内容简介：本文的前3节参考修改自微信公众号「咖啡拿铁」的文章，感谢李钊同学对这个话题热情的讨论。一提到 Java 中的随机数，很多人就会想到Random 这个类是 JDK 提供的用来生成随机数的一个类，这个类并不是真正的随机，而是伪随机，伪随机的意思是生成的随机数其实是有一定规律的，而这个规律出现的周期随着伪随机算法的优劣而不同，一般来说周期比较长，但是可以预测。通过下面的代码我们可以对 Random 进行简单的使用:
本文的前3节参考修改自微信公众号「咖啡拿铁」的文章，感谢李钊同学对这个话题热情的讨论。
1 前言
一提到 Java 中的随机数，很多人就会想到 Ramdom ，当出现生成随机数这样需求时，大多数人都会选择使用 Random 来生成随机数。Random 类是线程安全的，但其内部使用 CAS 来保证线程安全性，在多线程并发的情况下的时候它的表现是存在优化空间的。在 JDK1.7 之后，Java 提供了更好的解决方案 ThreadLocalRandom，接下来，我们一起探讨下这几个随机数生成器的实现到底有何不同。
2 Random
Random 这个类是 JDK 提供的用来生成随机数的一个类，这个类并不是真正的随机，而是伪随机，伪随机的意思是生成的随机数其实是有一定规律的，而这个规律出现的周期随着伪随机算法的优劣而不同，一般来说周期比较长，但是可以预测。通过下面的代码我们可以对 Random 进行简单的使用:
Random原理
Random 中的方法比较多，这里就针对比较常见的 nextInt() 和 nextInt(int bound) 方法进行分析，前者会计算出 int 范围内的随机数，后者如果我们传入 10，那么他会求出 [0,10) 之间的 int 类型的随机数，左闭右开。我们首先看一下 Random() 的构造方法:
可以发现在构造方法当中，根据当前时间的种子生成了一个 AtomicLong 类型的 seed，这也是我们后续的关键所在。
####nextInt()
nextInt() 的代码如下所示：
这个里面直接调用的是 next() 方法，传入的 32，代指的是 Int 类型的位数。
这里会根据 seed 当前的值，通过一定的规则(伪随机算法)算出下一个 seed，然后进行 CAS，如果 CAS 失败则继续循环上面的操作。最后根据我们需要的 bit 位数来进行返回。核心便是 CAS 算法。
nextInt(int bound)
nextInt(int bound) 的代码如下所示：
这个流程比 nextInt() 多了几步，具体步骤如下:
- 首先获取 31 位的随机数，注意这里是 31 位，和上面 32 位不同，因为在 nextInt() 方法中可以获取到随机数可能是负数，而 nextInt(int bound) 规定只能获取到 [0,bound) 之前的随机数，也就意味着必须是正数，预留一位符号位，所以只获取了31位。(不要想着使用取绝对值这样操作，会导致性能下降)
- 然后进行取 bound 操作。
- 如果 bound 是2的幂次方，可以直接将第一步获取的值乘以 bound 然后右移31位，解释一下:如果 bound 是4，那么乘以4其实就是左移2位，其实就是变成了33位，再右移31位的话，就又会变成2位，最后，2位 int 的范围其实就是 [0,4) 了。
- 如果不是 2 的幂，通过模运算进行处理。
并发瓶颈
在我之前的文章中就有相关的介绍，一般而言，CAS 相比加锁有一定的优势，但并不一定意味着高效。一个立刻被想到的解决方案是每次使用 Random 时都去 new 一个新的线程私有化的 Random 对象，或者使用 ThreadLocal 来维护线程私有化对象，但除此之外还存在更高效的方案，下面便来介绍本文的主角 ThreadLocalRandom。
3 ThreadLocalRandom
在 JDK1.7 之后提供了新的类 ThreadLocalRandom 用来在并发场景下代替 Random。使用方法比较简单:
ThreadLocalRandom.current().nextInt(); ThreadLocalRandom.current().nextInt(10);
在 current 方法中有:
可以看见如果没有初始化会对其进行初始化，而这里我们的 seed 不再是一个全局变量，在我们的Thread中有三个变量:
- threadLocalRandomSeed：ThreadLocalRandom 使用它来控制随机数种子。
- threadLocalRandomProbe：ThreadLocalRandom 使用它来控制初始化。
- threadLocalRandomSecondarySeed：二级种子。
可以看见所有的变量都加了 @sun.misc.Contended 这个注解，用来处理伪共享问题。
在 nextInt() 方法当中代码如下:
我们的关键代码如下:
UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,r=UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);
可以看见由于我们每个线程各自都维护了种子，这个时候并不需要 CAS，直接进行 put，在这里利用线程之间隔离，减少了并发冲突；相比较 ThreadLocal<Random> ，ThreadLocalRandom 不仅仅减少了对象维护的成本，其内部实现也更轻量级。所以 ThreadLocalRandom 性能很高。
4 性能测试
除了文章中详细介绍的 Random，ThreadLocalRandom，我还将 netty4 实现的 ThreadLocalRandom，以及 ThreadLocal<Random> 作为参考对象，一起参与 JMH 测评。
@BenchmarkMode({Mode.AverageTime})
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 3, time = 5)
@Measurement(iterations = 3, time = 5)
