写偏斜（Write Skew）和丢失更新（Lost Updates）区别
写偏斜（Write Skew）
写偏斜可以理解为事务commit之前写前提被破坏，导致写入了违反业务一致性的数据，网上有个很好的简称为写前提困境，也就是读出某些数据，作为另一些写入的前提条件，但是在提交前，读入的数据就已被别的事务修改并提交，这个事务并不知道，然后commit了自己的另一些写入，写前提在commit前就被修改，导致写入结果违反业务一致性。
写偏斜发生在写前提与写入目标不相同的情境下。
这是业务开发中最容易出错地方，如果开发者不太理解隔离级别，也不知道目前使用的是哪个隔离级别，很可能写出有写偏斜的代码，造成业务不一致。
举个例子：
信用卡系统对不同等级的会员有积分加成，3级会员则每次都3倍积分，同时，会有定时任务检查当积分不满足要求时，就会降级。
首先，会员进行了刷卡消费，此时要计算积分，开启了事务A，读到会员等级为3，与此同时定时任务也开始了，读到会员积分为2800，已经不满足3000分应该降级为2级，然后将会员等级降级为2并且commit，由于事务A读到的等级为3，它还是按照3倍积分为会员增加了积分，会员赚了，多亏那个程序员不理解他使用的事务隔离级别，出现了业务不一致。
丢失更新（Lost Updates）
由于未提交事务之间看不到对方的修改，因此都以一个旧前提去更新同一个数据，导致最后的提交结果是错误值。
假设有支付宝账户X，余额100元，事务A、B同时向X分别充值10元、20元，最后结果应该为130元，但是由于丢失更新，最后是110元。
丢失更新与写偏斜很相似，都是由于写前提被改变，
他们区别是，丢失更新是在同一个数据的最终不一致，而写偏斜的冲突不在同一个数据，在不同数据中的最终不一致。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/80369623
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