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Redisson分布式锁会发生死锁问题吗？怎么发生的？

java 2025/9/4 14:07:36

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

// 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

// 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]