Java并發(fā)編程ThreadLocalRandom類怎么使用

本篇內(nèi)容介紹了“Java并發(fā)編程ThreadLocalRandom類怎么使用”的有關(guān)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(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W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(jī)數(shù)生成工具類，而且java.lang.Math中的隨機(jī)數(shù)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(jī)數(shù)的生成需要一個默認(rèn)的種子，這個種子是一個long類型的數(shù)字，這可以通過創(chuàng)建Random對象時通過構(gòu)造函數(shù)指定，如果不指定則在默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)內(nèi)部生成一個默認(rèn)值。

public int nextInt(int bound) {
//參數(shù)檢查
    if (bound <= 0)
        throw new IllegalArgumentException(BadBound);
//根據(jù)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(jù)新種子生成新的隨機(jī)數(shù)
        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(jī)數(shù)生成需要兩個步驟：首先根據(jù)老的種子生成新的種子，然后根據(jù)新的種子來計算新的隨機(jī)數(shù)。如果在單線程的情況下每次調(diào)用nextInt都是根據(jù)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(dǎo)致多個線程生成的新隨機(jī)數(shù)是相同的。我們需要當(dāng)多個線程通過同一個老種子計算新種子時，當(dāng)?shù)谝粋€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(jī)數(shù)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(jìn)行自旋重試，降低并發(fā)性能。所以ThreadLocalRandom應(yīng)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(hù)一個種子變量，則每個線程生成隨機(jī)數(shù)時都根據(jù)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(jù)新種子計算隨機(jī)數(shù)，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(diào)用線程的 threadLocalRandomSeed 變量里面。ThreadLocalRandom 類似于 ThreadLocal 類，就是個工具類。當(dāng)線程調(diào)用 ThreadLocalRandom的current 方法時，ThreadLocalRandom 負(fù)責(zé)初始化調(diào)用線程的threadLocalRandomSeed 變量，也就是初始化種子。當(dāng) 調(diào) 用 ThreadLocalRandom 的 nextInt 方 法 時， 實際 上 是 獲 取 當(dāng)前 線 程的threadLocalRandomSeed 變量作為當(dāng)前種子來計算新的種子，然后更新新的種子到當(dāng)前線程的threadLocalRandomSeed 變量，而后再根據(jù)新種子并使用具體算法計算隨機(jī)數(shù)。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(dāng)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(guān)的通用算法，所以它是線程安全的。

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