Java并發編程ThreadLocalRandom類怎么使用

本篇內容介紹了“Java并發編程ThreadLocalRandom類怎么使用”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

為什么需要ThreadLocalRandom

java.util.Random一直都是使用比較廣泛的隨機數生成工具類，而且java.lang.Math中的隨機數生成也是使用的java.util.Random實例。

我們下面看一下java.util.Random的使用方法：

import java.util.Random;
public class code_4_threadRandom {
    public static void main(String[] args) {

        Random random = new Random();
        for(int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(
                    random.nextInt(5)
            );
        }
    }
}

隨機數的生成需要一個默認的種子，這個種子是一個long類型的數字，這可以通過創建Random對象時通過構造函數指定，如果不指定則在默認構造函數內部生成一個默認值。

public int nextInt(int bound) {
//參數檢查
    if (bound <= 0)
        throw new IllegalArgumentException(BadBound);
//根據老的種子生成新的種子
    int r = next(31);
    int m = bound - 1;
    if ((bound & m) == 0)  // i.e., bound is a power of 2
    //根據新種子生成新的隨機數
        r = (int)((bound * (long)r) >> 31);
    else {
        for (int u = r;
             u - (r = u % bound) + m < 0;
             u = next(31);
    }
    return r;
}

由上面代碼可見，一個新的隨機數生成需要兩個步驟：首先根據老的種子生成新的種子，然后根據新的種子來計算新的隨機數。如果在單線程的情況下每次調用nextInt都是根據老的種子計算出新的種子。但是在多線程下多個線程都可能都拿到同一個老的種子去生成新種子，這回導致多個線程生成的新隨機數是相同的。我們需要當多個線程通過同一個老種子計算新種子時，當第一個線程的新種子被計算出來后，第二個線程要丟棄掉老種子，用第一個線程計算出的新種子來計算自己的新種子。在Random類中，對象初始化時的種子就被保存到了種子原子變量里。

下面看一下next()的代碼：

protected int next(int bits) {
    long oldseed, nextseed;
    AtomicLong seed = this.seed;
    do {
        oldseed = seed.get();
        nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
    } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
    return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
}

在上面代碼中，通過CAS操作來更新種子，在多線程情況下，多個線程同時計算隨機數來計算新的種子，多個線程會競爭同一個原子變量的更新操作，會造成大量線程進行自旋重試，降低并發性能。所以ThreadLocalRandom應運而生。

ThreadRandom原理詳解

import java.util.Random;
public class code_4_threadLocalRandom {
    public static void main(String[] args) {
        Random random = new ThreadLocalRandom.current();
        for(int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(
                    random1.nextInt(5)
            );
        }
    }
}

如果每個線程都維護一個種子變量，則每個線程生成隨機數時都根據自己老的種子計算新的種子，并使用新的種子更新老種子，再根據新種子計算隨機數，這就不會存在競爭問題了。ThreadLocalRandom 類 繼 承 了 Random 類 并 重 寫 了 nextlnt方法，在 ThreadLocalRandom 類中并沒有使用繼承自Random 類的原子性種子變量。

在ThreadLocalRandom中并沒有存放具體的種子，具體的種子存放在具體的調用線程的 threadLocalRandomSeed 變量里面。ThreadLocalRandom 類似于 ThreadLocal 類，就是個工具類。當線程調用 ThreadLocalRandom的current 方法時，ThreadLocalRandom 負責初始化調用線程的threadLocalRandomSeed 變量，也就是初始化種子。當 調 用 ThreadLocalRandom 的 nextInt 方 法 時， 實際 上 是 獲 取 當前 線 程的threadLocalRandomSeed 變量作為當前種子來計算新的種子，然后更新新的種子到當前線程的threadLocalRandomSeed 變量，而后再根據新種子并使用具體算法計算隨機數。這里需要注意的是，threadLocalRandomSeed 變量就是 Thread 類里面的一個普通 long 變量，它并不是原子性變量。其實道理很簡單，因為這個變量是線程級別的，所以根本不需要使用原子性變量。

變量instance是ThreadLocalRandom的一個實例，該變量是static的。當多線程通過ThreadLocalRandom的current方法獲取ThreadLocalRandom的實例時，其實是同一個實例。但是由于具體的種子是存放在線程里面的，所以在ThreadLocalRandom的實例里面只包含與線程無關的通用算法，所以它是線程安全的。

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