本文将探讨其中三个潜在的问题领域：
* 堆栈溢出
* 竞争条件
* 死锁
读者可在网上阅读本文的第二部分，它将探讨下列问题：
* 时序问题
* 可重入条件
在采用多任务实时设计技术的系统中，以上所有问题都相当普遍。
堆栈溢出
处理器使用堆栈来存储临时变量、向被调函数传递参数、保存线程“状态”，等等。如果系统不使用虚拟内存（换句话说，它不能将内存页面转移到磁盘上以释放内存空间供其它用途），堆栈将固定为产品出厂时的大小。如果由于某种原因堆栈越出了编程人员所分配的数量范围，程序将变得不确定。这种不稳定可能导致系统发生严重故障。因此，确保系统在最坏情况下能够分配到足够的堆栈至关重要。
确保永不发生堆栈溢出的唯一途径就是分析代码，确定程序在各种可能情况下的最大堆栈用量，然后检查是否分配了足够的堆栈。测试不大可能触发特定的瞬时输入组合进而导致系统出现最坏情况。
堆栈深度分析的概念比较简单：
1. 为每个独立的线程建立一棵调用树。
2. 确定调用树中每个函数的堆栈用量。
3. 检查每棵调用树，确定从树根到外部“树叶”的哪条调用路径需要使用的堆栈最多。
4. 将每个独立线程调用树的最大堆栈用量相加。
5. 确定每个中断优先级内各中断服务程序（ISR）的最大堆栈用量并计算其总和。但是，如果ISR本身没有堆栈而使用被中断线程的堆栈，则应将ISR使用的最大堆栈数加到各线程堆栈之上。
6. 对于每个优先级，加上中断发生时用来保存处理器状态的堆栈数。
7.如果使用RTOS，则加上RTOS自身内部用途需要的最大堆栈数（与应用代码引发的系统调用不同，后者已包含在步骤2中）。
除此之外，还有两个重要事项需要考虑。首先，仅仅从高级语言源代码建立的调用树很可能并不完善。大部分编译器采用运行时库（run-time library）来优化常用计算任务，如大值整数的乘除、浮点运算等，这些调用只在编译器产生的汇编语言中才可见。运行时库函数本身可能使用大量的堆栈空间，在分析时必须将它们包括进去。如果使用的是C++语言，则以下所有类型的函数（方法）也都必须包含到调用树内：结构器、析构器、重载运算符、复制结构器和转换函数。所有的函数指针也都必须进行解析，并且将它们调用的函数包含进分析之中。