Python 并发程序稳定性测试需聚焦真实负载、竞态暴露与资源可靠性，而非仅验证可运行性；应明确“压得住、扛得久、不出错”目标，覆盖数据竞争、死锁、连接池耗尽等问题，结合压力 + 断言、多轮随机执行、可观测性监控及真实环境验证。
Python 并发程序的稳定性测试，核心在于模拟真实负载、暴露竞态条件、验证资源管理是否可靠，而不是单纯看代码能否跑通。
明确测试目标：不是“能不能跑”，而是“压得住、扛得久、不出错”
并发程序 常见问题 包括：线程 / 协程间数据竞争、锁使用不当导致死锁、连接池耗尽、异步任务 堆积、内存持续增长等。测试前需先列出你关心的具体风险点，例如：
- 多线程写同一个字典是否出现 KeyError 或 数据丢失
- asyncio 中数据库连接是否在高并发下复用失败或超时
- 使用 threading.local 是否在某些场景下意外共享状态
- 信号量或限流器是否真正起到保护作用
用压力 + 断言组合构建有效测试用例
避免只写单次调用的“Hello World”式测试。推荐组合使用：
- concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 或 asyncio.gather 发起 50–500 并发请求
- 每轮操作后检查关键状态（如计数器值、文件内容、数据库记录数）是否符合预期
- 加入随机延迟或交错执行顺序，提高竞态触发概率
- 运行多轮（如 10–50 次），观察是否偶发失败
示例片段（线程安全计数器测试）：
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def test_counter_race():
counter = Counter()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as ex:
futures = [ex.submit(counter.inc) for _ in range(100)]
[f.result() for f in futures]
assert counter.value == 100 # 若不加锁，大概率失败
监控与可观测性不能少
光靠断言不够，要让程序“会说话”：
- 启用 threading.settrace 或 sys.settrace（调试阶段）观察线程调度路径
- 用 psutil 定期采集内存、线程数、CPU 占用，识别缓慢泄漏
- 对 asyncio 程序，调用 asyncio.all_tasks() 和 asyncio.current_task() 检查是否有悬停或未完成的任务
- 日志中为每个并发单元添加唯一 ID（如 thread_id / task_id），便于追踪执行链路
别忽略环境与依赖的真实反馈
本地快速测试通过 ≠ 生产稳定。注意：
