【译文】,作者:baeldung, 原文链接:https://www.baeldung.com/java-thread-local-random
译文地址:github, 如有问题,欢迎指正。
综述
生成随机数是很常见的任务。 这也是 JAVA 提供 Random
的原因。但是它在多线程环境中性能并不高。
简单来说,Random
之所以在多线程环境中性能不高的原因是多个线程共享同一个 Random
实例并进行争夺。
为了解决这个限制,JAVA 在 JDK 7 中引入了 ThreadLocalRandom
类,用于在多线程环境下生产随机数。
ThreadLocalRandom 强于 Random
ThreadLocalRandom
结合了 Random
和 ThreadLocal
类,并被隔离在当前线程中。因此它通过避免任何对 Random
对象的并发访问,从而在多线程环境中实现了更好的性能。
一个线程获取到的随机数不受另一个线程影响,而 Random
提供全局的随机数。
另外,不同于 Random
, ThreadLocalRandom
明确的不支持设置随机种子。 它重写了 Random
的
setSeed(long seed)
方法并直接抛出了 UnsupportedOperationException
异常。
现在让我们来看看几种生产随机 int、long、double
的方式。
使用 ThreadLocalRandom 生产随机数
根据 Oracle 的文档,我们只需要调用 ThreadLocalRandom.current()
方法,它就会返回当前线程的 ThreadLocalRandom
的实例。
然后我们就可以调用这个实例的方法获取随机数
让我们生成一个没有任何限制的 int
值
int unboundedRandomValue = ThreadLocalRandom.current().nextInt());
现在再生成一个有界的 int
, 即介于两个数之间。
这是一个生成 0 ~ 100 的 int
值的例子
int boundedRandomValue = ThreadLocalRandom.current().nextInt(0, 100);
请注意:0 是包含在界限内, 而 100 是不在范围内的。
我们可以使用与示例中相似的方式,调用 nextLong()
和 nextDouble()
方法来生产 long
和 double
值。
JAVA 8 还添加了一个 nextGaussian()
方法来生成正态分布的值,与生成器序列生成的值偏差 0.0 ~ 1.0 。
和 Random
类一样,我们可以使用 doubles(), ints(), longs()
方法来生成随机数流。
使用 JMH 比较
让我们来看看怎样在多线程环境下使用这两个类来获取随机数,并使用 JMH 比较性能。
首先, 让我们创建一个多个线程共享一个 Random
实例的例子。
我们提交使用 Random
实例生成随机数的任务至 ExecutorService
中:
ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool();
List<Callable<Integer>> callables = new ArrayList<>();
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
callables.add(() -> {
return random.nextInt();
});
}
executor.invokeAll(callables);
接下来使用 JMH benchmarking
来检测上述代码的性能:
# Run complete. Total time: 00:00:36
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
ThreadLocalRandomBenchMarker.randomValuesUsingRandom avgt 20 771.613 ± 222.220 us/op
相似的,现在让我们使用 ThreadLocalRandom
代替 Random
ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool();
List<Callable<Integer>> callables = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
callables.add(() -> {
return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
});
}
executor.invokeAll(callables);
下面是 ThreadLocalRandom
的测试结果:
# Run complete. Total time: 00:00:36
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
ThreadLocalRandomBenchMarker.randomValuesUsingThreadLocalRandom avgt 20 624.911 ± 113.268 us/op
最后比较上面的测试结果, 我们可以清晰的看到生成 1000 个随机数,Random
耗时 772 毫秒, 而 ThreadLocalRandom
耗时 625 毫秒。
因此,我们可以得出 ThreadLocalRandom
在高并发环境下更有效率
为了学习 JMH, 可以参考之前的文章
结论
本文讲述了 Random
和 ThreadLocalRandom
之间的区别。
我们也看到了在 ThreadLocalRandom
比 ThreadLocalRandom
在多线程环境下的优势和性能,以及如何使用等。
ThreadLocalRandom
是 JDK 的一个简单补充,但是能在高并发应用中产生显著的影响。
然后,跟往常一样,所有的示例都可以在 GitHub project 中看到。
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