在Broker端进行消息过滤，可以减少无效消息发送到Consumer，少占用网络带宽从而提高吞吐量。Broker端有三种方式进行消息过滤。
1.消息的Tag和Key
对一个应用来说，尽可能只用一个Topic，不同的消息子类型用Tag来标识（每条消息只能有一个Tag），服务器端基于Tag进行过滤，并不需要读取消息体的内容，所以效率很高。发送消息设置了Tag以后，消费方在订阅消息时，才可以利用Tag在Broker端做消息过滤。其次是消息的Key。对发送的消息设置好Key，以后可以根据这个Key来查找消息。所以这个Key一般用消息在业务层面的唯一标识码来表示，这样后续查询消息异常，消息丢失等都很方便。Broker会创建专门的索引文件，来存储Key到消息的映射，由于是哈希索引，应尽量使Key唯一，避免潜在的哈希冲突。Tag和Key的主要差别是使用场景不同，Tag用在Consumer的代码中，用来进行服务端消息过滤，Key主要用于通过命令行查询消息。
2.通过Tag进行过滤
用Tag方式进行过滤的方法是传入感兴趣的Tag标签，Tag标签是一个普通字符串，是在创建Message的时候添加的，一个Message只能有一个Tag。使用Tag方式过滤非常高效，Broker端可以在ConsumeQueue中做这种过滤，只从CommitLog里读取过滤后被命中的消息。看一下ConsumerQueue的存储格式，如图7-1所示。
图7-1 ConsumerQueue的存储格式
Consume Queue的第三部分存储的是Tag对应的hashcode，是一个定长的字符串，通过Tag过滤的过程就是对比定长的hashcode。经过hashcode对比，符合要求的消息被从CommitLog读取出来，不用担心Hash冲突问题，消息在被消费前，会对比完整的Message Tag字符串，消除Hash冲突造成的误读。
3.用SQL表达式的方式进行过滤
使用Tag方式过滤虽然高效，但是支持的逻辑比较简单，在构造Message的时候，还可以通过putUserProperty函数来增加多个自定义的属性，基于这些属性可以做复杂的过滤逻辑，如代码清单7-1所示。
代码清单7-1 在消息中增加自定义属性
Message msg = new Message("TopicTest",
tag,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)
);
// Set some properties.
msg.putUserProperty("a", String.valueOf(i));
msg.putUserProperty("b", “hello”);
代码中这个消息就有了两个特殊的属性值a和b，我们用类似SQL表达式的方式对消息进行过滤，用法如下（目前只支持在PushConsumer中实现这种过滤）：
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4"); // only subsribe messages have property a, also a >=0 and a <= 3
consumer.subscribe("TopicTest", MessageSelector.bySql("a between 0 and 3");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently()
{@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage
(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context)
{return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
类似SQL的过滤表达式，支持如下语法：
·数字对比，比如>、>=、<、<=、BETWEEN、=；
·字符串对比，比如=、<>、IN；
·IS NULL or IS NOT NULL；
·逻辑符号AND、OR、NOT。
支持的数据类型：
·数字型，比如123、3.1415；
·字符型，比如'abc'、注意必须用单引号；
·NULL，这个特殊字符；
·布尔型，TRUEorFALSE。
SQL表达式方式的过滤需要Broker先读出消息里的属性内容，然后做SQL计算，增大磁盘压力，没有Tag方式高效。
4.Filter Server方式过滤
Filter Server是一种比SQL表达式更灵活的过滤方式，允许用户自定义Java函数，根据Java函数的逻辑对消息进行过滤。要使用Filter Server，首先要在启动Broker前在配置文件里加上filterServer-Nums=3这样的配置，Broker在启动的时候，就会在本机启动3个Filter Server进程。Filter Server类似一个RocketMQ的Consumer进程，它从本机Broker获取消息，然后根据用户上传过来的Java函数进行过滤，过滤后的消息再传给远端的Consumer。这种方式会占用很多Broker机器的CPU资源，要根据实际情况谨慎使用。上传的java代码也要经过检查，不能有申请大内存、创建线程等这样的操作，否则容易造成Broker服务器宕机。实现过滤逻辑的示例如代码清单7-2所示。
代码清单7-2 实现过滤逻辑的代码示例
public class MessageFilterImpl implements MessageFilter {
@Override
public boolean match(MessageExt msg) {
String property = msg.getUserProperty("SequenceId");
if (property != null) {
int id = Integer.parseInt(property);
if ((id % 3) == 0 && (id > 10)) {
return true;
}
}
return false;
}
}
上面代码实现了过滤逻辑，它是根据消息的“SequenceId”这个属性来过滤的，其实不一定要根据消息属性来过滤，也可以根据消息体的内容或其他特征过滤，如代码清单7-3所示。
代码清单7-3 使用FilterServer的Consumer示例
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("Consumer-GroupNamecc4");
// 使用Java代码，在服务器做消息过滤
String filterCode = MixAll.file2String("/home/admin/MessageFilterImpl.java");
consumer.subscribe("TopicFilter7", "com.alibaba.rocketmq.example.filter.MessageFilterImpl", filterCode);
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Receive New Messages: " + msgs);
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.println("Consumer Started.");
}
在使用Filter Server的Consumer例子中，主要是把实现过滤逻辑的类作为参数传到Broker端，Broker端的Filter Server会解析这个类，然后根据match函数里的逻辑进行过滤。
