大家專案中如果有生成亂數的需求,我想大多都會選擇使用Random來實現,它內部使用了CAS來實現。 實際上,JDK1.7之後,提供了另外一個生成亂數的類ThreadLocalRandom,那麼他們二者之間的效能是怎麼樣的呢?
Random類是JDK提供的生成亂數的類, 這個類不是隨機的,而是偽隨機的。什麼是偽隨機呢? 偽隨機是指生成的亂數是有一定規律的,這個規律出現的週期因偽隨機演演算法的優劣而異。 一般來說,週期比較長,但可以預見。 我們可以通過以下程式碼簡單地使用 Random:
Random中有很多方法。 這裡我們就分析比較常見的nextInt()
和nextInt(int bound)
方法。
nextInt()
會計算int範圍內的亂數,nextInt(int bound)
會計算[0,bound) 之間的亂數,左閉右開。Random類別建構函式如下圖所示:
seed
生成了一個AtomicLong
型別的seed
。public int nextInt() {
return next(32);
}
next()
方法,傳入了32,這裡的32是指Int的位數。protected int next(int bits) {
long oldseed, nextseed;
AtomicLong seed = this.seed;
do {
oldseed = seed.get();
nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
} while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
}
seed
的當前值,通過一定的規則(偽隨機)計算出下一個seed
,然後進行CAS。 如果CAS失敗,繼續迴圈上述操作。 最後根據我們需要的位數返回。小結:可以看出在next(int bits)
方法中,對AtomicLong
進行了CAS操作,如果失敗則迴圈重試。 很多人一看到CAS,因為不需要加鎖,第一時間就想到了高效能、高並行。 但是在這裡,卻成為了我們多執行緒並行效能的瓶頸。 可以想象,當我們有多個執行緒執行CAS時,只有一個執行緒一定會失敗,其他的會繼續迴圈執行CAS操作。 當並行執行緒較多時,效能就會下降。
JDK1.7之後,提供了一個新類ThreadLocalRandom
來替代Random
。
我們先來看下current()
方法。
public static ThreadLocalRandom current() {
if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
localInit();
return instance;
}
static final void localInit() {
int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);
int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0
long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));
Thread t = Thread.currentThread();
UNSAFE.putLong(t, SEED, seed);
UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe);
}
seed
不再是全域性變數了。 我們的執行緒中有三個變數:/** The current seed for a ThreadLocalRandom */
@sun.misc.Contended("tlr")
long threadLocalRandomSeed;
/** Probe hash value; nonzero if threadLocalRandomSeed initialized */
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomProbe;
/** Secondary seed isolated from public ThreadLocalRandom sequence */
@sun.misc.Contended("tlr")
int threadLocalRandomSecondarySeed;
threadLocalRandomSeed
:這是我們用來控制亂數的種子。threadLocalRandomProbe
:這個就是ThreadLocalRandom,用來控制初始化。threadLocalRandomSecondarySeed
:這是二級種子。關鍵程式碼如下:
UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,r=UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);
可以看出,由於每個執行緒都維護自己的seed
,所以此時不需要CAS
,直接進行put。 這裡通過執行緒間的隔離來減少並行衝突,所以ThreadLocalRandom
的效能非常高。
通過基準工具JMH測試:
@BenchmarkMode({Mode.AverageTime})
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations=3, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations=3,time = 5)
@Threads(4)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class Myclass {
Random random = new Random();
ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();
@Benchmark
public int measureRandom(){
return random.nextInt();
}
@Benchmark
public int threadLocalmeasureRandom(){
return threadLocalRandom.nextInt();
}
}
執行結果如下圖所示,最左邊是並行執行緒的數量:
顯而易見,無論執行緒數量是多少,ThreadLocalRandom
效能是遠高於Random
。
本文講解了JDK中提供的兩種生成亂數的方式,一個是JDK 1.0引入的Random
類,另外一個是JDK1.7引入的ThreadLocalRandom
類,由於底層的實現機制不同,ThreadLocalRandom
的效能是遠高於Random
,建議後面大家在技術選型的時候優先使用ThreadLocalRandom
。
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