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。

对于Java，请参阅JCIP的第12章。有一些具体的例子，可以编写确定性的多线程单元测试，以至少测试并发代码的正确性和不变量。

用单元测试“证明”线程安全要危险得多。我相信在各种平台/配置上进行自动化集成测试会更好。

(如果可能的话)不要使用线程，使用actor /活动对象。易于测试。

并发是内存模型、硬件、缓存和代码之间复杂的相互作用。在Java的情况下，至少这样的测试主要由jcstress部分解决。众所周知，该库的创建者是许多JVM、GC和Java并发特性的作者。

但是即使是这个库也需要对Java内存模型规范有很好的了解，这样我们才能确切地知道我们在测试什么。但我认为这项工作的重点是微基准测试。不是庞大的业务应用。

Testing MT code for correctness is, as already stated, quite a hard problem. In the end it boils down to ensuring that there are no incorrectly synchronised data races in your code. The problem with this is that there are infinitely many possibilities of thread execution (interleavings) over which you do not have much control (be sure to read this article, though). In simple scenarios it might be possible to actually prove correctness by reasoning but this is usually not the case. Especially if you want to avoid/minimize synchronization and not go for the most obvious/easiest synchronization option.

我遵循的一种方法是编写高度并发的测试代码，以使潜在的未检测到的数据竞争有可能发生。然后我运行这些测试一段时间:)我曾经无意中看到一个演讲，一些计算机科学家展示了一个这样做的工具(根据规格随机设计测试，然后疯狂地运行它们，同时检查定义的不变量是否被破坏)。

顺便说一下，我认为测试MT代码的这一方面在这里还没有提到:确定可以随机检查的代码不变量。不幸的是，找到这些不变量也是一个相当困难的问题。此外，它们在执行期间可能不会一直保持，因此您必须找到/强制执行可以期望它们为真的执行点。将代码执行到这样的状态也是一个难题(并且本身可能会引起并发性问题)。呼，这太难了!

一些有趣的链接可供阅读:

确定性交错:允许强制执行某些线程交错，然后检查不变量的框架 jMock Blitzer:压力测试同步 assertConcurrent:压力测试同步的JUnit版本 测试并发代码:简要介绍两种主要方法:蛮力(压力测试)或确定性(使用不变量)

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.