本文主要是介绍ThreadLocalRandom的正确用法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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作系统提供的随机事件来生成数据。
安全随机生成器
- 需要生成加密性强的随机数据的时候才用它
- 生成速度慢
- 如果需要生成大量的随机数据，可能会产生阻塞需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，如果给生成算法提供相同的seed，可以得到一样的伪随机序列。一般情况下，由于它是计算密集型的（不依赖于任何IO设备），因此生成速度更快。以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，理论上可以通过它同时在多个线程中获得互不相同的随机数，这样的线程安全是通过AtomicLong实现的。
Random使用AtomicLong CAS（compare and set）操作来更新它的seed，尽管在很多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。
java.util.concurrent.ThreadLocalRandom
1.7增加该类，企图将它和Random结合以克服所有的性能问题，该类继承自Random。
Random用到了compareAndSet + synchronized来解决线程安全问题，虽然可以使用ThreadLocal<Random>来避免竞争，但是无法避免synchronized/compareAndSet带来的开销。考虑到性能还是建议替换使用ThreadLocalRandom（有3倍以上提升），这不是ThreadLocal包装后的Random，而是真正的使用ThreadLocal机制重新实现的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作为seed
- 不能自己创建ThreadLocalRandom实例，因为它的构造函数是私有的，可以使用它的静态工厂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
ThreadLocalRandom使用不当多线程下产生相同随机数
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;public class ThreadLocalRandomDemo {private static final ThreadLocalRandom RANDOM =ThreadLocalRandom.current();public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < 10; i++) {new Player().start();}}private static class Player extends Thread {@Overridepublic void run() {System.out.println(getName() + ": " + RANDOM.nextInt(100));}}
}运行该代码，结果如下：
Thread-0: 4
Thread-1: 4
Thread-2: 4
Thread-3: 4
Thread-4: 4
Thread-5: 4
Thread-6: 4
Thread-7: 4
Thread-8: 4
Thread-9: 4原因如下：
除了初始化 ThreadLocalRandom 的主线程获取的随机值是无模式的（调用者不可预测下个返回值，满足我们对伪随机的要求）之外，其他线程获得随机值都不是相互独立的（本质上来说，是因为他们用于生成随机数的种子 seed 的值可预测的，为 i*gamma，其中 i 是当前线程调用随机数生成方法次数，而 gamma 是 ThreadLocalRandom 类的一个 long 静态字段值）。例如，一个有趣的现象是，所有非初始化 ThreadLocalRandom 实例的线程如果调用相同次数的 nextInt() 方法，他们得到的随机数串是完全相同的。
造成这样现象的原因在于，ThreadLocalRandom 类维护了一个类单例字段，线程通过调用 ThreadLocalRandom#current() 方法来获取 ThreadLocalRandom 单例，然后以线程维护的实例字段 threadLocalRandomSeed 为种子生成下一个随机数和下一个种子值。
那么既然是单例模式，为什么多线程共用主线程初始化的实例就会出问题呢。问题就在于 current 方法，线程在调用 current() 方法的时候，会根据用每个线程的 thread 的一个实例字段 threadLocalRandomProbe 是否为 0 来判断是否当前线程实例是否为第一次调用随机数生成方法，从而决定是否要给当前线程初始化一个随机的 threadLocalRandomSeed 种子值。因此，如果其他线程绕过 current 方法直接调用随机数方法，那么它的种子值就是 0, 1*gamma, 2*gamma... 因此也就是可预测的了。
正确用法：
ThreadLocalRandom的正确使用方式是ThreadLocalRandom.current().nextX(...)，不能在多线程之间共享ThreadLocalRandom
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;public class ThreadLocalRandomDemo {public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < 10; i++) {new Player().start();}}private static class Player extends Thread {@Overridepublic void run() {System.out.println(getName() + ": " + ThreadLocalRandom.current().nextInt(100));}}
}
这篇关于ThreadLocalRandom的正确用法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
