有一些很好的工具。下面是一些Java的摘要。

一些好的静态分析工具包括FindBugs(提供了一些有用的提示)、JLint、Java Pathfinder (JPF & JPF2)和Bogor。

multithreaddtc是一个非常好的动态分析工具(集成到JUnit中)，您必须在其中设置自己的测试用例。

IBM研究院的竞赛很有趣。它通过插入各种线程修改行为(例如sleep & yield)来检测你的代码，试图随机发现错误。

SPIN是对Java(和其他)组件建模的一个非常酷的工具，但是您需要一些有用的框架。它很难使用，但如果你知道如何使用它，它是非常强大的。相当多的工具在底层使用SPIN。

multithreaddtc可能是最主流的，但是上面列出的一些静态分析工具绝对值得一看。

等待在帮助您编写确定性单元测试时也很有用。它允许您等待系统中的某个状态更新。例如:

await().untilCall( to(myService).myMethod(), greaterThan(3) );

or

await().atMost(5,SECONDS).until(fieldIn(myObject).ofType(int.class), equalTo(1));

它还支持Scala和Groovy。

await until { something() > 4 } // Scala example

假设在“多线程”代码下是指某些东西

有状态和可变的 由多个线程访问/修改 同时

换句话说，我们讨论的是测试自定义的有状态线程安全类/方法/单元——这应该是当今非常罕见的野兽。

因为这个野兽很罕见，首先我们需要确保有充分的理由来写它。

步骤1。考虑在相同的同步上下文中修改状态。

现在很容易编写可组合的并发和异步代码，其中IO或其他慢操作卸载到后台，但共享状态在一个同步上下文中更新和查询。例如，async/await任务和。net中的Rx等等——它们都是可测试的设计，“真正的”任务和调度程序可以被取代，以使测试具有确定性(但这超出了问题的范围)。

这听起来可能很有限，但这种方法效果惊人。以这种风格编写整个应用程序是可能的，而不需要使任何状态线程安全(我这样做)。

步骤2。如果在单个同步上下文上操作共享状态是绝对不可能的。

确保轮子没有被重新发明/肯定没有标准的替代方案可以适应这项工作。代码应该是非常内聚的，包含在一个单元中，例如，它很有可能是一些标准的线程安全数据结构的特殊情况，如哈希映射或集合或其他。

注意:如果代码很大/跨越多个类并且需要多线程状态操作，那么设计很有可能是不好的，请重新考虑第1步

步骤3。如果达到了这一步，那么我们需要测试我们自己的自定义有状态线程安全类/方法/单元。

我非常诚实:我从来没有为这样的代码编写过合适的测试。大多数情况下，我在第一步就成功了，有时在第二步。上次我不得不编写自定义线程安全代码是在很多年前，那是在我采用单元测试之前/可能我不需要用目前的知识来编写它。

如果我真的必须测试这样的代码(最终，真正的答案)，那么我会尝试下面的一些事情

Non-deterministic stress testing. e.g. run 100 threads simultaneously and check that end result is consistent. This is more typical for higher level / integration testing of multiple users scenarios but also can be used at the unit level. Expose some test 'hooks' where test can inject some code to help make deterministic scenarios where one thread must perform operation before the other. As ugly as it is, I can't think of anything better. Delay-driven testing to make threads run and perform operations in particular order. Strictly speaking such tests are non-deterministic too (there's a chance of system freeze / stop-the-world GC collection which can distort otherwise orchestrated delays), also it is ugly but allows to avoid hooks.

测试线程代码和非常复杂的系统的另一种方法是通过模糊测试。 它不是很好，也不能找到所有的东西，但它可能是有用的，而且操作简单。

引用:

Fuzz testing or fuzzing is a software testing technique that provides random data("fuzz") to the inputs of a program. If the program fails (for example, by crashing, or by failing built-in code assertions), the defects can be noted. The great advantage of fuzz testing is that the test design is extremely simple, and free of preconceptions about system behavior. ... Fuzz testing is often used in large software development projects that employ black box testing. These projects usually have a budget to develop test tools, and fuzz testing is one of the techniques which offers a high benefit to cost ratio. ... However, fuzz testing is not a substitute for exhaustive testing or formal methods: it can only provide a random sample of the system's behavior, and in many cases passing a fuzz test may only demonstrate that a piece of software handles exceptions without crashing, rather than behaving correctly. Thus, fuzz testing can only be regarded as a bug-finding tool rather than an assurance of quality.

您可以使用EasyMock。使测试实例线程安全

有一篇关于这个主题的文章，在示例代码中使用Rust作为语言:

https://medium.com/@polyglot_factotum/rust-concurrency-five-easy-pieces-871f1c62906a

总而言之，诀窍在于编写并发逻辑，使其对涉及多个执行线程的非确定性具有健壮性，使用通道和condvars等工具。

然后，如果这就是您构建“组件”的方式，那么测试它们的最简单方法是使用通道向它们发送消息，然后阻塞其他通道以断言组件发送某些预期的消息。

链接到的文章完全使用单元测试编写。