3 ThreadLocalRandom

Random介绍：

Random: 随机数的生成需要一个默认的种子，这个种子其实是一个long类型的数字，你可以在创建Random对象时通过构造函数指定，如果不指定则在默认构造函数内部生成一个默认的值。

新的随机数的生成需要两个步骤：● 首先根据老的种子生成新的种子。● 然后根据新的种子来计算新的随机数。

public int nextInt(int bound) {
        if (bound <= 0)
            throw new IllegalArgumentException(BadBound);

        //根据旧种子产生新种子
        int r = next(31);
        //根据新种子产生随机数
        int m = bound - 1;
        if ((bound & m) == 0)  // i.e., bound is a power of 2
            r = (int)((bound * (long)r) >> 31);
        else {
            for (int u = r;
                 u - (r = u % bound) + m < 0;
                 u = next(31))
                ;
        }
        return r; 
}

产生的种子过程

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));
}

每个Random实例里面都有一个原子性的种子变量用来记录当前的种子值，当要生成新的随机数时需要根据当前种子计算新的种子并更新回原子变量。在多线程下使用单个Random实例生成随机数时，当多个线程同时计算随机数来计算新的种子时，多个线程会竞争同一个原子变量的更新操作，由于原子变量的更新是CAS操作，同时只有一个线程会成功，所以会造成大量线程进行自旋重试，这会降低并发性能，所以ThreadLocalRandom应运而生。

 

ThreadLocalRandom介绍：

之前讲解到ThreadLocal:ThreadLocal，它通过让每一个线程复制一份变量，使得在每个线程对变量进行操作时实际是操作自己本地内存里面的副本，从而避免了对共享变量进行同步。实际上ThreadLocalRandom的实现也是这个原理，Random的缺点是多个线程会使用同一个原子性种子变量，从而导致对原子变量更新的竞争。

如果每个线程都维护一个种子变量，则每个线程生成随机数时都根据自己老的种子计算新的种子，并使用新种子更新老的种子，再根据新种子计算随机数，就不会存在竞争问题了，这会大大提高并发性能。

 

 

ThreadLocalRandom原理：

ThreadLocalRandom类继承了Random类并重写了nextInt方法，在ThreadLocalRandom类中并没有使用继承自Random类的原子性种子变量。在ThreadLocalRandom中并没有存放具体的种子，具体的种子存放在具体的调用线程的threadLocalRandomSeed变量里面。ThreadLocalRandom类似于ThreadLocal类，就是个工具类。当线程调用ThreadLocalRandom的current方法时，ThreadLocalRandom负责初始化调用线程的threadLocalRandomSeed变量，也就是初始化种子。

如果当前线程中threadLocalRandomProbe的变量值为0（默认情况下线程的这个变量值为0），则说明当前线程是第一次调用ThreadLocalRandom的current方法，那么就需要调用localInit方法计算当前线程的初始化种子变量。这里为了延迟初始化，在不需要使用随机数功能时就不初始化Thread类中的种子变量，这是一种优化。

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);
    }

 

当调用ThreadLocalRandom的nextInt方法时，实际上是获取当前线程的threadLocalRandomSeed变量作为当前种子来计算新的种子，然后更新新的种子到当前线程的threadLocalRandomSeed变量，而后再根据新种子并使用具体算法计算随机数。这里需要注意的是，threadLocalRandomSeed变量就是Thread类里面的一个普通long变量，它并不是原子性变量。其实道理很简单，因为这个变量是线程级别的，所以根本不需要使用原子性变量，可以参考ThreadLocal的原理。

public int nextInt(int bound) {
        if (bound <= 0)
            throw new IllegalArgumentException(BadBound);
        int r = mix32(nextSeed());
        int m = bound - 1;
        if ((bound & m) == 0) // power of two
            r &= m;
        else { // reject over-represented candidates
            for (int u = r >>> 1;
                 u + m - (r = u % bound) < 0;
                 u = mix32(nextSeed()) >>> 1)
                ;
        }
        return r;
}

 

使用r = UNSAFE.getLong（t, SEED）获取当前线程中threadLocalRandomSeed变量的值，然后在种子的基础上累加GAMMA值作为新种子，而后使用UNSAFE的putLong方法把新种子放入当前线程的threadLocalRandomSeed变量中。

final long nextSeed() {
        Thread t; long r; // read and update per-thread seed
        UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,
                       r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);
        return r;
}

 

ThreadLocalRandom线程安全如何保证：

当多线程通过ThreadLocalRandom的current方法获取ThreadLocalRandom的实例时，其实获取的是同一个实例。但是由于具体的种子是存放在线程里面的，所以在ThreadLocalRandom的实例里面只包含与线程无关的通用算法，所以它是线程安全的。

 

标签：ThreadLocalRandom,int,线程,种子,随机数,变量
来源： https://www.cnblogs.com/mtjb1dd/p/15855242.html