提交不起作用，但它确实起作用了，但在同步之前看不到它。为什么？

这个问题涉及到并发编程和数据同步的概念。在多线程或分布式系统中，当多个线程或节点同时对共享数据进行操作时，可能会出现数据不一致的问题。

在这个问题中，提交操作可能是在一个线程或节点中执行的，而同步操作可能是在另一个线程或节点中执行的。当提交操作执行时，它可能会修改共享数据，但这些修改可能还没有被同步到其他线程或节点中。因此，在同步操作之前，其他线程或节点看不到提交操作所做的修改。

这种现象可以通过以下几个原因来解释：

1. 缓存：在分布式系统中，每个节点通常都有自己的缓存，用于提高读取性能。当一个节点执行提交操作时，它可能会将修改的数据存储在自己的缓存中，而不是立即同步到其他节点。因此，在同步之前，其他节点无法看到这些修改。
2. 数据复制延迟：在分布式系统中，数据通常会进行复制以实现冗余和容错。当一个节点执行提交操作时，它可能会将修改的数据复制到其他节点，但这个复制过程可能需要一些时间。因此，在同步之前，其他节点可能无法看到这些修改。
3. 同步机制：在并发编程中，通常会使用各种同步机制来确保数据的一致性。例如，锁、信号量、条件变量等。如果提交操作使用了某种同步机制，而同步操作没有使用相同的同步机制，那么在同步之前，其他线程或节点可能无法看到提交操作所做的修改。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 使用同步机制：在提交操作和同步操作之间使用相同的同步机制，以确保数据的一致性。例如，使用锁来保护共享数据，只有获取锁的线程才能修改数据。
2. 使用强一致性模型：在分布式系统中，可以使用强一致性模型来确保数据的一致性。强一致性模型要求在数据修改后，所有节点都必须立即看到这些修改。例如，使用分布式事务来保证数据的一致性。
3. 使用缓存刷新机制：如果缓存是导致数据不一致的主要原因，可以使用缓存刷新机制来解决。例如，当提交操作执行时，可以立即刷新缓存，以确保其他节点能够看到修改。

总之，提交操作可能在同步之前起作用，但其他线程或节点可能无法立即看到它的修改。这是由于并发编程和数据同步的特性所导致的。为了解决这个问题，可以采取适当的同步机制和数据一致性策略。