2022-02-13

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Random和ThreadLocalRandom分析简介

一、Random类

1、简介

Random 类用于生成伪随机数的流。该类使用48位种子，其使用线性同余公式进行修改

Math.random()使用起来相对更简单，但不是线程安全的；
java.util.Random的Random类是线程安全的。但是跨线程的同时使用java.util.Random实例可能会遇到争用，从而导致性能下降。在多线程设计中考虑使用ThreadLocalRandom类；
java.util.Random的Random不是加密安全的。考虑使用SecureRandom获取一个加密安全的伪随机数生成器，供安全敏感应用程序使用。

2、Random的构造函数

Random()：创建一个新的随机数生成器

/**
 * Creates a new random number generator. This constructor sets
 * the seed of the random number generator to a value very likely
 * to be distinct from any other invocation of this constructor.
 */
public Random() {
    //System.nanoTime()返回正在运行的Java虚拟机的高分辨率时间源的当前值，以纳秒为单位。
    //这里会调用有参构造函数
    this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());
}

private static long seedUniquifier() {
    // 线性同余生成元表  
    for (;;) {
        long current = seedUniquifier.get();
        long next = current * 181783497276652981L; 
        // 两个很大的数相乘
        if (seedUniquifier.compareAndSet(current, next))
            // 这个比较并且交换CAS
            // 比较当前工作内存中的值和主内存中的值，如果这个值是期望的，那么则执行操作！
            //如果不是就一直循环！就是为了保证即使在多线程的环境中返回的也是不同的数
            return next;
    }
}
// atomic 这个是 juc 里面修饰的原子性的 long ，get方法说就是获得这个构造函数里面的值
 private static final AtomicLong seedUniquifier
        = new AtomicLong(8682522807148012L);

random(long seed)：使用单个 Long 种子创建一个新的随机数生成器\

伪随机使用了线性同余法(具体可自行查阅资料)

public Random(long seed) {
    if (getClass() == Random.class)
        this.seed = new AtomicLong(initialScramble(seed));
    else {
        // 子类可能重写了这个不考虑
        this.seed = new AtomicLong(); // 创建一个新的AtomicLong，初始值为 0 
        setSeed(seed);
    }
}
    //清除nextGaussian()使用的haveNextNextGaussian 标志，
    synchronized public void setSeed(long seed) {
        this.seed.set(initialScramble(seed));
        haveNextNextGaussian = false; 
     }

    private static long initialScramble(long seed) {
        return (seed ^ multiplier) & mask;
     }

  private static final long multiplier = 0x5DEECE66DL;
  // x & [(1L << 48)–1]与 x（mod 2^48）等价 取低位48位
  // 带符号左移
  private static final long mask = (1L << 48) - 1;

3、next()核心方法

Random在多线程的环境是并发安全的，它解决竞争的方式是使用用原子类，本质上上也就是CAS + Volatile保证线程安全

在这里插入图片描述

在Random类中，有一个AtomicLong的域，用来保存随机种子。其中每次生成随机数时都会根据随机种子做移位操作以得到随机数。

//Long类型的随机
//long类型在Java中总弄64bit，对next方法的返回值左移32作为long的高位，然后将next方法返回值作为低32位，作为long类型的随机数。
//此处关键之处在于next方法
public long nextLong() {
    return ((long)(next(32)) << 32) + next(32);
}

以下是next方法的核心，使用seed种子，不断生成新的种子，然后使用CAS将其更新，再返回种子的移位后值。这里不断的循环CAS操作种子，直到成功。可见，Random实现原理主要是利用随机种子采用一定算法进行处理生成随机数，在随机种子的安全保证利用原子类AtomicLong。

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));
    }

4、Random在并发下的缺点

虽然Random是线程安全，但是对于并发处理使用原子类AtomicLong在大量竞争时，使用同一个 Random 对象可能会导致线程阻塞，由于很多CAS操作会造成失败，不断的Spin，而造成CPU开销比较大而且吞吐量也会下降。

这里可以自行多线程测试，可以发现随着线程增加，Random随着竞争越来越激烈，然后耗时越来越多。然而ThreadLocalRandom随着线程数的增加，基本没有变化。所以在大并发的情况下，随机的选择，可以考虑ThreadLocalRandom提升性能。

