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1、Random類及其局限性

public int nextInt(int bound) { 
    if (bound <= 0) 
        throw new IllegalArgumentException(BadBound); 
    // 計算新的種子 
    int r = next(31); 
    int m = bound - 1; 
    // 根據(jù)新的種子計算隨機數(shù) 
    if ((bound & m) == 0)  // i.e., bound is a power of 2 
        r = (int)((bound * (long)r) >> 31); 
    else { 
        for (int u = r; 
             u - (r = u % bound) + m < 0; 
             u = next(31)) 
            ; 
    } 
    return r; 
} 

protected int next(int bits) { 
    long oldseed, nextseed; 
    // 這是一個原子性的變量 
    AtomicLong seed = this.seed; 
    do { 
        // (1)、獲取老的種子 
        oldseed = seed.get(); 
        // (2)、計算出新的種子 
        nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask; 
    // (3)、CAS操作更新老的種子 
    } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); 
    return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); 
} 

Random小結(jié)：

• 面試：多線程下Random存在什么樣的問題?

每個Random實例里面都有一個原子性的種子變量用來記錄當(dāng)前的種子值，當(dāng)要生成新的隨機數(shù)時需要根據(jù)當(dāng)前的種子計算新的種子并更新種子變量。當(dāng)在多線程環(huán)境下，多個線程會競爭同一個原子變量的更新操作，由于原子變量的更新時CAS操作，同時只有一個線程會成功，所以會造成大量線程進行自旋重試，從而降低并發(fā)性能。

可能出現(xiàn)的癥狀：如果并發(fā)請求非常多，自旋鎖一直重試，那么CPU會一直飆升。

2、ThreadLocalRandom

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); 
} 

這個方法用來創(chuàng)建ThreadLocalRandom隨機數(shù)生成器，如果當(dāng)前線程中threadLocalRandomProbe的變量值為0，則說明是第一次調(diào)用current方法，那么就調(diào)用localInit方法初始化種子變量。

這里使用了延遲初始化，在localInit方法中，并沒有初始化種子變量，而是在需要生成隨機數(shù)的時候再生成種子變量，這是一種優(yōu)化。

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); 
} 

final long nextSeed() { 
    Thread t; long r; // read and update per-thread seed 
    // 生成新種子（獲取當(dāng)前線程種子 + 種子增量） 
    UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED, 
                   r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA); 
    return r; 
} 

mix32是一個固定的算法，這里重點看下nextSeed方法，當(dāng)?shù)谝淮握{(diào)用的時候進行初始化，獲取當(dāng)前線程threadLocalRandomSeed的值(第一次默認值為0) + 種子增量，如果不是第一次那么獲取舊種子的值 + 種子增量生成新的種子變量并設(shè)置回去。這樣的話多線程環(huán)境下就避免了競爭，因為threadLocalRandomSeed是Thread的一個變量，屬于線程級別。