前言如果你的项目中有生成随机数的需求，我想大部分都会选择使用Random来实现，也就是内部使用CAS来实现。其实在JDK1.7之后又提供了一个生成随机数的类ThreadLocalRandom，那么它们之间的性能如何呢？Random的使用Random类是JDK提供的一个生成随机数的类。这个类不是随机的，而是伪随机的。什么是伪随机？伪随机是指生成的随机数有一定的规律，这个规律的循环根据伪随机算法的优劣而不同。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。这里我们分析比较常见的nextInt()和nextInt(intbound)方法。nextInt()会计算一个int范围内的随机数，nextInt(intbound)会计算[0,bound]之间的一个随机数，左闭右开。实现原理Random类的构造函数如下图所示：可以看到在构造方法中，根据当前时间种子生成了一个AtomicLong类型的种子。publicintnextInt(){returnnext(32);}这里直接调用next()方法，传入32，其中32是指Int的位数。protectedintnext(intbits){longoldseed,nextseed;AtomicLongseed=this.seed;做{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，按照一定的规则（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。总结：可以看出在next(intbits)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就立刻想到高性能和高并发，因为它不需要加锁。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，只有一个线程会失败，其他的会一直循环执行CAS操作。当并发线程很多时，性能会下降。ThreadLocalRandom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一下current()方法。publicstaticThreadLocalRandomcurrent(){if(UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(),PROBE)==0)localInit();返回实例；}staticfinalvoidlocalInit(){intp=probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);int探针=(p==0)?1:p;//跳过0长种子=mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));线程t=Thread.currentThread();UNSAFE.putLong(t,SEED,seed);UNSAFE.putInt(t,PROBE,probe);}如果没有初始化，先初始化，这里我们的seed不再是全局变量。我们的线程中有三个变量：/**ThreadLocalRandom的当前种子*/@sun.misc.Contended("tlr")longthreadLocalRandomSeed;/**Probehashvalue;如果threadLocalRandomSeed已初始化，则非零*/@sun.misc.Contended("tlr")intthreadLocalRandomProbe;/**与公共ThreadLocalRandom序列隔离的二级种子*/@sun.misc.Contended("tlr")intthreadLocalRandomSecondarySeed;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着自己的seed，所以这时候不需要CAS，直接放就行了。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。性能对比使用基准工具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)publicclassMyclass{Randomrandom=newRandom();ThreadLocalRandomthreadLocalRandom=ThreadLocalRandom.current();@BenchmarkpublicintmeasureRandom(){返回随机.nextInt();}@BenchmarkpublicintthreadLocalmeasureRandom(){返回threadLocalRandom.nextInt();}}运行结果如下图所示，最左边是并发线程数：很明显，无论线程数多少，ThreadLocalRandom的性能都远高于Random。小结本文介绍了JDK提供的两种生成随机数的方法。一个是JDK1.0引入的Random类，一个是JDK1.7引入的ThreadLocalRandom类。由于底层实现机制不同，ThreadLocalRandom的性能远高于Random，建议大家在选择技术时优先考虑ThreadLocalRandom。
