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JAVA中生成随机数Random VS ThreadLocalRandom性能比较

2022-12-15 00:09:04  阅读:536  来源: 互联网

标签:Java For 语法 编译代码 方法 ArrayList 代码


前言

大家项目中如果有生成随机数的需求,我想大多都会选择使用Random来实现,它内部使用了CAS来实现。 实际上,JDK1.7之后,提供了另外一个生成随机数的类ThreadLocalRandom,那么他们二者之间的性能是怎么样的呢?

Random的使用

Random类是JDK提供的生成随机数的类, 这个类不是随机的,而是伪随机的。什么是伪随机呢? 伪随机是指生成的随机数是有一定规律的,这个规律出现的周期因伪随机算法的优劣而异。 一般来说,周期比较长,但可以预见。 我们可以通过以下代码简单地使用 Random:

Random中有很多方法。 这里我们就分析比较常见的nextInt()nextInt(int bound)方法。

  • nextInt()会计算int范围内的随机数,
  • nextInt(int bound)会计算[0,bound) 之间的随机数,左闭右开。

实现原理

Random类的构造函数如下图所示:

  • 可以看到在构造方法中,根据当前时间seed生成了一个AtomicLong类型的seed
public int nextInt() {
    return next(32);
}
  • 这里面直接调用了next()方法,传入了32,这里的32是指Int的位数。
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));
}
  • 这里会根据seed的当前值,通过一定的规则(伪随机)计算出下一个seed,然后进行CAS。 如果CAS失败,继续循环上述操作。 最后根据我们需要的位数返回。

小结:可以看出在next(int bits)方法中,对AtomicLong进行了CAS操作,如果失败则循环重试。 很多人一看到CAS,因为不需要加锁,第一时间就想到了高性能、高并发。 但是在这里,却成为了我们多线程并发性能的瓶颈。 可以想象,当我们有多个线程执行CAS时,只有一个线程一定会失败,其他的会继续循环执行CAS操作。 当并发线程较多时,性能就会下降。

ThreadLocalRandom的使用

JDK1.7之后,提供了一个新类ThreadLocalRandom来替代Random

实现原理

我们先来看下current()方法。

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);
}
  • 如果没有初始化,先进行初始化,这里我们的seed不再是全局变量了。 我们的线程中有三个变量:
/** The current seed for a ThreadLocalRandom */
@sun.misc.Contended("tlr")
long threadLocalRandomSeed;

/** Probe hash value; nonzero if threadLocalRandomSeed initialized */
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomProbe;

/** Secondary seed isolated from public ThreadLocalRandom sequence */
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomSecondarySeed;
  • threadLocalRandomSeed:这是我们用来控制随机数的种子。
  • threadLocalRandomProbe:这个就是ThreadLocalRandom,用来控制初始化。
  • threadLocalRandomSecondarySeed:这是二级种子。

关键代码如下:

UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,r=UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);

可以看出,由于每个线程都维护自己的seed,所以此时不需要CAS,直接进行put。 这里通过线程间的隔离来减少并发冲突,所以ThreadLocalRandom的性能非常高。

性能对比

通过基准工具JMH测试:

@BenchmarkMode({Mode.AverageTime})
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations=3, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations=3,time = 5)
@Threads(4)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class Myclass {
   Random random = new Random();
   ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();

   @Benchmark
   public int measureRandom(){
       return random.nextInt();
   }
   @Benchmark
   public int threadLocalmeasureRandom(){
       return threadLocalRandom.nextInt();
   }
	
}

运行结果如下图所示,最左边是并发线程的数量:

显而易见,无论线程数量是多少,ThreadLocalRandom性能是远高于Random

总结

本文讲解了JDK中提供的两种生成随机数的方式,一个是JDK 1.0引入的Random类,另外一个是JDK1.7引入的ThreadLocalRandom类,由于底层的实现机制不同,ThreadLocalRandom的性能是远高于Random,建议后面大家在技术选型的时候优先使用ThreadLocalRandom

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