在平时的开发中我们经常会用到随机数,比如使用new Random()
、Math.random()
等生成,然而在高并发环境中(比如电商项目,中间件系统等)使用上面的方法并不是最优的,会影响系统性能。那么在高并发环境下我们如何让生成随机数呢?
使用Random生成随机数
代码语言:javascript复制@Test
public void testRandom() {
for (int i = 0; i < 10; i ) {
double random = Math.random();
System.out.println(random);
}
}
测试结果:
代码语言:javascript复制0.5036752695751798
0.6386142116701573
0.9884333194038111
0.9582700780194423
0.5868131855429274
0.4641415198964046
0.003620726435900945
0.3840115367892679
0.5840416616384468
0.2752130416815357
Random的源码:
代码语言:javascript复制public static double random() {
return RandomNumberGeneratorHolder.randomNumberGenerator.nextDouble();
}
代码语言:javascript复制private static final class RandomNumberGeneratorHolder {
static final Random randomNumberGenerator = new Random();
}
底层使用到了CAS
一个线程要想获取新随机数,需要做两件事:
- 根据老的seed生成新的seed
- 由新的seed生成随机数
在多线程下,为了避免每个线程获取相同的seed
,Random
使用AtomicLong CAS
(compare and set)操作来更新它的seed
。我们看上面的代码,如果线程CAS比较失败,会在这里自旋(循环重试)。那么这里就是导致多个线程对seed的竞争。占用了系统资源。
使用ThreadLocalRandom生成随机数
高并发下使用java.util.concurrent
下面的ThreadLocalRandom
生成随机数:
public static void main(String[] args){
new RandomTest().testThreadLocalRandom();
}
public void testThreadLocalRandom() {
for (int i = 0; i < 3 ; i ) {
new Thread(() -> System.out
.println(Thread.currentThread().getName() ": "
ThreadLocalRandom.current().nextDouble())).start();
}
}
java代码测试结果:
代码语言:javascript复制Thread-0: 0.24025397109614877
Thread-2: 0.1704942948906747
Thread-1: 0.6864282829219596
我们来看ThreadLocalRandom.current()
方法:
current()
方法是静态方法,所以多个线程只会产生一个ThreadLocalRandom实例
。
随机数
我们在调用current()
方法时,如果当前线程没有初始化,会先初始化seed
(调用了localInit()
),并将当前线程信息和对应的seed
保存在UNSAFE
中。UNSAFE
的方法都是本地方法,调用的是操作系统相关的方法了,这里我们就不深究了。
这里注意我们要在每个线程中调用ThreadLocalRandom.current()
。
我们发现TheadLocalRandom
并没有使用CAS。这也是为什么它生成的随机数会快的原因了。
使用TheadLocalRandom
,每个线程都会维护自己的seed
,因此就没有了多个线程竞争同一个seed资源的情况了。
网上有人测试TheadLocalRandom
的性能比Random快8-10倍。
所以在高并发情况下,使用ThreadLocalRandom
生成随机数吧。