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修改两处拼写错误，RockeMQ -> RocketMQ.
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docs/high-performance/message-queue/rocketmq-questions.md
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@ -891,13 +891,13 @@ RocketMQ 内部主要是使用基于 mmap 实现的零拷贝(其实就是调用
![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/high-performance/message-queue/16ef3884c02acc72.png) ![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/high-performance/message-queue/16ef3884c02acc72.png)
`RocketMQ` 采用的是 **混合型的存储结构** ，即为 `Broker` 单个实例下所有的队列共用一个日志数据文件来存储消息。有意思的是在同样高并发的 `Kafka` 中会为每个 `Topic` 分配一个存储文件。这就有点类似于我们有一大堆书需要装上书架，`RockeMQ` 是不分书的种类直接成批的塞上去的，而 `Kafka` 是将书本放入指定的分类区域的。 `RocketMQ` 采用的是 **混合型的存储结构** ，即为 `Broker` 单个实例下所有的队列共用一个日志数据文件来存储消息。有意思的是在同样高并发的 `Kafka` 中会为每个 `Topic` 分配一个存储文件。这就有点类似于我们有一大堆书需要装上书架，`RocketMQ` 是不分书的种类直接成批的塞上去的，而 `Kafka` 是将书本放入指定的分类区域的。
而 `RocketMQ` 为什么要这么做呢？原因是 **提高数据的写入效率** ，不分 `Topic` 意味着我们有更大的几率获取 **成批** 的消息进行数据写入，但也会带来一个麻烦就是读取消息的时候需要遍历整个大文件，这是非常耗时的。 而 `RocketMQ` 为什么要这么做呢？原因是 **提高数据的写入效率** ，不分 `Topic` 意味着我们有更大的几率获取 **成批** 的消息进行数据写入，但也会带来一个麻烦就是读取消息的时候需要遍历整个大文件，这是非常耗时的。
所以，在 `RocketMQ` 中又使用了 `ConsumeQueue` 作为每个队列的索引文件来 **提升读取消息的效率**。我们可以直接根据队列的消息序号，计算出索引的全局位置（索引序号\*索引固定⻓度 20），然后直接读取这条索引，再根据索引中记录的消息的全局位置，找到消息。 所以，在 `RocketMQ` 中又使用了 `ConsumeQueue` 作为每个队列的索引文件来 **提升读取消息的效率**。我们可以直接根据队列的消息序号，计算出索引的全局位置（索引序号\*索引固定⻓度 20），然后直接读取这条索引，再根据索引中记录的消息的全局位置，找到消息。
讲到这里，你可能对 `RockeMQ` 的存储架构还有些模糊，没事，我们结合着图来理解一下。 讲到这里，你可能对 `RocketMQ` 的存储架构还有些模糊，没事，我们结合着图来理解一下。
![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/high-performance/message-queue/16ef388763c25c62.jpg) ![](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/high-performance/message-queue/16ef388763c25c62.jpg)