写倾斜

举一个例子，现在有两个医生在值班，医院的规定是如果当前有两个医生在值班，那么就有一个医生可以暂时离开。如果这两个医生同时点击申请离开，会开启两个事务，两个事务会先判断是否有两个医生在值班，因为两个事务同时执行，暂时不考虑隔离性，那么两个事务判断都满足条件，然后进入下一阶段，医生离开，减少当前医生数量，然后医生数量就变为0。这显然不满足需求。

这既不是一种脏读，也不是更新丢失，两笔事务更新的是两个不同的对象（两个医生的值班状态）。

根据可串行化定义，多个事务并行执行，他们的结果与事务串行执行的要一致，可以发现事务并没有达到穿行的效果。

可以说，写倾斜是一种不易察觉到的更新丢失，或者将写倾斜定义为一种更广义的数据更新丢失问题。

即如果两个事务读取相同的一组对象，然后更新其中一部分：不同的事务更新不同的对象，则可能发生写倾斜。而不同的事务如果更新的是同一个对象，则可能发生脏写或更新丢失。

可以发现，首先他会查询一些数据（需要满足一定的条件），暂定为数据集A，然后根据这些数据去做下一步的操作。

我们根据数据集A去做一些判断，然后执行后续的操作。

在第二步判断成功后，有一些操作修改了数据集A里面的内容，导致了他不再满足第二步的判断，但此时第二步的判断已经结束了，开始执行后续的逻辑，就发生了写倾斜。

即发生写倾斜是因为后续的操作改变了满足之前查询结果的数据，或者使得之前的数据不满足曾经的判断条件，导致了写倾斜。