java 高并发 随机数_高并发下如何生成随机数

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

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。

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: 0.24025397109614877Thread-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。