如题所示，本文围绕顺序消息、延迟消息和消息过滤展开。1、顺序消息RocketMQ只能在队列层面保证消息的顺序。如果要实现某类消息的顺序执行，就必须将这类消息发送到同一个队列中。发送消息时可以使用MessageQueueSelector，通过指定shardingkey，然后将同类型的消息发送到同一个队列，使得CommitLog文件中消息的顺序与发送时的顺序一致。Broker端选择队列可以参考之前的文章：RocketMQ学习五——选择队列等特性。接下来说一下消费者端的处理。顺序消息消费的事件监听器是MessageListenerOrderly。我们知道，PullMessageService是根据offset拉取一批消息，存储到ProcessQueue中，然后使用线程池进行处理。为保证消费端顺序处理单个队列中的消息，在多线程场景下需要根据消息消费队列进行加锁。消费端顺序消费的并发度不依赖于消费端线程池的大小，而是依赖于分配给消费者的队列数量。因此，如果一个topic用于顺序消费场景，建议增加consumer的队列数，可以适当的增加到非顺序消费的2~3倍，有利于提高consumer的并发度并促进横向扩展。consumer端的水平扩展或者Broker端队列数量的变化都会触发消息消费队列的重新加载。在并发消费时，一个消费队列可能会被多个消费者同时消费，但是在顺序消费时不会出现这种情况，因为顺序消息在消费消息时不仅要锁住消息消费队列，还需要申请锁Broker端消费队列分配到消息队列时，从队列中拉取消息，即同一时间拉取消息只能有一个消费者获取队列中的消息，保证顺序消费的语义。流程：PullMessageService单线程从Broker获取消息。PullMessageService向ProcessQueue中添加消息（ProcessMessage是消息的缓存），然后向ConsumeMessageOrderService提交一个消费任务。拿到锁后，从ProcessQueue中获取消息。顺序消费时消费失败怎么办？并发消费模式有消费失败时的重试机制。默认重试16次，重试时先将消息发送给Broker，然后再拉取消息。对于顺序消息，这种机制将失去其消费的顺序性。另外，如果一条消息不能消费成功，它会不断重试（准确的说是Integer.MAX_VALUE次），直到消费成功。如果一直失败，消息的消息消费进度就无法往前推进，就会造成消息的积压，所以我们必须在顺序消费的时候捕获异常。2.延迟消息在RocketMQ开源版本中，延迟消息不支持任何时间延迟。目前默认设置为：1s5s10s30s1m2m3m4m5m6m7m8m9m10m20m30m1h2h，1s到2h分别对应1到18级，阿里云付费版支持40内任意时刻天（毫秒级别）。延迟消息流程图：Producer设置自己发送的消息需要延迟的级别（例如设置延迟级别为3：message.setDelayTimeLevel(3)）。Broker发现这条消息是延迟消息（消息的delayLevel大于0），将Topic替换为延迟的Topic（SCHEDULE_TOPIC_XXXX）。每个延迟级别将用作单独的队列（delayLevel-1），并且其自己的Topic将用作附加信息存储（在CommitLog#putMessage方法中）。构建一个ConsumerQueue定时任务，每隔1s扫描一次各个延迟级别的ConsumerQueue。获取ConsumerQueue中CommitLog的Offset，获取消息，判断是否到了执行时间。如果是，恢复消息的主题并重新投递。如果未达到，则任务的执行将延迟未达到的时间段。在延迟消息的内容中，我们会提到消费失败的情况。消费者消费消息后，需要回复broker消息的消费状态。有两种消费状态。consume_success表示消费成功，reconsume_later表示稍后恢复消费。消费是如何变现的？答案是，失败的消息会被放入延迟队列（主题为SCHEDULE_TOPIC_XXXX，每消费失败一次，级别加1）。当broker启动时，会启动ScheduleMessageService定时任务。它的作用是处理延迟队列中的消息。每个队列都有一个特殊的Timer计时器来轮询其中的消息。如果消息拉取后发现时间到了，就会存储到CommitLog中，供消费者消费；如果时间未到，它将被忽略。如果超过最大重试次数，就会进入死信队列。详见RocketMq消费失败处理逻辑3、消息过滤RocketMQ支持SQL过滤和TAG过滤。SQL过滤：在broker端执行，可以减少无用数据的网络传输，但是对broker的压力会很大，性能会很低。它支持使用SQL语句的复杂过滤逻辑。TAG过滤：在broker和consumer端进行，增加无用数据的网络传输，但是broker压力小，性能高。仅支持简单过滤。SQL过滤先不分析，可以参考文章：RocketMQ源码分析：消息过滤是如何实现的？TAG过滤的过程大致是broker在对应的ConsuemrQueue中获取hashcode（tag），根据consumer传入的tag进行比较。如果不匹配，则跳过该消息；如果匹配，消费者需要再次比较标签，因为可能存在哈希冲突。broker端的过滤：//查询消息入口publicGetMessageResultgetMessage(finalStringgroup,finalStringtopic,finalintqueueId,finallongoffset,finalintmaxMsgNums,finalMessageFiltermessageFilter){//tag过滤，在consumerQueue里if(messageFilter!=null&&!messageFilter.isMatchedByConsumeQueue(isTagsCodeLegal?tagsCode:null,extRet?cqExtUnit:null)){if(getResult.getBufferTotalSize()==0){status=GetMessageStatus.NO_MATCHED_MESSAGE;}继续;}//tag过滤，在commitlog里if(messageFilter!=null&&!messageFilter.isMatchedByCommitLog(selectResult.getByteBuffer().slice(),null)){if(getResult.getBufferTotalSize()==0){status=GetMessageStatus.NO_MATCHED_MESSAGE；}//释放...selectResult.release();继续;}}消费者过筛：publicPullResultprocessPullResult(finalMessageQueuemq,finalPullResultpullResult,finalSubscriptionDatasubscriptionData){PullResultExtpullResultExt=(PullResultExt)pullResult;this.updatePullFromWhichNode(mq,pullResultExt.getSuggestWhichBrokerId());if(PullStatus.FOUND==pullResult.getPullStatus()){ByteBufferbyteBuffer=ByteBuffer.wrap(pullResultExt.getMessageBinary());List
