前言
大家项目中如果有生成随机数的需求，我想大多都会选择使用Random来实现，它内部使用了CAS来实现。实际上，JDK1.7之后，提供了另外一个生成随机数的类ThreadLocalRandom，那么他们二者之间的性能是怎么样的呢？
Random的使用
Random类是JDK提供的生成随机数的类， 这个类不是随机的，而是伪随机的。什么是伪随机呢？伪随机是指生成的随机数是有一定规律的，这个规律出现的周期因伪随机算法的优劣而异。一般来说，周期比较长，但可以预见。我们可以通过以下代码简单地使用 Random：
Random中有很多方法。这里我们就分析比较常见的nextInt()和nextInt(int bound)方法。
- nextInt()会计算int范围内的随机数，
- nextInt(int bound)会计算[0，bound) 之间的随机数，左闭右开。
实现原理
Random类的构造函数如下图所示：
public int nextInt() { return next(32); }
这里面直接调用了next()方法，传入了32，这里的32是指Int的位数。
protected int next(int bits) { long oldseed, nextseed; AtomicLong seed = this.seed; do { oldseed = seed.get(); nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask; } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); }
这里会根据seed的当前值，通过一定的规则（伪随机）计算出下一个seed，然后进行CAS。如果CAS失败，继续循环上述操作。最后根据我们需要的位数返回。
小结：可以看出在next(int bits)方法中，对AtomicLong进行了CAS操作，如果失败则循环重试。很多人一看到CAS，因为不需要加锁，第一时间就想到了高性能、高并发。但是在这里，却成为了我们多线程并发性能的瓶颈。可以想象，当我们有多个线程执行CAS时，只有一个线程一定会失败，其他的会继续循环执行CAS操作。当并发线程较多时，性能就会下降。
ThreadLocalRandom的使用
JDK1.7之后，提供了一个新类ThreadLocalRandom来替代Random。
实现原理
我们先来看下current()方法。
public static ThreadLocalRandom current() { if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0) localInit(); return instance; } static final void localInit() { int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT); int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0 long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT)); Thread t = Thread.currentThread(); UNSAFE.putLong(t, SEED, seed); UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe); }
如果没有初始化，先进行初始化，这里我们的seed不再是全局变量了。我们的线程中有三个变量：
/** The current seed for a ThreadLocalRandom */ @sun.misc.Contended("tlr") long threadLocalRandomSeed; /** Probe hash value; nonzero if threadLocalRandomSeed initialized */ @sun.misc.Contended("tlr") int threadLocalRandomProbe; /** Secondary seed isolated from public ThreadLocalRandom sequence */ @sun.misc.Contended("tlr") int threadLocalRandomSecondarySeed;
- threadLocalRandomSeed：这是我们用来控制随机数的种子。
- threadLocalRandomProbe：这个就是ThreadLocalRandom，用来控制初始化。
- threadLocalRandomSecondarySeed：这是二级种子。
关键代码如下：
UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,r=UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);
可以看出，由于每个线程都维护自己的seed，所以此时不需要CAS，直接进行put。这里通过线程间的隔离来减少并发冲突，所以ThreadLocalRandom的性能非常高。
性能对比
通过基准工具JMH测试：
@BenchmarkMode({Mode.AverageTime}) @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) @Warmup(iteratinotallow=3, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) @Measurement(iteratinotallow=3,time = 5) @Threads(4) @Fork(1) @State(Scope.Benchmark) public class Myclass { Random random = new Random(); ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current(); @Benchmark public int measureRandom(){ return random.nextInt(); } @Benchmark public int threadLocalmeasureRandom(){ return threadLocalRandom.nextInt(); } }
运行结果如下图所示，最左边是并发线程的数量：
显而易见，无论线程数量是多少，ThreadLocalRandom性能是远高于Random。
总结
本文讲解了JDK中提供的两种生成随机数的方式，一个是JDK 1.0引入的Random类，另外一个是JDK1.7引入的ThreadLocalRandom类，由于底层的实现机制不同，ThreadLocalRandom的性能是远高于Random，建议后面大家在技术选型的时候优先使用ThreadLocalRandom。
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/dMCWtrWRuWpGbHwZRwG4bw
