《 面试又挂了》这次竟然和 Random 有关......

小强最近面试又翻车了,然而令他郁闷的是,这次竟然是栽到了自己经常在用的 Random 上......

面试问题

既然已经有了 Random 为什么还需要 ThreadLocalRandom?

正文

Random 是使用最广泛的随机数生成工具了,即使连 Math.random() 的底层也是用 Random 实现的

Math.random() 源码如下:

《 面试又挂了》这次竟然和 Random 有关......

可以看出 Math.random() 直接指向了 Random.nextDouble() 方法。

Random 使用

这开始之前,我们先来了解一下 Random 的使用。

Random random = new Random();

for (int i = 0; i < 3; i++) {

// 生成 0-9 的随机整数

random.nextInt(10);

}

复制代码

以上程序的执行结果为:

1

0

7

Random 源码解析

可以看出 Random 是通过 nextInt() 方法生成随机整数的,那他的底层的是如何实现的呢?我们来看他的实现源码:

/**

* 源码版本:JDK 11

*/

publicintnextInt(int bound){

// 验证边界的合法性

if (bound <= 0)

thrownew IllegalArgumentException(BadBound);

// 根据老种子生成新种子

int r = next(31);

// 计算最大值

int m = bound - 1;

// 根据新种子计算随机数

if ((bound & m) == 0) // i.e., bound is a power of 2

r = (int)((bound * (long)r) >> 31);

else {

for (int u = r;

u - (r = u % bound) + m < 0;

u = next(31))

;

}

return r;

}

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从以上源码我们可以看出,整个源码最核心的部分有两块:

  1. 根据老种子生成新种子;
  2. 根据新种子计算出随机数。

根据新种子计算出随机数的代码已经很明确了,我们需要确认一下 next() 方法是如何实现的,继续看源码:

/**

* 源码版本:JDK 11

*/

protectedintnext(int bits){

// 声明老种子和新种子

long oldseed, nextseed;

AtomicLong seed = this.seed;

do {

// 获取原子变量种子的值

oldseed = seed.get();

// 根据当前种子计算出新种子的值

nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;

} while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); // 使用 CAS 更新种子

return (int)(nextseed >>> (48 - bits));

}

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根据以上源码可以看出,在使用老种子去获取新种子的时候,如果是多线程操作,则同一时刻只会有一个线程 CAS (Conmpare And Swap,比较并交换) 成功,其他失败的线程会通过自旋等待获取新种子,因此会有一定的性能消耗。

这也是为什么 JDK 1.7 会引入 ThreadLocalRandom 的答案了,它的出现主要为了提升多线程情况下 Random 的执行效率。那它是如何来提升的?接下来一起来看。

ThreadLocalRandom 使用

我们先来看 ThreadLocalRandom 的类关系图:

《 面试又挂了》这次竟然和 Random 有关......

可以看出 ThreadLocalRandom 继承于 Random 类,先来看它的使用:

ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();

for (int i = 0; i < 3; i++) {

// 生成 0-9 的随机数

System.out.println(threadLocalRandom.nextInt(10));

}

复制代码

以上程序的执行结果为:

1

7

5

可以看出 ThreadLocalRandom 和 Random 一样,都是通过 nextInt() 方法实现随机整数生成的。

ThreadLocalRandom 源码解析

接下来我们来看 ThreadLocalRandom 的随机数是如何生成的,源码如下:

/**

* 源码版本:JDK 11

*/

publicintnextInt(int bound){

if (bound <= 0)

thrownew IllegalArgumentException(BAD_BOUND);

// 根据老种子生成新种子

int r = mix32(nextSeed());

int m = bound - 1;

// 根据新种子计算算出随机数

if ((bound & m) == 0) // power of two

r &= m;

else { // reject over-represented candidates

for (int u = r >>> 1;

u + m - (r = u % bound) < 0;

u = mix32(nextSeed()) >>> 1)

;

}

return r;

}

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从以上源码可以看出 ThreadLocalRandom 的 nextInt() 和 Random 的 nextInt() 在写法和实现思路都很像,他们主要的区别在 nextSeed() 方法上,源码如下:

/**

* 源码版本:JDK 11

*/

finallongnextSeed(){

Thread t; long r; // read and update per-thread seed

// 把当前线程作为参数生成一个新种子

U.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,

r = U.getLong(t, SEED) + GAMMA);

return r;

