控制台消息查询有哪些方法？-问答-阿里云开发者社区-阿里云

MQ 控制台提供几种消息查询方式用于问题排查。

适用场景

MQ 提供了三种消息查询的方式，分别是根据 Messag ID，Message Key 以及 Topic 查询。

注意： HTTP 消息目前只支持 Topic 和 Message ID 两种查询方式。

三种方式的特点和对比如下。

查询方式    查询条件    查询类别    说明
Message ID 查询    Topic+Message ID    精确查询    根据 Message ID 可以精确定位任意一条消息，获取消息的属性
Message Key 查询    Topic+Message Key    模糊查询    根据 Message Key 可以匹配到包含指定 Key 的最近 64 条消息,建议消息生产方为每条消息设置尽可能唯一的 Key，以确保相同的 Key 的消息不会超过 64 条，否则消息会漏查
Topic 查询    Topic+时间段    范围查询    根据 Topic 和时间范围，批量获取符合条件的所有消息，查询量大，不易匹配
建议查询过程：

msgquery

根据 Message ID 查询

根据 Message ID 查询消息属于精确查询，用户输入 Message ID 信息即可精确查询到任意一条消息。因此，为了尽可能精确地查询，建议发送方调用 Producer 发送消息时，在发送消息成功后将 Message ID 信息打印到日志中，方便问题排查。

以 Java SDK 为例，获取 Message ID 的方法如下：

     SendResult sendResult = producer.send(msg);
     String msgId = sendResult.getMessageId();
查询结果说明

查询到消息后，您可以在消息详情页面看到每条消息的基本属性，消息体下载链接以及消息的消费状态，如下图所示：

res

其中，投递状态是 MQ 根据各个 Consumer ID 的消费进度计算出的结果，投递状态的信息参考以下表格。

注意：投递状态仅仅是根据消费进度估算的结果，如果需要详细的消费信息，请使用消息轨迹工具查询。消息轨迹可以展示该条消息的完整链路，具体请参见查询消息轨迹。

投递状态表

投递状态    可能的原因
已订阅，并且消息已被消费    该订阅组已经正常消费过这条消息
已订阅，但消息被过滤表达式过滤,请查看 Tag    该消息的 Tag 不符合消费方的订阅关系，消息被过滤，可以在控制台中的订阅管理>消费者状态查询菜单查询订阅方的订阅关系
已订阅，但消息未被消费    该订阅组订阅了该消息，但还未消费，有可能是消费过慢，或者消费出现异常导致阻塞
已订阅，但是订阅组当前不在线    该订阅组订阅了该消息，但是不在线，请检查消费者端应用不在线的原因
未知异常    出现未收录异常，可以进工单系统提工单解决
消费验证

MQ 提供了消费验证功能，该功能可以将指定消息推送给指定的在线客户端，以检测客户端消费该消息的逻辑和结果是否符合预期。

注意：

消费验证功能仅仅是用于验证客户端的消费逻辑是否正常，并不会影响正常的收消息流程，因此消息的消费状态等信息在点击消费验证后并不会改变。
采用 HTTP 协议接入时，由于消息发送是短连接方式，因此不支持 HTTP 消息的消费验证功能。
根据 Message Key 查询

Message Key 查询消息的原理是，MQ 根据用户设置的 Message Key 信息建立消息的索引信息，当用户输入 Key 进行查询时，根据该索引即可匹配相关的消息返回。

注意：

Message Key 查询条件是用户设置的 Message Key 属性。
Message Key 查询仅仅返回符合条件的最近的 64 条消息，因此建议业务方设置 Key 时尽可能唯一，并具有业务区分度。
设置 Message Key 的方法：

        Message msg = new Message("Topic","*","Hello MQ".getBytes());
        /**
         * 对每条消息设置其检索的Key，该Key值设置代表消息的业务关键属性，请尽可能全局唯一。
         * 以方便您在无法正常收到消息情况下，可通过MQ控制台查询消息。不设置也不会影响消息正常收发
         */
        msg.setKey("TestKey"+System.currentTimeMillis());
查询样例如下图所示：

key

根据 Topic 查询

根据 Topic 查询一般用在前两种查询条件都无法获得的情况下，根据 Topic 和消息的发送时间范围，批量获取该时间范围内的所有消息，然后再找到关心的数据。

注意：

Topic 查询属于范围查询，获取 Topic 下符合时间条件的所有消息，消息量大，建议尽量缩短查询区间。
Topic 查询数据量大，采用分页展示。
查询样例如下图所示：

topic