@Threads(50)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class RandomBenchmark {
Random random = new Random();
ThreadLocal<Random> threadLocalRandomHolder = ThreadLocal.withInitial(Random::new);
@Benchmark
public int random() {
return random.nextInt();
}
@Benchmark
public int threadLocalRandom() {
return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
}
@Benchmark
public int threadLocalRandomHolder() {
return threadLocalRandomHolder.get().nextInt();
}
@Benchmark
public int nettyThreadLocalRandom() {
return io.netty.util.internal.ThreadLocalRandom.current().nextInt();
}
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(RandomBenchmark.class.getSimpleName())
.build();
new Runner(opt).run();
}
}
测评结果如下：
Benchmark Mode Cnt Score Error Units RandomBenchmark.nettyThreadLocalRandom avgt 3 192.202 ± 295.897 ns/op RandomBenchmark.random avgt 3 3197.620 ± 380.981 ns/op RandomBenchmark.threadLocalRandom avgt 3 90.731 ± 39.098 ns/op RandomBenchmark.threadLocalRandomHolder avgt 3 229.502 ± 267.144 ns/op
从上图可以发现，JDK1.7 的 ThreadLocalRandom 取得了最好的成绩，仅仅需要 90 ns 就可以生成一次随机数，netty 实现的 ThreadLocalRandom 以及使用 ThreadLocal 维护 Random 的方式差距不是很大，位列 2、3 位，共享的 Random 变量则效果最差。
可见，在并发场景下，ThreadLocalRandom 可以明显的提升性能。
5 注意点
注意，ThreadLocalRandom 切记不要调用 current 方法之后，作为共享变量使用
public class WrongCase {
ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();
public int concurrentNextInt(){
return threadLocalRandom.nextInt();
}
}
这是因为 ThreadLocalRandom.current() 会使用初始化它的线程来填充随机种子，这会带来导致多个线程使用相同的 seed。
public class Main {
public static void main(String[] args) {
ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();
for(int i=0;i<10;i++)
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println(threadLocalRandom.nextInt());
}
}).start();
}
}
输出相同的随机数：
-1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487
请在确保不同线程获取不同的 seed，最简单的方式便是每次调用都是使用 current()：
public class RightCase {
public int concurrentNextInt(){
return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
}
}
彩蛋1
梁飞博客中一句话常常在我脑海中萦绕：魔鬼在细节中。优秀的代码都是一个个小细节堆砌出来，今天介绍的 ThreadLocalRandom 也不例外。
在 incubator-dubbo-2.7.0 中，随机负载均衡器的一个小改动便是将 Random 替换为了 ThreadLocalRandom，用于优化并发性能。
彩蛋2
ThreadLocalRandom 的 nextInt(int bound) 方法中，当 bound 不为 2 的幂次方时，使用了一个循环来修改 r 的值，我认为这可能不必要，你觉得呢？
public int nextInt(int bound) {
if (bound <= 0)
throw new IllegalArgumentException(BadBound);
int r = mix32(nextSeed());
int m = bound - 1;
if ((bound & m) == 0) // power of two
r &= m;
else { // reject over-represented candidates
for (int u = r >>> 1;
u + m - (r = u % bound) < 0;
u = mix32(nextSeed()) >>> 1)
;
}
return r;
}
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