前段时间我关注了一篇文章  ，多少分享如果使用并发压测发现 BUG
。才出突然想起一个话题
：

线程不安全需要多少 QPS 压测才能发现 BUG ？

我接触到的多少并发缺陷绝大部分是因为线程安全问题导致的 ，还有一些数据库锁的才出问题（这个不擅长）这里就不分享了。

关于 Java 的多少一些线程安全的问题，可以参考旧文：

• 操作的才出原子性与线程安全 2019-07-16
• 快看，i++真的多少不安全 2019-07-19
• 原子操作组合与线程安全 2019-07-22
• 线程安全集合类中的对象是安全的么？ 2020-02-24
• Lambda表达式在线程安全Map中应用 2020-06-01

下面我们来聊聊上面提到的问题
，因为这涉及到不同类型的才出 BUG 需要多少 QPS 才能测出来 BUG，今天来分享一下最简单的多少线程不安全操作i++需要多少 QPS 才能测出来BUG。

用例设计思路

首先 ，才出我使用的多少同一个 JVM 来测试i++，发现极容易出现 BUG ，才出后来放弃了这种方式。多少经过思考发现如果放在一个 JVM 里面，才出本身已经创建了很多线程去执行i++，多少这种跟实际接口测试差异比我想象的大很多 。 其次  ，我创建了一个简单的 Springboot 项目，写一个简单的接口来实现。

总提测下来 ，上面的问题需要修正，因为能不能测出来不是一个 Boolean 值 ，而是一个概率值 ，后面我也会用发现比例值来表示是测出 BUG 的难易程度。

服务端设计

之前一直用moco_funtester框架来构建服务端不行了，无法动态接口返回
。所以只能简单弄一个 Springboot 项目 。其他的就不分享了，只分享一下 controller 的部分 
。这里模拟盘了一个接口平均响应时间 10ms，然后执行一个非线程安全的操作
。

int i;nn @GetMapping(value = "/funtest")n public Result test1() { n Thread.sleep(SourceCode.getRandomInt(20));n return Result.success(i++);n }nn @GetMapping(value = "/geti")n public Result test() { n return Result.success(i);n }n @GetMapping(value = "/zero")n public Result te2st() { n i = 0;n return Result.success(i);n }n

测试用例

这里没有使用正经的测试框架 ，只用了异步线程池和粗略的sleep休眠的方法控制 QPS，所以这里会有一个实际 QPS 统计 。

1. 默认以固定 QPS 执行 20s。
2. 先重置，后执行，最后获取结果
   。
3. 取消所有日志打印，避免误差
4. 统计误差数量和误差比

测试用例模拟盘两个模型 ：线程模型和 QPS 模型。

线程模型用例

public static void main(String[] args) { n def test = { getHttpResponse(getHttpGet("http://localhost:8080/user/funtest"))}n def get = { getHttpResponse(getHttpGet("http://localhost:8080/user/geti"))}n def init = { getHttpResponse(getHttpGet("http://localhost:8080/user/zero"))}n AtomicInteger index = new AtomicInteger()n FunHttp.LOG_KEY = falsen def t = 1000n def size = 1n setPoolMax(500)n init()n fun { n output(DEFAULT_STRING)n }n sleep(1.0)n def start = Time.getTimeStamp()n size.times { n fun { n t.times { n test()n index.getAndIncrement()n }n }n }n ThreadPoolUtil.waitFunIdle()n def value = get().getIntValue("data")n def end = Time.getTimeStamp()n output("当前 QPS: ${ index / (end - start) * 1000}")n output(index.get(), value)n output(getPercent(index.get(), index.get() - value))n }nn

QPS 模型用例

public static void main(String[] args) { n def test = { getHttpResponse(getHttpGet("http://localhost:8080/user/funtest"))}n def get = { getHttpResponse(getHttpGet("http://localhost:8080/user/geti"))}n def init = { getHttpResponse(getHttpGet("http://localhost:8080/user/zero"))}n AtomicInteger index = new AtomicInteger()n FunHttp.LOG_KEY = falsen def qps = 100n def t = qps * 10n setPoolMax(1000)n init()n def decimal = 1_000_000_000 / qpsn fun { n output(decimal)n }n sleep(1.0)n def start = Time.getTimeStamp()n t.times { n sleepNano(decimal as long)n fun { n test()n index.getAndIncrement()n }n }n ThreadPoolUtil.waitFunIdle()n def value = get().getIntValue("data")n def end = Time.getTimeStamp()n output("当前 QPS: ${ index / (end - start) * 1000}")n output(index.get(), value)n output(getPercent(index.get(), index.get() - value))n }n

测试结果

线程模型

线程模型模仿的固定线程数去不断请求接口，这里由于接口平均响应时间 10ms，每个线程执行次数设计为 2000 次，差不多 20s 执行完。

设计 QPS实际 QPS误差数量误差比（百分比）10 9.6 0 0 20 18.7 0 0 50 42 0 0 100 87 2 0.1 200 174 9 0.22 300 280 18 0.3 400 285 23 0.28 500 417 2 0.02

QPS 模型

由于对实际结果测试并不能很好预期，这里就先从较小的 QPS 开始了 。全程没有触发性能瓶颈 ，误差部分，测 5 次，取误差最大的一次记录 。这里模拟的线程模型的

线程数实际 QPS误差数量误差比（百分比）1 76 0 0 2 144 1 0.05 4 305 33 0.41 8 617 111 0.69 12 927 224 0.93

经过上面测试
，对于需要多少压力才能发现可能存在的缺陷，希望本文能投提供参考 。

（作者：汽车电瓶）