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前言

我们还是看数据库同步这块技术设计场景。一个数据库中可能会包含很多表的数据，比如订单数据库，他里面除了订单信息表以外，可能还包含很多其他的表。 所以我们在进行数据库binlog同步的时候，很可能是把一个数据库里所有表的binlog都推送到MQ里去的!
所以在MQ的某个Topic中，可能是混杂了订单数据库里几个甚至十几个表的binlog数据的，不一定仅仅包含我们想要的表的binlog数据!
那么此时假设我们的大数据系统仅仅关注订单数据库中的表A的binlog，并不关注其他表的binlog，那么大数据系统可能需要在获取到所有表的binlog之后，对每条binlog判断一下，是否是表A的binlog?
如果不是表A的binlog，那么就直接丢弃不要处理;如果是表A的binlog，才会去进行处理! 但是这样的话，必然会导致大数据系统处理很多不关注的表的binlog，也会很浪费时间，降低消息的效率。

解决方案

在发送消息的时候，给消息设置tag和属性

/**
 * 有参构造函数.
 *
 * @param topic 消息主题, 最长不超过255个字符; 由a-z, A-Z, 0-9, 以及中划线"-"和下划线"_"构成.
 * @param tag 消息标签, 请使用合法标识符, 尽量简短且见名知意
 * @param key 业务主键
 * @param body 消息体, 消息体长度默认不超过4M, 具体请参阅集群部署文档描述.
 */
public Message(String topic, String tag, String key, byte[] body) {
    this.topic = topic;
    this.body = body;

    this.putSystemProperties(SystemPropKey.TAG, tag);
    this.putSystemProperties(SystemPropKey.KEY, key);
}

在消费消息的时候，根据tag和属性进行过滤

consumer.subscribe("TopicName","tagA tagB");

RocketMQ还是支持比较丰富的数据过滤语法的，如下所示:
(1)数值比较，比如:>，>=，<，<=，BETWEEN，=;
(2)字符比较，比如:=，<>，IN;
(3)IS NULL 或者 IS NOT NULL;
(4)逻辑符号 AND，OR，NOT;
(5)数值，比如:123，3.1415;
(6)字符，比如:'abc'，必须用单引号包裹起来;
(7)NULL，特殊的常量
(8)布尔值，TRUE 或 FALSE