我曾经有过测试线程代码的不幸任务，这绝对是我写过的最难的测试。

在编写测试时，我使用委托和事件的组合。基本上，它都是关于使用PropertyNotifyChanged事件和WaitCallback或某种轮询的ConditionalWaiter。

我不确定这是否是最好的方法，但它对我来说是有效的。

这个问题发布已经有一段时间了，但仍然没有答案…

Kleolb02的答案很好。我会试着讲得更详细一些。

有一种方法，我在c#代码中练习过。对于单元测试，您应该能够编写可重复的测试，这是多线程代码中的最大挑战。因此，我的回答旨在将异步代码强制到同步工作的测试装置中。

这是Gerard Meszaros的书“xUnit测试模式”中的一个想法，被称为“Humble Object”(第695页):必须将核心逻辑代码和任何闻起来像异步代码的东西分开。这将产生一个用于核心逻辑的类，它同步地工作。

这将使您能够以同步方式测试核心逻辑代码。您可以绝对控制对核心逻辑进行调用的时间，因此可以进行可重复的测试。这就是分离核心逻辑和异步逻辑的好处。

这个核心逻辑需要由另一个类来包装，这个类负责异步接收对核心逻辑的调用，并将这些调用委托给核心逻辑。产品代码将只通过该类访问核心逻辑。因为这个类应该只委托调用，所以它是一个没有太多逻辑的非常“愚蠢”的类。因此，您可以将这个异步工作类的单元测试保持在最小值。

在此之上的任何测试(测试类之间的交互)都是组件测试。同样在这种情况下，如果你坚持使用“Humble Object”模式，你应该能够完全控制时间。

它并不完美，但我用c#写了这个帮助程序:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace Proto.Promises.Tests.Threading
{
    public class ThreadHelper
    {
        public static readonly int multiThreadCount = Environment.ProcessorCount * 100;
        private static readonly int[] offsets = new int[] { 0, 10, 100, 1000 };

        private readonly Stack<Task> _executingTasks = new Stack<Task>(multiThreadCount);
        private readonly Barrier _barrier = new Barrier(1);
        private int _currentParticipants = 0;
        private readonly TimeSpan _timeout;

        public ThreadHelper() : this(TimeSpan.FromSeconds(10)) { } // 10 second timeout should be enough for most cases.

        public ThreadHelper(TimeSpan timeout)
        {
            _timeout = timeout;
        }

        /// <summary>
        /// Execute the action multiple times in parallel threads.
        /// </summary>
        public void ExecuteMultiActionParallel(Action action)
        {
            for (int i = 0; i < multiThreadCount; ++i)
            {
                AddParallelAction(action);
            }
            ExecutePendingParallelActions();
        }

        /// <summary>
        /// Execute the action once in a separate thread.
        /// </summary>
        public void ExecuteSingleAction(Action action)
        {
            AddParallelAction(action);
            ExecutePendingParallelActions();
        }

        /// <summary>
        /// Add an action to be run in parallel.
        /// </summary>
        public void AddParallelAction(Action action)
        {
            var taskSource = new TaskCompletionSource<bool>();
            lock (_executingTasks)
            {
                ++_currentParticipants;
                _barrier.AddParticipant();
                _executingTasks.Push(taskSource.Task);
            }
            new Thread(() =>
            {
                try
                {
                    _barrier.SignalAndWait(); // Try to make actions run in lock-step to increase likelihood of breaking race conditions.
                    action.Invoke();
                    taskSource.SetResult(true);
                }
                catch (Exception e)
                {
                    taskSource.SetException(e);
                }
            }).Start();
        }

        /// <summary>
        /// Runs the pending actions in parallel, attempting to run them in lock-step.
        /// </summary>
        public void ExecutePendingParallelActions()
        {
            Task[] tasks;
            lock (_executingTasks)
            {
                _barrier.SignalAndWait();
                _barrier.RemoveParticipants(_currentParticipants);
                _currentParticipants = 0;
                tasks = _executingTasks.ToArray();
                _executingTasks.Clear();
            }
            try
            {
                if (!Task.WaitAll(tasks, _timeout))
                {
                    throw new TimeoutException($"Action(s) timed out after {_timeout}, there may be a deadlock.");
                }
            }
            catch (AggregateException e)
            {
                // Only throw one exception instead of aggregate to try to avoid overloading the test error output.
                throw e.Flatten().InnerException;
            }
        }

