使用 -race 检测数据竞争并编写并发单元测试是保障 Golang 并发安全的关键。通过 go test -race 可捕获共享变量的读写冲突，结合多 goroutine 场景测试能有效验证同步逻辑正确性。
测试并发安全代码是 Golang 开发中一个关键但容易被忽视的环节。很多开发者在单线程环境下验证逻辑正确后就认为代码没问题，但一旦进入高并发场景，数据竞争、状态错乱等问题就会暴露出来。Golang 提供了强大的工具链来帮助我们发现和预防这些问题，关键是用对方法。
使用 -race 检测数据竞争
Golang 内置的竞态检测器（Race Detector）是最有效的并发安全测试工具。它能在运行时捕捉到读写冲突，帮助定位潜在的数据竞争问题。
启用方式很简单，在执行测试时加上 -race 标志：
go test -race ./...竞态检测器会监控所有对共享变量的访问，只要发现同时存在读和写操作，且没有适当的同步机制，就会抛出警告。比如下面这段有问题的代码：
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var counter intfunc increment() { counter++ }
// 多个 goroutine 调用 increment 就可能触发 race
加上 -race 后，测试运行时会明确提示哪一行发生了数据竞争，以及涉及的 goroutine 调用栈。这是最直接的并发安全验证手段。
编写模拟并发场景的单元测试
仅仅依赖 -race 还不够，需要主动构造并发调用场景，确保在多协程下行为符合预期。
常见的做法是启动多个 goroutine 并发执行目标函数，最后验证结果是否正确。例如测试一个并发计数器：
func TestCounter_ConcurrentIncrement(t *testing.T) {var wg sync.WaitGroup
c := NewCounter()
for i := 0; i wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for j := 0; j c.Inc()
}
}()
}
wg.Wait()
if c.Value() != 10000 {
t.Errorf("expected 10000, got %d", c.Value())
}
}
这种测试能验证在真实并发压力下，锁机制或原子操作是否有效保护了共享状态。
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使用 sync/atomic 和 mutex 验证同步逻辑
在测试中要区分不同同步方式的行为。如果用了 sync.Mutex，要确认临界区不会被多个 goroutine 同时进入；如果用了 sync/atomic，要确保原子操作覆盖了所有共享变量的读写。
可以通过添加日志或计数器来观察执行顺序。例如：
mu.Lock()// 模拟一些处理时间，增加竞争概率
time.Sleep(time.Nanosecond)
sharedData++
mu.Unlock()
这种“放大”并发窗口的做法有助于暴露边界问题。同时可以结合 t.Parallel() 让多个测试用例并行运行，进一步提升并发密度。
集成压力测试与长时间运行验证
除了短平快的单元测试，还可以编写长时间运行的压力测试，模拟生产环境中的持续负载。
例如：
func TestLongRunningConcurrentAccess(t *testing.T) {ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
defer cancel()
// 启动多个 worker 在 ctx 结束前持续操作
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for {
select {
case return
default:
c.Inc()
time.Sleep(time.Microsecond)
}
}
}()
}
wg.Wait()
}
这类测试能发现内存泄漏、死锁、活锁等在短期测试中不易出现的问题。
基本上就这些。关键是要让测试跑在 -race 模式下，主动制造并发压力，并结合不同层次的验证手段。不复杂但容易忽略。
