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灵活的运用 tags来过滤数据

之前我们讲解过基于tags来过滤数据的功能，其实在真正的生产项目中，建议大家合理的规划Topic和里面的tags，一个Topic代表了一类业务消息数据，然后对于这类业务消息数据，如果你希望继续划分一些类别的话，可以在发送消息的时候设置tags。

基于消息key来定位消息是否丢失

怎么从MQ里查消息是否丢失呢?
可以基于消息key来实现，比如通过下面的方式设置一个消息的key为订单id:message.setKeys(orderId)，这样这个消息就具备一个key了。
接着这个消息到broker上，会基于key构建hash索引，这个hash索引就存放在IndexFile索引文件里。 然后后续我们可以通过MQ提供的命令去根据key查询这个消息，类似下面这样:
mqadmin queryMsgByKey -n 127.0.0.1:9876 - t SCANRECORD -k orderI
具体的命令，大家可以去查官方手册。

消息零丢失方案的补充

MQ集群彻底故障了，此时就是不可用了，那么怎么办呢?
其实对于一些金融级的系统，或者跟钱相关的支付系统，或者是广告系统，类似这样的系统，都必须有超高级别的高可用保障机制。
一般假设MQ集群彻底崩溃了，你生产者就应该把消息写入到本地磁盘文件里去进行持久化，或者是写入数据库里去暂存起来，等待MQ恢复之后，然后再把持久化的消息继续投递到MQ里去。

提高消费者的吞吐量

如果消费的时候发现消费的比较慢，那么可以提高消费者的并行度，常见的就是部署更多的consumer机器。
但是这里要注意，你的Topic的MessageQueue得是有对应的增加，因为如果你的consumer机器有5台，然后MessageQueue只有4 个，那么意味着有一个consumer机器是获取不到消息的。
然后就是可以增加consumer的线程数量，可以设置consumer端的参数:consumeThreadMin、consumeThreadMax，这样一台 consumer机器上的消费线程越多，消费的速度就越快。
此外，还可以开启消费者的批量消费功能，就是设置consumeMessageBatchMaxSize参数，他默认是1，但是你可以设置的多一些， 那么一次就会交给你的回调函数一批消息给你来处理了，此时你可以通过SQL语句一次性批量处理一些数据，比如:update xxx set xxx where id in (xx,xx,xx)。 通过批量处理消息的方式，也可以大幅度提升消息消费的速度。