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

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。

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。

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。

我在测试多线程代码时也遇到了严重的问题。然后我在Gerard Meszaros的“xUnit测试模式”中找到了一个非常酷的解决方案。他描述的模式被称为Humble object。

基本上，它描述了如何将逻辑提取到独立的、易于测试的组件中，该组件与环境解耦。在你测试了这个逻辑之后，你可以测试复杂的行为(多线程，异步执行，等等…)

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)