二、ThreadLocalRandom

1、简介

ThreadLocalRandom是Random的子类，它是将Seed随机种子隔离到当前线程的随机数生成器，从而解决了Random在Seed上竞争的问题，它的处理思想和ThreadLocal本质相同。

Unsafe 类内的方法透露着一股 “Unsafe” 的气息，具体表现就是可以直接操作内存，而不做任何安全校验，如果有问题，则会在运行时抛出 Fatal Error，导致整个虚拟机的退出。

2、原理分析

2.1 ThreadLocalRandom单例模式

从下述代码可以发现ThreadLocalRandom使用了单例模式，即在一个Java应用中只有一个ThreadLocalRandom对象。当UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE)返回0时，就执行localInit()，最后返回单例。

// 一个java应用只有一个实例
// ThreadLocalRandom对象通过ThreadLocalRandom.current()获取，之后可以直接返回随机数
static final ThreadLocalRandom instance = new ThreadLocalRandom();

//获取ThreadLocalRandom对象实例
public static ThreadLocalRandom current() {
    if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
        localInit();
    return instance;
}

2.2 Seed随机种子隔离到当前线程

核心方法

//会从 object 对象var1的内存地址偏移var2后的位置读取四个字节作为long型返回
public native long getLong(Object var1, long var2);
//可以将object对象var1的内存地址偏移var2后的位置后四个字节设置为 var4
public native void putLong(Object var1, long var2, long var4);

UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE)是获取当前Thread线程对象中的PROBE。

首先获取变量名SEED、PROBE等参数相对对象的偏移位置

// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
private static final long SEED;
private static final long PROBE;
private static final long SECONDARY;
static {
    try {
        UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
        Class<?> tk = Thread.class;
        SEED = UNSAFE.objectFieldOffset
            (tk.getDeclaredField("threadLocalRandomSeed"));
        PROBE = UNSAFE.objectFieldOffset
            (tk.getDeclaredField("threadLocalRandomProbe"));
        SECONDARY = UNSAFE.objectFieldOffset
            (tk.getDeclaredField("threadLocalRandomSecondarySeed"));
    } catch (Exception e) {
        throw new Error(e);
    }
}

当第一次调用ThreadLocalRandom.current()方法时当前线程检测到PROBE未初始化会调用localInit()方法进行初始化，并把当前线程的seed值和probe值存储在当前线程Thread对象内存地址偏移相对应变量的位置

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);
}

threadLocalRandomProbe用于表示当前线程Thread是否初始化，如果是非0，表示其已经初始化。换句话说，该变量就是状态变量，用于标识当前线程Thread是否被初始化。threadLocalRandomSeed从注释中也可以看出，它是当前线程的随机种子。随机种子分散在各个Thread对象中，从而避免了并发时的竞争点。

3、nextSeed()核心方法

nextSeed()生成随机种子用来生成随机数序列

1
2
3

public long nextLong() {
    return mix64(nextSeed());
}

因为在初始化的时候已经存储了当前线程的seed值和probe值到相应线程对象内存地址的偏移位置，调用nextSeed()时直接从当前线程对象偏移位置处进行获取，并生成下一个随机数种子到该位置，同时使用了UNSAFE类方法，不同线程间不需要竞争获得seed值，因此可以可以将竞争点隔离

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;
}

三、总结

Random是Java中提供的随机数生成器工具类，但是在大并发的情况下由于其随机种子的竞争会导致吞吐量下降，从而引入ThreadLocalRandom它将竞争点隔离到每个线程中，从而消除了大并发情况下竞争问题，提升了性能。

并发竞争的整体优化思路：lock -> cas + volatile -> free lock

参考文章

https://mp.weixin.qq.com/s/f-lfqEUNvY6XRmCL-h0Qfg

https://www.cnblogs.com/lxyit/p/12654374.html

https://blog.csdn.net/tyh18226568070/article/details/105884912

-------------本文结束^-^感谢您的阅读-------------

本文作者： Shawn
发布时间： 2022-02-13
最后更新： 2023-03-17
本文标题： Random和ThreadLocalRandom分析简介
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