java不同版本在多线程中使用随机数生成器的实现
作者:洪宏鸿
如何在多线程中使用随机数生成器(Random)
避免 Random 实例被多线程使用,虽然共享该实例是线程安全的,但会因竞争同一
seed 导致的性能下降。
说明:Random 实例包括 java.util.Random 的实例或者 Math.random()的方式。
正例:在 JDK7 之后,可以直接使用 API ThreadLocalRandom,而在 JDK7 之前,需要编码保证每个线程持有一个实例
具体来说:
- 避免多线程共享 Random 实例:虽然在多个线程之间共享 Random 实例是线程安全的,但会因为多个线程竞争同一个种子(seed)而导致性能下降。因此,应该尽量避免多个线程共享同一个 Random 实例。
- 推荐使用 ThreadLocalRandom:在 JDK7 之后,推荐使用 ThreadLocalRandom 作为生成随机数的方式。ThreadLocalRandom 是 Java 中的一个线程安全的随机数生成器,它使用了不同的种子(seed)来生成随机数,避免了多个线程竞争同一个种子导致性能下降的问题。
- 在 JDK7 之前,需要保证每个线程持有一个 Random 实例:如果使用的是 JDK7 之前的版本,不能使用 ThreadLocalRandom,而是需要保证每个线程持有一个 Random 实例。这可以通过在每个线程中创建一个新的 Random 实例来实现。
综上所述,对于多线程中的随机数生成器,应该尽量避免多个线程共享同一个 Random 实例,而是使用 ThreadLocalRandom(JDK7之后)或者保证每个线程持有一个 Random 实例(JDK7之前)。这样可以避免因为多个线程竞争同一个种子而导致性能下降的问题。
Random 是通过 seed 进行同步的吗?
JDK7 之前的 Random 在生成随机数时是通过 seed 进行同步的。具体来说,Random 内部有一个种子(seed)属性,用于控制随机数的生成。在生成随机数时,Random 使用线性同余法(LCG)根据种子计算出下一个种子,然后用这个新的种子生成随机数。由于线性同余法的计算是基于种子进行的,因此不同的种子会生成不同的随机数序列。
在多线程环境下,如果多个线程同时访问同一个 Random 实例,可能会导致多个线程竞争同一个种子,从而出现性能下降的问题。为了避免这个问题,JDK7 之前的做法是通过 synchronized 关键字对 Random 的实例方法进行同步,从而保证同一时刻只有一个线程可以访问 Random 实例。但是这种做法会带来一定的性能损失,因为在多线程环境下,多个线程可能会因为竞争锁而出现线程阻塞的情况。
因此,在 JDK7 之后,Java 推出了 ThreadLocalRandom,使用不同的种子来生成随机数,避免了多个线程竞争同一个种子导致性能下降的问题。
ThreadLocalRandom 生成随机数的示例
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; public class RandomDemo { public static void main(String[] args) { // 生成一个10到20之间的随机整数 int randomInt = ThreadLocalRandom.current().nextInt(10, 20); System.out.println(randomInt); // 生成一个0到1之间的随机浮点数 double randomDouble = ThreadLocalRandom.current().nextDouble(); System.out.println(randomDouble); // 生成一个100到200之间的随机长整数 long randomLong = ThreadLocalRandom.current().nextLong(100, 200); System.out.println(randomLong); } }
在上面的示例中,我们通过 ThreadLocalRandom.current() 获取了当前线程的 ThreadLocalRandom 实例,然后调用 nextInt、nextDouble 和 nextLong 等方法来生成随机数。由于 ThreadLocalRandom 在不同线程中使用不同的种子来生成随机数,因此可以在多线程环境下使用。
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