文](http://research.google.com/pubs/pub36356.html)）。分布式跟踪系统作为基础设施，不会限制『使用线程池等会缓存线程的组件』，并期望对业务逻辑尽可能的透明。
+关于『分布式跟踪系统』可以了解一下`Google`的`Dapper`（介绍的论文：[中文](http://bigbully.github.io/Dapper-translation/)| [英文](http://research.google.com/pubs/pub36356.html)）。分布式跟踪系统作为基础设施，不会限制『使用线程池等会池化复用线程的组件』，并期望对业务逻辑尽可能的透明。
 
 分布式跟踪系统的实现的示意Demo参见[`DistributedTracerUseDemo.kt`](../src/test/java/com/alibaba/demo/distributed_tracer/refcount/DistributedTracerUseDemo.kt)
 
@@ -39,7 +39,7 @@ PS： 多谢 [@wyzssw](https://github.com/https://github.com/wyzssw) 对分布
 
 `Log4j2`通过[`Thread Context`](https://logging.apache.org/log4j/2.x/manual/thread-context.html)提供了`Mapped Diagnostic Context`（`MDC`，诊断上下文）的功能，通过[`ThreadLocal`](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/ThreadLocal.html)/[`InheritableThreadLocal`](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/InheritableThreadLocal.html)实现上下文传递。
 
-在[`Thread Context文档`](https://logging.apache.org/log4j/2.x/manual/thread-context.html)中提到了在使用线程池等会缓存线程的组件（如`Executors`）时有问题，需要提供一个机制方案：
+在[`Thread Context文档`](https://logging.apache.org/log4j/2.x/manual/thread-context.html)中提到了在使用线程池等会池化复用线程的组件（如`Executors`）时有问题，需要提供一个机制方案：
 
 > The Stack and the Map are managed per thread and are based on ThreadLocal by default. The Map can be configured to use an InheritableThreadLocal by setting system property isThreadContextMapInheritable to "true". When configured this way, the contents of the Map will be passed to child threads. However, as discussed in the [Executors](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/concurrent/Executors.html#privilegedThreadFactory%28%29) class and in other cases where thread pooling is utilized, the ThreadContext may not always be automatically passed to worker threads. In those cases the pooling mechanism should provide a means for doing so. The getContext() and cloneStack() methods can be used to obtain copies of the Map and Stack respectively.