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龙图腾网获悉北京麟卓信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的ArkTS分布式死锁智能检测与修复方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121187813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511727804.6，技术领域涉及：G06F9/52；该发明授权一种基于深度学习的ArkTS分布式死锁智能检测与修复方法是由温研;刘东;杜凯设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的ArkTS分布式死锁智能检测与修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的ArkTS分布式死锁智能检测与修复方法，通过建立分布式API与锁操作的映射及组件生命周期与装饰器的隐式同步机制，构建多维锁实体；生成组件状态传递有向图、分布式资源访问时序图和任务调度依赖图，合并为全局锁依赖图谱，结合线性时序逻辑安全属性检测静态死锁路径；再在应用运行时植入钩子函数获取锁状态，通过资源分配图检测单设备、跨设备及状态变量等动态死锁，部署深度学习死锁预测模型实现运行时预警；通过反向追溯违规操作、结合死锁类型分析定位根因，对分布式死锁、任务调度死锁、状态变量死锁分别采用规范锁申请顺序、动态调整任务优先级等策略完成修复，显著提升了鸿蒙应用的可靠性和开发效率。

本发明授权一种基于深度学习的ArkTS分布式死锁智能检测与修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的ArkTS分布式死锁智能检测与修复方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1、扩展ArkTS语义解析器，建立分布式API操作与锁操作间的第一映射，确定组件生命周期与装饰器间的隐式同步机制构建多维锁实体； 步骤2、基于第一映射及多维锁实体静态分析目标应用构建锁依赖图谱，锁依赖图谱的节点包含锁实体和任务，边为节点间的依赖关系；基于锁依赖图谱，采用线性时序逻辑构建目标应用的第一安全属性，由锁依赖图谱中违反第一安全属性的死锁路径形成静态死锁路径； 步骤3、根据静态死锁路径在状态变量同步点、分布式资源操作点及任务调度点植入钩子函数，获取运行时的全局锁状态信息，再以锁实体为资源节点、任务或组件为进程节点构建资源分配图，图中的循环等待即为单设备死锁，检测单设备死锁相关网络可达性、持锁是否超时及识别第三方设备间接形成的死锁环确定分布式死锁及任务调度死锁，分析组件树双向状态绑定、组件间状态锁循环等待、组件生命周期方法中循环等待，及状态更新触发链的循环触发，确定状态变量死锁；生成包括死锁类型及死锁环的动态死锁事件； 步骤4、根据动态死锁事件的死锁环确定潜在根因排除无关操作，分析分布式死锁、任务调度死锁及状态变量死锁确定死锁根因； 步骤5、根据死锁根因对于分析分布式死锁、任务调度死锁及状态变量死锁分别采用对应的方式消除死锁； 所述多维锁实体包括分布式资源锁、状态装饰器锁、组件生命周期锁、任务调度锁及传统对象锁，其中，分布式资源锁用于描述跨设备访问的共享资源，状态装饰器锁用于描述状态装饰器隐含的同步机制，组件生命周期锁用于描述ArkTS组件生命周期的互斥执行需求，任务调度锁用于描述ArkTS中任务调度和执行的关联，传统对象锁用于描述装饰器标记的自定义锁对象； 所述基于第一映射及多维锁实体静态分析目标应用构建锁依赖图谱的方式为：通过对目标应用的静态分析，分别构建描述状态变量在组件间传递关系的组件状态传递有向图，描述多个设备对分布式资源的访问顺序及关系的分布式资源访问时序图，以及描述任务间依赖关系及优先级的任务调度依赖图，通过对三类图进行实体匹配及关系合并形成全局的锁依赖图谱； 所述分析分布式死锁、任务调度死锁及状态变量死锁确定死锁根因的方式为：对于分布式死锁，分析死锁环中节点间的网络通信、锁超时设置、资源分配均衡性及设备时钟同步状况；对于任务调度死锁，确定是否存在优先级反转、任务循环依赖、调度时机错误及锁获取顺序错误；对于状态变量死锁，确定设定条件之外的状态双向绑定、高频状态更新、生命周期内不当状态操作及大数据量同步阻塞，最终确定死锁根因。

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