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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?
@Testpublic void testRandom() { for (int i = 0; i
测试结果:
0.50367526957517980.63861421167015730.98843331940381110.95827007801944230.58681318554292740.46414151989640460.0036207264359009450.38401153678926790.58404166163844680.2752130416815357
Random的源码:
public static double random() { return RandomNumberGeneratorHolder.randomNumberGenerator.nextDouble();}
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。
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 System.out .println(Thread.currentThread().getName() + ": " + ThreadLocalRandom.current().nextDouble())).start(); }}
java代码测试结果:
Thread-0: 0.24025397109614877Thread-2: 0.1704942948906747Thread-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。
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