diff --git a/ch6.md b/ch6.md
index 5cfd838a95153ddc5ba1555b7730f432fc3f4b42..a73ea5ceaf86ed4a25417dafa68d703a138a2005 100644
--- a/ch6.md
+++ b/ch6.md
@@ -105,7 +105,7 @@
 
 ​	这种场景也许并不常见，但并非闻所未闻：例如，在社交媒体网站上，一个拥有数百万追随者的名人用户在做某事时可能会引发一场风暴【14】。这个事件可能导致大量写入同一个键（键可能是名人的用户ID，或者人们正在评论的动作的ID）。哈希策略不起作用，因为两个相同ID的哈希值仍然是相同的。
 
-​	如今，大多数数据系统无法自动补偿这种高度偏斜的负载，因此应用程序有责任减少偏斜。例如，如果一个主键被认为是非常火爆的，一个简单的方法是在主键的开始或结尾添加一个随机数。只要一个两位数的十进制随机数就可以将主键分散为100钟不同的主键,从而存储在不同的分区中。
+​	如今，大多数数据系统无法自动补偿这种高度偏斜的负载，因此应用程序有责任减少偏斜。例如，如果一个主键被认为是非常火爆的，一个简单的方法是在主键的开始或结尾添加一个随机数。只要一个两位数的十进制随机数就可以将主键分散为100不同的主键,从而存储在不同的分区中。
 
 ​	然而，将主键进行分割之后，任何读取都必须要做额外的工作，因为他们必须从所有100个主键分布中读取数据并将其合并。此技术还需要额外的记录：只需要对少量热点附加随机数;对于写入吞吐量低的绝大多数主键来是不必要的开销。因此，您还需要一些方法来跟踪哪些键需要被分割。