Краткий, методичный план для диагностики и устранения флаки в вашем тесте.

1) Сбор фактов и воспроизводимость

Повторите тест многократно локально, соберите частоту падений: например запустите цикл повторов (N) раз (например (N=1000)) и посчитайте долю падений. На CI соберите логи, окружение (OS, Python, зависимости), переменные окружения, значение PYTHONHASHSEED. Сохраните стек-трейсы и stdout/stderr при падении.

2) Инструментальная диагностика

Добавьте минимальное логирование в код очереди/воркера (время поступления, обработка, завершение). При падении делайте дамп состояния очереди (содержимое, длина), ID потоков/процессов. Запустите тест под отладчиком/faulthandler или используйте pytest --maxfail=1 -k test_name -q чтобы остановиться на первом падении.

3) Устранение конструкции time.sleep

Сон делает тест недетерминированным. Замените time.sleep(...) на синхронизацию:
queue.join() / task.join() / Event.wait() — ждите завершения реального события вместо жесткой паузы. Полезная схема: ожидание с таймаутом и регулярной проверкой состояния (polling) вместо одного долгого sleep.
Пример концепта: проверять состояние в цикле с маленькой паузой time.sleep($0.01$) и глобальный таймаут deadline = now + $5$.

4) Мокирование и детерминизация

Используйте dependency injection: в тесте подменяйте компонент ответственный за фоновые задачи на синхронный заглушечный (mock/stub), чтобы enqueue_job() сразу выполнял обработку. Моки для времени: freezegun, time-machine или простая подмена time.time()/time.sleep() через monkeypatch — но осторожно: это подходит если логика зависит от времени. Мокайте внешние ресурсы (БД, брокер сообщений) чтобы проверить только логику очереди.

5) Тестирование конкурентности

Для многопоточных/многопроцессных сценариев используйте детерминирующие фреймворки или тестовые планировщики (например, библиотеки для виртуального/фейкового времени или специальные тестовые рантаймы для asyncio/trio). Рассмотрите модель «single-threaded in tests»: замените асинхронный/параллельный воркер на синхронный цикл обработки.

6) Property‑based и стресс‑тесты

С помощью Hypothesis генерируйте последовательности задач и проверяйте инварианты (например, количество обработанных задач = количество поставленных), чтобы найти редкие расхождения. Запустите стресс‑тесты/нагрузочные тесты локально или в CI для выявления редких гонок.

7) Повторяемость на CI

Зафиксируйте версии зависимостей и окружение, задавайте PYTHONHASHSEED и другие сиды. Если тест интеграционный и медленный — пометьте его @pytest.mark.integration и запускайте отдельно. Автоматизируйте повторные запуски упавших тестов для сбора статистики (но не воспринимайте это как фикс).

8) Стратегии изоляции и уровни тестирования

Unit tests: мокайте все внешние зависимости, детерминизируйте время/планировщик. Integration tests: запускайте реальные компоненты, но в контролируемом окружении (контейнеры, тестовые брокеры). End-to-end: отдельный пайплайн, стабильные окружения, дополнительные таймауты/ретраи с логированием причин.

9) Исправления в коде (рекомендации)

Избегайте API, требующих sleep в тестах. Добавьте методы для синхронного вывода очереди (например flush() или process_all()), которые можно вызывать из теста. Явно возвращайте статус задач и используйте обратные вызовы/Future/Promise, чтобы тест мог дождаться завершения.

Короткий чеклист по преобразованию вашего теста:

Шаг (1): заменить time.sleep($0.1$) на явную синхронизацию (queue.join() / event wait / mock воркер). Шаг (2): если нельзя — мокнуть фонового воркера, чтобы обработка была синхронной в тесте. Шаг (3): добавить логирование и повторные запуски для сбора статистики. Шаг (4): при сложной конкуренции — писать property‑tests и/или использовать детерминируемые тест‑рантаймы.

Если нужно, могу предложить конкретный пример переделанного теста (с использованием queue.join() или моков) под ваш стек — пришлите минимальный код очереди/воркера.