Predict
실행 전에 최종값을 선택합니다.
두 요청이 모두 성공했는데 결과는 틀렸습니다. 아는 개념이나 관찰한 증상 중 하나를 들고 들어와, 같은 실험 절차로 덮어쓰기의 인과를 확인하세요.
두 입구 · 하나의 Lost Update Lab준비 절차만 달라집니다. 선택 직후 두 경로는 동일한 tx-lost-update-01 시나리오와 학습 상태에서 합류합니다.
격리 수준과 read/write 충돌의 관계를 짧게 정렬한 뒤 실험합니다.
개념에서 시작BSymptom entry기대값 120과 실제값 70을 단서로 검증할 후보 메커니즘을 좁힙니다.
증상에서 시작실행 전에 최종값을 선택합니다.
두 세션의 순서를 한 단계씩 봅니다.
기대값 120과 결과 70을 대조합니다.
150이 사라진 인과를 직접 정리합니다.
같은 원리를 새 재고 사례에 적용합니다.
A는 +50, B는 −30을 계산합니다. 둘 다 같은 초기값을 읽었기 때문에 마지막 쓰기가 앞선 결과를 덮습니다.