高并发下如何生成随机数「建议收藏」

高并发下如何生成随机数「建议收藏」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

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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

@Test
public void testRandom() {
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        double random = Math.random();
        System.out.println(random);
    }
}

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测试结果:

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!0.5036752695751798
0.6386142116701573
0.9884333194038111
0.9582700780194423
0.5868131855429274
0.4641415198964046
0.003620726435900945
0.3840115367892679
0.5840416616384468
0.2752130416815357

Random的源码:

public static double random() {
    return RandomNumberGeneratorHolder.randomNumberGenerator.nextDouble();
}
欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!private static final class RandomNumberGeneratorHolder {
    static final Random randomNumberGenerator = new Random();
}

底层使用到了CAS

高并发下如何生成随机数「建议收藏」

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

高并发下如何生成随机数「建议收藏」

在多线程下,为了避免每个线程获取相同的seedRandom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:

Thread-0: 0.24025397109614877
Thread-2: 0.1704942948906747
Thread-1: 0.6864282829219596

我们来看ThreadLocalRandom.current()方法:

高并发下如何生成随机数「建议收藏」

current()方法是静态方法,所以多个线程只会产生一个ThreadLocalRandom实例

高并发下如何生成随机数「建议收藏」

随机数

高并发下如何生成随机数「建议收藏」

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()

高并发下如何生成随机数「建议收藏」

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。

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