为何要使用ThreadLocalRandom代替Random生成随机数

 

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java里有伪随机型和安全型两种随机数生成器，伪随机生成器根据特定公式将seed转换成新的伪随机数据的一部分，安全随机生成器在底层依赖到操做系统提供的随机事件来生成数据。

安全随机生成器

• 须要生成加密性强的随机数据的时候才用它
• 生成速度慢
• 若是须要生成大量的随机数据，可能会产生阻塞须要等待外部中断事件

而伪随机生成器，只依赖于“seed”的初始值，若是给生成算法提供相同的seed，能够获得同样的伪随机序列。通常状况下，因为它是计算密集型的（不依赖于任何IO设备），所以生成速度更快。如下是伪随机生成器的进化史。

java.util.Random 
自1.0就已经存在，是一个线程安全类，理论上能够经过它同时在多个线程中得到互不相同的随机数，这样的线程安全是经过AtomicLong实现的。 
Random使用AtomicLong CAS（compare and set）操做来更新它的seed，尽管在不少非阻塞式算法中使用了非阻塞式原语，CAS在资源高度竞争时的表现依然糟糕，后面的测试结果中能够看到它的糟糕表现。

java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 
1.7增长该类，企图将它和Random结合以克服全部的性能问题，该类继承自Random。

ThreadLocalRandom的主要实现细节：

• 使用一个普通的long而不是使用Random中的AtomicLong做为seed
• 不能本身建立ThreadLocalRandom实例，由于它的构造函数是私有的，可使用它的静态工厂ThreadLocalRandom.current()
• 它是CPU缓存感知式的，使用8个long虚拟域来填充64位L1高速缓存行

测试

下面进行5种测试：

1. 一个单独的Random被N个线程共享
2. ThreadLocal<Random>
3. ThreadLocalRandom
4. Random[], 其中每一个线程N使用一个数组下标为N的Random
5. Random[], 其中每一个线程N使用一个数组下标为N * 2的Random

全部的测试都使用封装在RandomTask类里的方法，每一个方案都说明了如何使用随机生成器。

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

public class Test_Random {

    private static final long COUNT = 10000000;
    private static final int THREADS = 2;
    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
        System.out.println("Shared Random");
        testRandom(THREADS, COUNT);
        /*System.out.println("ThreadLocal<Random>");
        testThreadLocal_Random(THREADS, COUNT);
        System.out.println("ThreadLocalRandom");
        testThreadLocalRandom(THREADS, COUNT);
        System.out.println("Shared Random[] with no padding");
        testRandomArray(THREADS, COUNT, 1);
        System.out.println("Shared Random[] with padding");
        testRandomArray(THREADS, COUNT, 2);*/
    }

    private static class RandomTask implements Runnable {
        private final Random rnd;
        protected final int id;
        private final long cnt;
        private final CountDownLatch latch;

        private RandomTask(Random rnd, int id, long cnt,
                CountDownLatch latch) {
            super();
            this.rnd = rnd;
            this.id = id;
            this.cnt = cnt;
            this.latch = latch;
        }

        protected Random getRandom() {
            return rnd;
        }

        @Override
        public void run() {
            try {
                final Random r = getRandom();
                latch.countDown();
                latch.await();
                final long start = System.currentTimeMillis();
                int sum = 0;
                for (long j = 0; j < cnt; j++) {
                    sum += r.nextInt();
                }
                final long time = System.currentTimeMillis() - start;
                System.out.println("Thread #" + id + " Time = " + time / 1000.0 + " sec, sum = " + sum);
            } catch (InterruptedException e) {}
        }
    }

    private static void testRandom(final int threads, final long cnt) {
        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
        final Random r = new Random(100);
        for (int i = 0; i < threads; ++i) {
            final Thread thread = new Thread(new RandomTask(r, i, cnt, latch));
            thread.start();
        }
    }

    private static void testRandomArray(final int threads, final long cnt, final int padding) {
        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
        final Random[] rnd = new Random[threads * padding];
        for (int i = 0; i < threads * padding; ++i) {
            rnd[i] = new Random(100);
        }
        for (int i = 0; i < threads; ++i) {
            final Thread thread = new Thread(new RandomTask(rnd[i * padding], i, cnt, latch));
            thread.start();
        }
    }

    private static void testThreadLocalRandom(final int threads, final long cnt) {
        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
        for (int i = 0; i < threads; ++i) {
            final Thread thread = new Thread(new RandomTask(null, i, cnt, latch) {
                @Override
                protected Random getRandom() {
                    // TODO Auto-generated method stub
                    return ThreadLocalRandom.current();
                }
            });
            thread.start();
        }
    }

    private static void testThreadLocal_Random(final int threads, final long cnt) {
        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
        final ThreadLocal<Random> rnd = new ThreadLocal<Random>() {

            @Override
            protected Random initialValue() {
                // TODO Auto-generated method stub
                return new Random(100);
            }

        };
        for (int i = 0; i < threads; ++i) {
            final Thread thread = new Thread(new RandomTask(null, i, cnt, latch) {

                @Override
                protected Random getRandom() {
                    // TODO Auto-generated method stub
                    return rnd.get();
                }

            });
            thread.start();
        }
    }
}

总结：

• 任何状况下都不要在多个线程间共享一个Random实例，而该把它放入ThreadLocal之中
• java7在全部情形下都更推荐使用ThreadLocalRandom，它向下兼容已有的代码且运营成本更低