        /// <summary>
        /// Run each action in parallel multiple times with differing offsets for each run.
        /// <para/>The number of runs is 4^actions.Length, so be careful if you don't want the test to run too long.
        /// </summary>
        /// <param name="expandToProcessorCount">If true, copies each action on additional threads up to the processor count. This can help test more without increasing the time it takes to complete.
        /// <para/>Example: 2 actions with 6 processors, runs each action 3 times in parallel.</param>
        /// <param name="setup">The action to run before each parallel run.</param>
        /// <param name="teardown">The action to run after each parallel run.</param>
        /// <param name="actions">The actions to run in parallel.</param>
        public void ExecuteParallelActionsWithOffsets(bool expandToProcessorCount, Action setup, Action teardown, params Action[] actions)
        {
            setup += () => { };
            teardown += () => { };
            int actionCount = actions.Length;
            int expandCount = expandToProcessorCount ? Math.Max(Environment.ProcessorCount / actionCount, 1) : 1;
            foreach (var combo in GenerateCombinations(offsets, actionCount))
            {
                setup.Invoke();
                for (int k = 0; k < expandCount; ++k)
                {
                    for (int i = 0; i < actionCount; ++i)
                    {
                        int offset = combo[i];
                        Action action = actions[i];
                        AddParallelAction(() =>
                        {
                            for (int j = offset; j > 0; --j) { } // Just spin in a loop for the offset.
                            action.Invoke();
                        });
                    }
                }
                ExecutePendingParallelActions();
                teardown.Invoke();
            }
        }

        // Input: [1, 2, 3], 3
        // Ouput: [
        //          [1, 1, 1],
        //          [2, 1, 1],
        //          [3, 1, 1],
        //          [1, 2, 1],
        //          [2, 2, 1],
        //          [3, 2, 1],
        //          [1, 3, 1],
        //          [2, 3, 1],
        //          [3, 3, 1],
        //          [1, 1, 2],
        //          [2, 1, 2],
        //          [3, 1, 2],
        //          [1, 2, 2],
        //          [2, 2, 2],
        //          [3, 2, 2],
        //          [1, 3, 2],
        //          [2, 3, 2],
        //          [3, 3, 2],
        //          [1, 1, 3],
        //          [2, 1, 3],
        //          [3, 1, 3],
        //          [1, 2, 3],
        //          [2, 2, 3],
        //          [3, 2, 3],
        //          [1, 3, 3],
        //          [2, 3, 3],
        //          [3, 3, 3]
        //        ]
        private static IEnumerable<int[]> GenerateCombinations(int[] options, int count)
        {
            int[] indexTracker = new int[count];
            int[] combo = new int[count];
            for (int i = 0; i < count; ++i)
            {
                combo[i] = options[0];
            }
            // Same algorithm as picking a combination lock.
            int rollovers = 0;
            while (rollovers < count)
            {
                yield return combo; // No need to duplicate the array since we're just reading it.
                for (int i = 0; i < count; ++i)
                {
                    int index = ++indexTracker[i];
                    if (index == options.Length)
                    {
                        indexTracker[i] = 0;
                        combo[i] = options[0];
                        if (i == rollovers)
                        {
                            ++rollovers;
                        }
                    }
                    else
                    {
                        combo[i] = options[index];
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

使用示例:

[Test]
public void DeferredMayBeBeResolvedAndPromiseAwaitedConcurrently_void0()
{
    Promise.Deferred deferred = default(Promise.Deferred);
    Promise promise = default(Promise);

    int invokedCount = 0;

    var threadHelper = new ThreadHelper();
    threadHelper.ExecuteParallelActionsWithOffsets(false,
        // Setup
        () =>
        {
            invokedCount = 0;
            deferred = Promise.NewDeferred();
            promise = deferred.Promise;
        },
        // Teardown
        () => Assert.AreEqual(1, invokedCount),
        // Parallel Actions
        () => deferred.Resolve(),
        () => promise.Then(() => { Interlocked.Increment(ref invokedCount); }).Forget()
    );
}

听着，要做到这一点并不容易。我正在做一个本来就是多线程的项目。事件来自操作系统，我必须并发地处理它们。

处理测试复杂的多线程应用程序代码的最简单方法是:如果它太复杂而无法测试，那么您做错了。如果您有一个单独的实例，其中有多个线程作用于它，并且您无法测试这些线程相互踩在一起的情况，那么您的设计需要重做。它既简单又复杂。

有许多方法可以为多线程编程，以避免线程同时通过实例运行。最简单的方法是使所有对象都是不可变的。当然，这通常是不可能的。因此，您必须在设计中确定线程与同一实例交互的地方，并减少这些地方的数量。通过这样做，您可以隔离多线程实际发生的几个类，从而降低测试系统的总体复杂性。

