缺点有以下几个：
系统可用性降低
系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。万一 MQ 挂了，MQ 一挂，整套系统崩
溃，你不就完了？
系统复杂度提高
硬生生加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？
怎么保证消息传递的顺序性？问题一大堆。
一致性问题
A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是
BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致
了
别？
对于吞吐量来说kafka和RocketMQ支撑高吞吐，ActiveMQ和RabbitMQ比他们低一个数量级。对于
延迟量来说RabbitMQ是最低的。
数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中
生产者丢失：生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题
啥的，都有可能。此时可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启
RabbitMQ 事务channel.txSelect，然后发送消息，如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么
生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务channel.txRollback，然后重试发送消息；如果收到
了消息，那么可以提交事务channel.txCommit。吞吐量会下来，因为太耗性能。所以一般来说，如
果你要确保说写 RabbitMQ 的消息别丢，可以开启confirm模式，在生产者那里设置开启confirm模
式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的 id，然后如果写入了 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给
你回传一个ack消息，告诉你说这个消息 ok 了。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你一个
nack接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每
个消息 id 的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。事务机制和
cnofirm机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是
confirm机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息RabbitMQ 接收
了之后会异步回调你一个接口通知你这个消息接收到了。所以一般在生产者这块避免数据丢失，都
是用confirm机制的。
MQ中丢失：就是 RabbitMQ 自己弄丢了数据，这个你必须开启 RabbitMQ 的持久化，就是消息写
入之后会持久化到磁盘，哪怕是 RabbitMQ 自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般
数据不会丢。设置持久化有两个步骤：创建 queue 的时候将其设置为持久化，这样就可以保证
RabbitMQ 持久化 queue 的元数据，但是不会持久化 queue 里的数据。第二个是发送消息的时候
将消息的 deliveryMode 设置为 2，就是将消息设置为持久化的，此时 RabbitMQ 就会将消息持久
化到磁盘上去。必须要同时设置这两个持久化才行，RabbitMQ 哪怕是挂了，再次重启，也会从磁
盘上重启恢复 queue，恢复这个 queue 里的数据。持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起
来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者ack了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，
RabbitMQ 挂了，数据丢了，生产者收不到ack，你也是可以自己重发的。注意，哪怕是你给
RabbitMQ 开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了 RabbitMQ 中，但是还没来得
及持久化到磁盘上，结果不巧，此时 RabbitMQ 挂了，就会导致内存里的一点点数据丢失。
消费端丢失：你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，
RabbitMQ 认为你都消费了，这数据就丢了。这个时候得用 RabbitMQ 提供的ack机制，简单来
说，就是你关闭 RabbitMQ 的自动ack，可以通过一个 api 来调用就行，然后每次你自己代码里确
保处理完的时候，再在程序里ack一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有ack？那
RabbitMQ 就认为你还没处理完，这个时候 RabbitMQ 会把这个消费分配给别的 consumer 去处
理，消息是不会丢的。