java中ThreadLocalRandom的使用
在java中我们通常会需要使用到java.util.Random来便利的生产随机数。但是Random是线程安全的，如果要在线程环境中的话就有可能产生性能瓶颈。
我们以Random中常用的nextInt方法为例来具体看一下：
public int nextInt() {
return next(32);
}
nextInt方法实际上调用了下面的方法：
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));
}
从代码中我们可以看到，方法内部使用了AtomicLong，并调用了它的compareAndSet方法来保证线程安全性。所以这个是一个线程安全的方法。
其实在多个线程环境中，Random根本就需要共享实例，那么该怎么处理呢？
在JDK 7 中引入了一个ThreadLocalRandom的类。ThreadLocal大家都知道就是线程的本地变量，而ThreadLocalRandom就是线程本地的Random。
我们看下怎么调用：
ThreadLocalRandom.current().nextInt();
我们来为这两个类分别写一个benchMark测试：
public class RandomUsage {
public void testRandom() throws InterruptedException {
ExecutorService executorService=Executors.newFixedThreadPool(2);
Random random = new Random();
List<Callable<Integer>> callables = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
callables.add(() -> {
return random.nextInt();
});
}
executorService.invokeAll(callables);
}
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(RandomUsage.class.getSimpleName())
// 预热5轮
.warmupIterations(5)
// 度量10轮
.measurementIterations(10)
.forks(1)
.build();
new Runner(opt).run();
}
}
public class ThreadLocalRandomUsage {
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
public void testThreadLocalRandom() throws InterruptedException {
ExecutorService executorService=Executors.newFixedThreadPool(2);
List<Callable<Integer>> callables = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
callables.add(() -> {
return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
});
}
executorService.invokeAll(callables);
}
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(ThreadLocalRandomUsage.class.getSimpleName())
// 预热5轮
.warmupIterations(5)
// 度量10轮
.measurementIterations(10)
.forks(1)
.build();
new Runner(opt).run();
}
}
分析运行结果，我们可以看出ThreadLocalRandom在多线程环境中会比Random要快。
