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。

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。

我喜欢编写两个或多个测试方法在并行线程上执行，并且每个方法都调用被测对象。我一直在使用Sleep()调用来协调来自不同线程的调用顺序，但这并不真正可靠。它也慢得多，因为你必须睡足够长的时间，时间通常是有效的。

我从编写FindBugs的同一组中找到了多线程TC Java库。它允许您在不使用Sleep()的情况下指定事件的顺序，而且它是可靠的。我还没试过。

这种方法的最大限制是它只允许您测试您怀疑会引起麻烦的场景。正如其他人所说，您确实需要将多线程代码隔离到少量简单类中，以便有希望彻底测试它们。

一旦您仔细测试了您预计会导致问题的场景，那么在类中抛出一堆并发请求的不科学测试是寻找意外问题的好方法。

更新:我已经玩了一些多线程TC Java库，它工作得很好。我还将它的一些特性移植到一个。net版本，我称之为TickingTest。

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.

我最近发现了一个叫做Threadsafe的工具(用于Java)。它是一个静态分析工具，很像findbugs，但专门用于发现多线程问题。它不是测试的替代品，但我可以推荐它作为编写可靠的多线程Java的一部分。

它甚至可以捕捉到一些非常微妙的潜在问题，比如类包容、通过并发类访问不安全的对象以及在使用双重检查锁定范式时发现丢失的volatile修饰符。

如果您编写多线程Java，请尝试一下。