多线程环境下应优先使用threadlocalrandom而非random，因其无锁设计避免cas竞争、吞吐量高；需通过current()获取实例，不支持setseed，方法签名与random一致但bound必须大于0。
多线程环境下直接用 Random 会竞争同一把锁，性能差；ThreadLocalRandom 是专为多线程设计的无锁随机数生成器，应优先选用。
什么时候该用 ThreadLocalRandom 而不是 Random
当代码运行在多线程中（比如 Web 应用、并行流、定时任务），且每个线程需要独立生成随机数时，ThreadLocalRandom 是更优选择。它避免了 Random 内部 AtomicLong 的 CAS 竞争，吞吐量高、延迟低。
- Web 请求中生成订单号片段、验证码、随机盐值 → 用
ThreadLocalRandom.current() - 使用
parallelStream()处理数据并随机采样 → 每个 fork 线程应调用自己的ThreadLocalRandom - 全局单例的
Random实例被多个线程共用 → 实际上是性能瓶颈，应替换 - 仅在单线程脚本或单元测试中简单生成几个数 →
Random仍可用，但没必要
ThreadLocalRandom 的正确初始化和常用方法
ThreadLocalRandom 不能通过 new 构造，必须调用静态方法 current() 获取当前线程专属实例。它的方法签名和 Random 高度一致，但去掉了所有 setSeed() 相关操作 —— 它不支持手动设种子，也不需要。
ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current(); int i = random.nextInt(10); // [0, 10) long l = random.nextLong(100L); // [0, 100) double d = random.nextDouble(0.5, 1.5); // [0.5, 1.5) boolean b = random.nextBoolean(); // true/false 各 50%
-
nextInt(int bound)和nextLong(long bound)的bound必须 > 0，否则抛IllegalArgumentException - 区间方法如
nextDouble(double origin, double bound)要求origin ，否则行为未定义（JDK 17+ 抛异常） - 不要缓存
ThreadLocalRandom.current()的返回值跨线程传递 —— 它只对当前线程有效
Random 在并发场景下的典型问题
直接共享一个 Random 实例（例如 static final Random RND = new Random();）会导致大量线程在 next(int) 内部争抢 seed 的 compareAndSet，表现为 CPU 使用率偏高、吞吐下降，尤其在高并发短耗时随机操作中明显。
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static final Random BAD_SHARED_RANDOM = new Random(); // 多个线程同时调用，会卡在这里 int x = BAD_SHARED_RANDOM.nextInt(100); // 内部 synchronized + CAS 竞争
- 错误做法：把
Random声明为static并在工具类中复用 - 错误做法：在 Spring Bean 中注入单例
Random用于多请求场景 - 正确替代：改用
ThreadLocalRandom.current().nextInt(...)，零额外对象分配 - 如果真需要可重现的随机序列（如测试、模拟），才用
new Random(seed)，且确保每个线程有自己的实例
真正容易被忽略的是：很多团队沿用旧代码里的 static Random，没意识到它在压测时已成为瓶颈；而 ThreadLocalRandom 的 API 几乎完全兼容，替换成本极低，但效果立竿见影。
