一文秒懂 Java ThreadLocalRandom

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随机数生成是一个非常常见的操作,而且 Java 也提供了 java.util.Random 类用于生成随机数,而且呢,这个类也是线程安全的,就是有一点不好,在多线程下,它的性能不佳。

为什么多线程下,Random 的性能不佳?

因为,它采用了多个线程共享一个 Random 实例。这样就会导致多个线程争用。

为了解决这个问题,Java 7 引入了 java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 类,用于在多线程环境中生成随机数。

本文接下来的部分,就来看看如何 ThreadLocalRandom 如何执行以及如何在实际应用程序中使用它。

ThreadLocalRandom Via Random

ThreadLocalRandom 是 ThreadLocal 类和 Random 类的组合,它与当前线程隔离,通过简单地避免对 Random 对象的任何并发访问,在多线程环境中实现了更好的性能。

也就是说,相比于 java.util.Random 类全局的提供随机数生成, 使用 ThreadLocalRandom,一个线程获得的随机数不受另一个线程的影响。

另一个与 Random 类不同的是,ThreadLocalRandom 不支持显式设置种子。因为它重写了从 Random 继承的 setSeed(long seed) 方法,会在调用时始终抛出 UnsupportedOperationException

接下来我们看看如何使用 ThreadLocalRandom 生成随机 intlongdouble 值。

使用 ThreadLocalRandom 生成随机数

根据 Oracle 文档,我们只需要调用 ThreadLocalRandom.current() 方法,就能返回当前线程的 ThreadLocalRandom 实例。然后,我们可以通过实例的相关方法来生成随机值。

比如下面的代码,生成一个没有任何边界的随机 int 值

    int unboundedRandomValue = ThreadLocalRandom.current().nextInt());

其实是有边界的,它的边界就是 int 的边界。

接下来,我们看看如何生成有边界的随机 int 值,这意味着我们需要传递边界下限和边界上限作为参数

    int boundedRandomValue = ThreadLocalRandom.current().nextInt(0, 100);

请注意,这是一个左闭右开区间,也就是说,上面的实例生成的随机数在 [0,100) 之间,包含了 0 但不包含 100。

同样的,我们可以通过调用 nextLong()nextDouble() 方法生成 long 和 double 类型的随机值,调用方式与上面示例中 nextInt() 类似。

Java 8 还添加了 nextGaussian() 方法从生成器序列中生成下一个正态分布的值,其值范围在 0.01.0 之间。

与 Random 方法类似,ThreadLocalRandom 也提供了 doubles()ints()longs() 方法生成一序列流式 ( stream ) 的随机值。

使用 JMH 比较 ThreadLocalRandom 和 Random

记下来,我们看看如何在多线程环境中分别使用这两个类生成随机值,然后再使用 JMH 比较它们的性能。

首先,我们创建一个示例,其中所有线程共享一个 Random 实例。

    ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool();
    List<Callable<Integer>> callables = new ArrayList<>();
    Random random = new Random();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        callables.add(() -> {
             return random.nextInt();
        });
    }
    executor.invokeAll(callables);

上面的代码中,我们把使用 Random 实例生成随机值的任务提交给 ExecutorService 。

然后,我们使用 JMH 基准测试来检查上面代码的性能

    # Run complete. Total time: 00:00:36
    Benchmark                                            Mode Cnt Score    Error    Units
    ThreadLocalRandomBenchMarker.randomValuesUsingRandom avgt 20  771.613 ± 222.220 us/op

接着,类似地,我们使用 ThreadLocalRandom 而不是 Random 实例

    ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool();
    List<Callable<Integer>> callables = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        callables.add(() -> {
            return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
        });
    }
    executor.invokeAll(callables);

上面的代码,为线程池中的每个线程单独使用了一个 ThreadLocalRandom 实例。

下面是使用 JMH 对 ThreadLocalRandom 的测试结果

    # Run complete. Total time: 00:00:36
    Benchmark                                                       Mode Cnt Score    Error   Units
    ThreadLocalRandomBenchMarker.randomValuesUsingThreadLocalRandom avgt 20  624.911 ± 113.268 us/op

通过 JMH 的测试结果中可以看出,使用 Random 生成 1000 个随机值所花费的平均时间是 772 微秒,但使用 ThreadLocalRandom 只花了 625 微秒。嗯,差距不是很大,但好歹也是有差距的,因为生成 1000 个随机数是瞬间的事情。

因此,我们可以得出结论,ThreadLocalRandom 在高度并发的环境中更有效。


来源:https://www.twle.cn

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