}

@HotSpotIntrinsicCandidate

publicnativevoidputLong(Object o, long offset, long x);

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从以上源码可以看出,ThreadLocalRandom 并不是像 Thread 那样使用 CAS 和自旋来获取新种子,而是在每个线程中使用每个线程中保存自己的老种子来生成新种子,因此就可以避免多线程竞争和自旋等待的时间,所以在多线程环境下性能更高。

ThreadLocalRandom 注意事项

在使用 ThreadLocalRandom 时需要注意一下,在多线程不能共享一个 ThreadLocalRandom 对象,否则会造成生成的随机数都相同,如下代码所示:

// 声明多线程

ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();

// 共享 ThreadLocalRandom

ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

// 多线程执行随机数并打印结果

service.submit(() -> {

System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" + threadLocalRandom.nextInt(10));

;

});

}

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以上程序执行结果如下:

pool-1-thread-2:4

pool-1-thread-1:4

pool-1-thread-3:4

pool-1-thread-10:4

pool-1-thread-6:4

pool-1-thread-7:4

pool-1-thread-4:4

pool-1-thread-9:4

pool-1-thread-8:4

pool-1-thread-5:4

Random VS ThreadLocalRandom

Random 生成获取新种子,如下图所示:

《 面试又挂了》这次竟然和 Random 有关......

ThreadLocalRandom 生成获取新种子,如下图所示:

《 面试又挂了》这次竟然和 Random 有关......

性能对比

接下来我们使用 Oracle 官方提供的性能测试工具 JMH (Java Microbenchmark Harness,JAVA 微基准测试套件),来测试一下 Random 和 ThreadLocalRandom 的吞吐量(单位时间内成功执行程序的数量):

import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;

import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode;

import org.openjdk.jmh.annotations.Mode;

import org.openjdk.jmh.annotations.OutputTimeUnit;

import org.openjdk.jmh.runner.Runner;

import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;

import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;

import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.Random;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**

* JDK:11

* Windows 10 I5-4460/16G

*/

@BenchmarkMode(Mode.Throughput) // 测试类型:吞吐量

//@Threads(16)

@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)

publicclassRandomExample{

publicstaticvoidmain(String[] args)throws RunnerException {

// 启动基准测试

Options opt = new OptionsBuilder()

.include(RandomExample.class.getSimpleName()) // 要导入的测试类

.warmupIterations(5) // 预热 5 轮

.measurementIterations(10) // 度量10轮

.forks(1)

.build();

new Runner(opt).run(); // 执行测试

}

/**

* Random 性能测试

*/

@Benchmark

publicvoidrandomTest(){

Random random = new Random();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

// 生成 0-9 的随机数

random.nextInt(10);

}

}

/**

* ThreadLocalRandom 性能测试

*/

@Benchmark

publicvoidthreadLocalRandomTest(){

ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

threadLocalRandom.nextInt(10);

}

}

}

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测试结果如下:

《 面试又挂了》这次竟然和 Random 有关......

其中,Cnt 表示运行了多少次,Score 表示执行的成绩,Units 表示每秒的吞吐量。

从 JMH 测试的结果可以看出,ThreadLocalRandom 在并发情况下的吞吐量约是 Random 的 5 倍。

完整基准测试代码下载:github.com/vipstone/bl…

总结

本文讲了 Random 和 ThreadLocalRandom 的使用以及源码分析,Random 是通过 CAS 和自旋的方式生成随机数,在多线程模式下同一时刻只能有一个线程通过 CAS 获取到新种子并生成随机数,其他线程只能自旋等待,所以有一定的性能损耗。而在 JDK 1.7 时新增了 ThreadLocalRandom 它的种子保存在各自的线程中,因此不会有自旋等待的过程,所以高并发情况下性能更优秀。

最后,我们通过官方提供的基准测试工具 JMH 得到的结果,ThreadLocalRandom 的性能大约是 Random 的 5 倍,所以在高并发情况下尽量使用 ThreadLocalRandom。

参考 & 鸣谢

《Java 并发编程之美》翟陆续

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《 面试又挂了》这次竟然和 Random 有关......

以上是 《 面试又挂了》这次竟然和 Random 有关...... 的全部内容, 来源链接: www.h5w3.com/115575.html

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