死锁发生的核心条件：互斥、持有并等待、不可剥夺、循环等待
关于基础锁（RLock）的死锁风险，主要来自两个层面：1）客户端层面：如果两个线程互相等待对方持有的锁，且都不释放，就会形成典型的死锁。不过这种情况更多是业务逻辑设计问题，比如lock1和lock2嵌套获取的场景。
2）服务端层面：当Redis连接闪断时，看门狗线程无法续期但业务线程仍在运行，最终锁过期释放，而业务线程在finally块调用unlock时会误删新持有者的锁
🔒 一、基础锁（RLock）死锁场景
- 看门狗续期失败导致锁永久持有
- 发生条件：
- 业务线程持有锁期间，Redis连接发生闪断（如网络波动）
- 看门狗线程因连接异常无法执行续期命令（
pexpire）
- 结果：
- 锁超时自动释放，但业务线程仍在运行
- 其他线程可获取锁，出现多个线程并发操作临界资源
- 原持有者执行
unlock()时，因锁已易主，可能误删新持有者的锁
- 嵌套锁导致的循环等待
java
// 线程1
lockA.lock();
lockB.lock();
...
// 线程2
lockB.lock();
lockA.lock(); // 形成循环等待 - 原理：
若两个线程以相反顺序获取嵌套锁，且恰好在中间步骤阻塞，则形成死锁四要件（互斥、持有等待、不可剥夺、循环等待）
📚 二、读写锁（RReadWriteLock）死锁场景
读锁升级写锁
java
// 线程1（持有读锁）
rLock.readLock().lock();
rLock.writeLock().lock(); // 阻塞等待所有读锁释放
// 线程2（持有读锁，同样尝试升级）
rLock.writeLock().lock(); // 互相等待对方释放读锁- 结果：
所有持有读锁的线程都无法升级为写锁，且写锁请求阻塞，导致系统僵死
🔴 三、红锁（RedLock）的死锁风险
时钟漂移引发的锁重叠
- 场景：
- 节点A时钟过快，提前释放锁
- 节点B时钟正常，仍认为锁有效
- 结果：
客户端1在节点A释放锁后，客户端2立即获取锁，但节点B仍保留旧锁数据，导致两客户端同时持有锁
⚖️ 四、公平锁（FairLock）的死锁陷阱
队列状态不一致
- 场景：
- 客户端A获取锁后发生长时间GC暂停
- 看门狗续期失败，锁过期被删除
- 客户端B获取锁并修改队列
- 结果：
客户端A恢复后仍认为自己是持有者，强制解锁破坏队列，后续线程陷入永久阻塞
🛡️ 五、最佳实践
| 锁类型 | 死锁原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 基础锁 | 看门狗续期失败 | 设置合理超时时间（lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS)），避免依赖看门狗[4] |
| 读写锁 | 读锁升级写锁 | 禁止锁升级，写锁需直接获取而非由读锁升级[1] |
| 红锁 | 时钟漂移 | 使用NTP同步集群时间，并采用单调递增时钟计算有效期[1] |
| 公平锁 | 队列状态异常 | 启用redisson-lock的leaseTime参数，避免依赖看门狗续期[3] |
| 通用方案 | 嵌套锁循环等待 | 全局统一锁获取顺序，或用MultiLock原子获取多锁[1] |
💎 总结
- 死锁根源：
- 锁续期机制与业务执行状态割裂（如网络闪断导致看门狗失效）[3]
- 分布式环境时钟不一致（红锁场景）[1]
- 锁设计违背安全原则（如读写锁升级）[1]
- 规避铁律：
- 永远设置显式超时（即使启用看门狗）
- 避免在锁内调用外部服务（防止长阻塞）
- 使用
tryLock而非lock，设置等待超时[4]
生产环境推荐：
- 监控锁续期线程状态：
Redisson.EXPIRATION_RENEWAL_MAP[3]- 定期扫描长期持有锁的客户端：
redis-cli --eval check_long_hold_lock.lua