但是您必须意识到，即使这样做，您仍然不能测试两个线程相互践踏的每一种情况。要做到这一点，您必须在同一个测试中并发地运行两个线程，然后准确地控制它们在任何给定时刻执行的行。你能做的就是模拟这种情况。但这可能需要您专门为测试编写代码，这充其量是迈向真正解决方案的半步。

测试代码是否存在线程问题的最好方法可能是对代码进行静态分析。如果您的线程代码没有遵循有限的线程安全模式集，那么您可能会遇到问题。我相信VS中的代码分析确实包含了一些线程的知识，但可能不多。

看，就目前的情况来看(可能还会持续很长一段时间)，测试多线程应用程序的最佳方法是尽可能降低线程代码的复杂性。最小化线程交互的区域，尽可能地进行测试，并使用代码分析来识别危险区域。

For J2E code, I've used SilkPerformer, LoadRunner and JMeter for concurrency testing of threads. They all do the same thing. Basically, they give you a relatively simple interface for administrating their version of the proxy server, required, in order to analyze the TCP/IP data stream, and simulate multiple users making simultaneous requests to your app server. The proxy server can give you the ability to do things like analyze the requests made, by presenting the whole page and URL sent to the server, as well as the response from the server, after processing the request.

您可以在不安全的http模式下找到一些错误，在这种模式下，您至少可以分析正在发送的表单数据，并为每个用户系统地更改表单数据。但真正的测试是在https(安全套接字层)中运行。然后，您还必须有系统地修改会话和cookie数据，这可能有点复杂。

在测试并发性时，我发现的最好的错误是，当我发现开发人员在登录时依赖Java垃圾收集来关闭登录时建立的到LDAP服务器的连接请求。这导致用户暴露在其他用户的会话中，当试图分析服务器瘫痪时发生了什么，几乎每隔几秒钟就能完成一次事务时，结果非常令人困惑。

In the end, you or someone will probably have to buckle down and analyze the code for blunders like the one I just mentioned. And an open discussion across departments, like the one that occurred, when we unfolded the problem described above, are most useful. But these tools are the best solution to testing multi-threaded code. JMeter is open source. SilkPerformer and LoadRunner are proprietary. If you really want to know whether your app is thread safe, that's how the big boys do it. I've done this for very large companies professionally, so I'm not guessing. I'm speaking from personal experience.

提醒一句:理解这些工具确实需要一些时间。这不是简单地安装软件并启动GUI的问题，除非您已经接触过多线程编程。我试图确定需要理解的3个关键领域(表单、会话和cookie数据)，希望至少从理解这些主题开始，可以帮助您集中精力快速获得结果，而不必通读整个文档。

运行多个线程并不困难;这是小菜一碟。不幸的是，线程通常需要彼此通信;这就是困难所在。

最初发明的允许模块之间通信的机制是函数调用;当模块A想要与模块B通信时，它只调用模块B中的一个函数。不幸的是，这对线程不起作用，因为当你调用一个函数时，该函数仍然运行在当前线程中。

为了克服这个问题，人们决定采用一种更原始的通信机制:只声明一个特定的变量，并让两个线程都可以访问该变量。换句话说，允许线程共享数据。分享数据是人们自然而然想到的第一件事，这似乎是一个不错的选择，因为它看起来非常简单。我是说，能有多难，对吧?会出什么问题呢?

竞态条件。这就是可能、也将会出错的地方。

当人们意识到他们的软件由于竞争条件而遭受随机的、不可复制的灾难性失败时，他们开始发明复杂的机制，如锁和比较-交换，旨在防止此类事情的发生。这些机制属于广义的“同步”范畴。不幸的是，同步有两个问题:

这是很难做到的，所以很容易出现bug。 它是完全不可测试的，因为您无法测试竞态条件。

精明的读者可能会注意到“非常容易出现bug”和“完全不可测试”是一个致命的组合。

现在，在自动化软件测试的概念变得流行之前，我上面提到的机制已经被行业的大部分人发明和采用了;所以，没有人知道这个问题有多致命;他们只是认为这是一个很难的主题，需要高手程序员，每个人都能接受。

如今，无论我们做什么，我们都把测试放在第一位。所以，如果某些机制是不可测试的，那么使用该机制就是不可能的。因此，同步已经失宠;现在还在练的人已经很少了，而且练的人一天比一天少。

没有同步线程就不能共享数据;然而，最初的要求不是共享数据;它允许线程之间进行通信。除了共享数据之外，还存在其他更优雅的线程间通信机制。

其中一种机制是消息传递，也称为事件。

对于消息传递，整个软件系统中只有一个地方利用了同步，那就是我们用来存储消息的并发阻塞队列收集类。(我们的想法是，我们应该至少能把那一小部分做对。)

消息传递的优点是它不受竞态条件的影响，并且是完全可测试的。