选择ThreadLocalRandom因其基于ThreadLocal为每个线程提供独立实例,避免同步开销,实现无锁、高性能的随机数生成,适用于高并发场景。

在高并发场景下,使用传统的 Math.random() 或 java.util.Random 生成随机数可能带来性能瓶颈,因为这些方法在多线程环境下存在竞争和同步开销。Java 7 引入了 ThreadLocalRandom 类,专为并发环境设计,能显著提升随机数生成的效率和安全性。
ThreadLocalRandom 是 Random 的子类,通过继承并结合 ThreadLocal 的机制,为每个线程提供独立的随机数生成器实例,避免了多线程争用同一 Random 实例带来的 synchronized 锁开销。
主要优势包括:
获取实例时不能使用 new 实例化,必须通过静态方法 ThreadLocalRandom.current() 获取当前线程绑定的实例。
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示例:生成基本类型的随机值import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; // 生成 [0, 100) 范围内的随机整数 int randomInt = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100); // 生成 [10, 20] 范围内的随机整数(含边界) int randomInRange = ThreadLocalRandom.current().nextInt(10, 21); // 生成随机 double,范围 [0.0, 1.0) double randomDouble = ThreadLocalRandom.current().nextDouble(); // 生成随机布尔值 boolean randomBoolean = ThreadLocalRandom.current().nextBoolean();
在使用线程池或并发集合处理任务时,推荐在每个任务内部调用 current() 获取本地实例,而不是将 Random 实例作为共享变量传递。
示例:在 ForkJoinTask 中使用
class RandomTask extends RecursiveAction {
@Override
protected void compute() {
// 每个线程独立生成随机数
int localRandom = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1000);
System.out.println("Thread: " + Thread.currentThread().getName() +
", Random: " + localRandom);
}
}
这种模式避免了线程间对共享状态的竞争,也防止了伪共享(false sharing)问题。
虽然 ThreadLocalRandom 高效且易用,但仍需注意以下几点:
基本上就这些。ThreadLocalRandom 是高并发系统中生成随机数的首选方案,合理使用可以有效降低锁竞争,提升整体性能。不复杂但容易忽略的是:始终通过 current() 获取实例,别自己 new。
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