高并发下如何生成随机数_多线程高并发下生成随机数

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);
    }
}

测试结果：

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();
}

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：

“

1. 根据老的seed生成新的seed

2. 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：

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。

 

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