RocketMQ提供了基于Tag的消息过滤机制，不少使用者都有问到如下问题：
消费组订阅关系不一致为什么会到来消息丢失？
如果一个tag的消息数量很少，是否会显示很高的延迟？
1、消费组订阅关系不一致导致消息丢失
从消息消费的视角来看消费组是一个基本的物理隔离单位，每一个消费组拥有自己的消费位点、消费线程池等。
RocketMQ的初学者容易犯这样一个错误：消费组中的不同消费者，订阅同一个topic的不同的tag，这样会导致消息丢失(部分消息没有消费)，在思考这个问题时，我们不妨先来看一张图：
简单阐述一下其核心关键点：
例如一个Topic共有4个队列。
消息发送者连续发送4条tagA的消息后，再连续发送4条tagb的消息，消息发送者端默认采取轮循的负载均衡机制，这样topic的每一个队列中都存在tagA、tabB两个tag的消息。
消费组dw_tag_test的IP为192.168.3.10的消费者订阅tagA，另外一个IP为192.168.3.11的消费者订阅tagB。
消费组内的消费者在进行消息消费之前，首先会进行队列负载，默认为平均分配，分配结果：
192.168.3.10 分配到q0、q1。
192.168.3.11 分配到q2、q3。
消费者然后向Broker发起消息拉取请求，192.168.3.10消费者会由于只订阅了tagA，这样存在q0、q1中的tagB的消息会被过滤，但被过滤的tagB并不会投递到另外一个订阅了tagB的消费者，造成这部分消息没有被投递，从而导致消息丢失。
同样192.168.3.11消费者会由于只订阅了tagB，这样存在q2、q3中的tagA的消息会被过滤，但被过滤的tagA并不会投递到另外一个订阅了tagA的消费者，造成这部分消息没有被投递，从而导致消息丢失。
2、如果一个tag的消息数量很少，是否会显示很高的延迟？
消费者在消费offset=100的这条tag1消息后，后面连续出现1000W条非tag1的消息，这个消费组的积压会持续增加，直接到1000W吗？
要想明白这个问题，我们至少应该要重点去查看如下几个功能的源码：
- 消息拉取流程
- 位点提交机制
要判断消费组在消费为offset=100的消息后，在接下来1000W条消息都会被过滤的情况下，如果我们希望位点能够提交，我们应该怎么设计？我觉得应该至少有如下几个关键点：
消息消息拉取时连续1000W条消息找不到合适的消息，服务端会如何处理
客户端拉取到消息与未拉取到消息两种情况如何提交位点
2.1 消息拉取流程中的关键设计
客户端向服务端拉取消息，连续1000W条消息都不符合条件，一次过滤查找这么多消息，肯定非常耗时，客户端也不能等待这么久，那服务端必须采取措施，必须触发一个停止查找的条件并向客户端返回NO_MESSAGE，客户端在消息查找时会等待多久呢？
核心关键点一：客户端在向服务端发起消息拉取请求时会设置超时时间，代码如下所示：
其中与超时时间相关的两个变量，其含义分别：
long brokerSuspendMaxTimeMillis 在当前没有符合的消息时在Broker端允许挂起的时间，默认为15s，暂时不支持自定义。
long timeoutMillis 消息拉取的超时时间，默认为30s，暂时不支持自定义。
即一次消息拉取最大的超时时间为30s。
核心关键点二:Broker端在处理消息拉取时设置了完备的退出条件，具体由DefaultMessageStore的getMessage方法事项，具体代码如下所述：
核心要点：
首先客户端在发起时会传入一个本次期望拉取的消息数量，对应上述代码中的maxMsgNums，如果拉取到指定条数到消息(读者朋友们如体代码读者可以查阅isTheBatchFull方法），则正常退出。
另外一个非常关键的过滤条件，即一次消息拉取过程中，服务端最大扫描的索引字节数，即一次拉取扫描ConsumeQueue的字节数量，取16000与期望拉取条数乘以20，因为一个consumequeue条目占20个字节。
服务端还蕴含了一个长轮循机制，即如果扫描了指定的字节数，但一条消息都没查询到，会在broker端挂起一段时间，如果有新消息到来并符合过滤条件，则会唤醒，向客户端返回消息。
回到这个问题，如果服务端连续1000W条非tag1的消息，拉取请求不会一次性筛选，而是会返回，不至于让客户端超时。
从这里可以打消第一个顾虑：服务端在没有找到消息时不会傻傻等待不返回，接下来看是否会有积压的关键是看如何提交位点。
2.2 位点提交机制
2.2.1 客户端拉取到合适的消息位点提交机制
Pull线程从服务端拉取到结构后会将消息提交到消费组线程池，主要定义在DefaultMQPushConsumerImpl的PullTask类中，具体代码如下所示：
众所周知，RocketMQ是在消费成功后进行位点提交，代码在ConsumeMessageConcurrentlyService中，如下所示：
这里的核心要点：
消费端成功消息完消费后，会采用最小位点提交机制，确保消费不丢失。
最小位点提交机制，其实就是将拉取到的消息放入一个TreeMap中，然后消费线程成功消费一条消息后，将该消息从TreeMap中移除，再计算位点：
如果当前TreeMap中还有消息在处理，则返回TreeMap中的第一条消息(最小位点)
如果当前TreeMap中已没有消息处理，返回的位点为this.queueOffsetMax，queueOffsetMax的表示的是当前消费队列中拉取到的最大消费位点，因为此时拉取到的消息全部消费了。
2.2.2 客户端没有拉取到合适的消息位点提交机制
客户端如果没有拉取到合适的消息，例如全部被tag过滤了，在DefaultMqPushConsumerImpl的PullTask中定义了处理方式，具体如下所示：
核心要点：如果此时处理队列中的消息为0时，则会将下一次拉取偏移量当成位点，而这个值在服务端进行消息查找时会向前驱动，代码在DefaultMessageStore的getMessage中：
故从这里可以看到，就算消息全部过滤掉了，位点还是会向前驱动的，不会造成大量积压。
2.2.3 消息拉取时会附带一次位点提交
其实RocketMQ的位点提交，客户端提交位点时会先存储在本地缓存中，然后定时将位点信息一次性提交到Broker端，其实还存在另外一种较为隐式位点提交机制：
即在消息拉取时，如果本地缓存中存在位点信息，会设置一个系统标记:FLAG_COMMIT_OFFSET,该标记在服务端会触发一次位点提交,具体代码如下：
综上述所述，使用TAG并不会因为对应tag数量比较少，从而造成大量积压的情况。
