Java中生成随机数Random VS ThreadLocalRandom性能比较

2023-02-28

int 随机数 seed

前言大家项目中如果有生成随机数的需求，我想大多都会选择使用Random来实现，它内部使用了CAS来实现。实际上，JDK1.7之后，提供了另外一个生成随机数的类ThreadLocalRandom，那么他们二者之间的性能是怎么样的呢？Random的使用Random类是JDK提供的生成随机数的类，这个类

前言

大家项目中如果有生成随机数的需求，我想大多都会选择使用Random来实现，它内部使用了CAS来实现。实际上，JDK1.7之后，提供了另外一个生成随机数的类ThreadLocalRandom，那么他们二者之间的性能是怎么样的呢？

Random的使用

Random类是JDK提供的生成随机数的类，这个类不是随机的，而是伪随机的。什么是伪随机呢？伪随机是指生成的随机数是有一定规律的，这个规律出现的周期因伪随机算法的优劣而异。一般来说，周期比较长，但可以预见。我们可以通过以下代码简单地使用 Random：

Random中有很多方法。这里我们就分析比较常见的nextInt()和nextInt(int bound)方法。

nextInt()会计算int范围内的随机数，
nextInt(int bound)会计算[0，bound) 之间的随机数，左闭右开。

实现原理

Random类的构造函数如下图所示：

可以看到在构造方法中，根据当前时间seed生成了一个AtomicLong类型的seed。

public int nextInt() {
    return next(32);
}1.
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这里面直接调用了next()方法，传入了32，这里的32是指Int的位数。

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));
}1.
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这里会根据seed的当前值，通过一定的规则（伪随机）计算出下一个seed，然后进行CAS。如果CAS失败，继续循环上述操作。最后根据我们需要的位数返回。

小结：可以看出在next(int bits)方法中，对AtomicLong进行了CAS操作，如果失败则循环重试。很多人一看到CAS，因为不需要加锁，第一时间就想到了高性能、高并发。但是在这里，却成为了我们多线程并发性能的瓶颈。可以想象，当我们有多个线程执行CAS时，只有一个线程一定会失败，其他的会继续循环执行CAS操作。当并发线程较多时，性能就会下降。

ThreadLocalRandom的使用

JDK1.7之后，提供了一个新类ThreadLocalRandom来替代Random。

实现原理

我们先来看下current()方法。

public static ThreadLocalRandom current() {
    if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
        localInit();
    return instance;
}
static final void localInit() {
    int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);
    int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0
    long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));
    Thread t = Thread.currentThread();
    UNSAFE.putLong(t, SEED, seed);
    UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe);
}1.
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如果没有初始化，先进行初始化，这里我们的seed不再是全局变量了。我们的线程中有三个变量：

/** The current seed for a ThreadLocalRandom */
@sun.misc.Contended("tlr")
long threadLocalRandomSeed;

/** Probe hash value; nonzero if threadLocalRandomSeed initialized */
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomProbe;

/** Secondary seed isolated from public ThreadLocalRandom sequence */
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomSecondarySeed;1.
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threadLocalRandomSeed：这是我们用来控制随机数的种子。
threadLocalRandomProbe：这个就是ThreadLocalRandom，用来控制初始化。
threadLocalRandomSecondarySeed：这是二级种子。

关键代码如下：

UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,r=UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);1.

可以看出，由于每个线程都维护自己的seed，所以此时不需要CAS，直接进行put。这里通过线程间的隔离来减少并发冲突，所以ThreadLocalRandom的性能非常高。

性能对比

通过基准工具JMH测试：

@BenchmarkMode({Mode.AverageTime})
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iteratinotallow=3, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iteratinotallow=3,time = 5)
@Threads(4)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class Myclass {
   Random random = new Random();
   ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();

   @Benchmark
   public int measureRandom(){
       return random.nextInt();
   }
   @Benchmark
   public int threadLocalmeasureRandom(){
       return threadLocalRandom.nextInt();
   }
   
}1.
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运行结果如下图所示，最左边是并发线程的数量：

显而易见，无论线程数量是多少，ThreadLocalRandom性能是远高于Random。

总结

本文讲解了JDK中提供的两种生成随机数的方式，一个是JDK 1.0引入的Random类，另外一个是JDK1.7引入的ThreadLocalRandom类，由于底层的实现机制不同，ThreadLocalRandom的性能是远高于Random，建议后面大家在技术选型的时候优先使用ThreadLocalRandom。