ThreadLocalRandom类原理分析

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1、分析Random类及其局限性

public int nextInt(int bound) {      if (bound <= 0)         throw new IllegalArgumentException(BadBound);     // 计算新的原理种子     int r = next(31);     int m = bound - 1;     // 根据新的种子计算随机数     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; }  protected int next(int bits) {      long oldseed, nextseed;     // 这是一个原子性的变量     AtomicLong seed = this.seed;     do {          // (1)、获取老的分析种子         oldseed = seed.get();         // (2)、计算出新的原理种子         nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;     // (3)、CAS操作更新老的分析种子     } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));     return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); } 

Random小结：

面试：多线程下Random存在什么样的问题?

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，当要生成新的原理随机数时需要根据当前的种子计算新的云南idc服务商种子并更新种子变量。当在多线程环境下，分析多个线程会竞争同一个原子变量的原理更新操作，由于原子变量的分析更新时CAS操作，同时只有一个线程会成功，原理所以会造成大量线程进行自旋重试，分析从而降低并发性能。原理

可能出现的症状：如果并发请求非常多，自旋锁一直重试，那么CPU会一直飙升。

2、ThreadLocalRandom

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); } 

这个方法用来创建ThreadLocalRandom随机数生成器，如果当前线程中threadLocalRandomProbe的变量值为0，则说明是第一次调用current方法，那么就调用localInit方法初始化种子变量。

这里使用了延迟初始化，在localInit方法中，并没有初始化种子变量，服务器租用而是在需要生成随机数的时候再生成种子变量，这是一种优化。

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); }  final long nextSeed() {      Thread t; long r; // read and update per-thread seed     // 生成新种子（获取当前线程种子 + 种子增量）     UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,                    r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);     return r; } 

mix32是一个固定的算法，这里重点看下nextSeed方法，当第一次调用的时候进行初始化，获取当前线程threadLocalRandomSeed的值(第一次默认值为0) + 种子增量，如果不是第一次那么获取旧种子的值 + 种子增量生成新的种子变量并设置回去。这样的话多线程环境下就避免了竞争，因为threadLocalRandomSeed是Thread的一个变量，属于线程级别。站群服务器