Java隨機數探祕
本文的前3節參考修改自微信公眾號「咖啡拿鐵」的文章，感謝李釗同學對這個話題熱情的討論。
1 前言
一提到 Java 中的隨機數，很多人就會想到 Ramdom ，當出現生成隨機數這樣需求時，大多數人都會選擇使用 Random 來生成隨機數。Random 類是執行緒安全的，但其內部使用 CAS 來保證執行緒安全性，在多執行緒併發的情況下的時候它的表現是存在優化空間的。在 JDK1.7 之後，Java 提供了更好的解決方案 ThreadLocalRandom，接下來，我們一起探討下這幾個隨機數生成器的實現到底有何不同。
2 Random
Random 這個類是 JDK 提供的用來生成隨機數的一個類，這個類並不是真正的隨機，而是偽隨機，偽隨機的意思是生成的隨機數其實是有一定規律的，而這個規律出現的週期隨著偽隨機演算法的優劣而不同，一般來說週期比較長，但是可以預測。通過下面的程式碼我們可以對 Random 進行簡單的使用: 
Random原理
Random 中的方法比較多，這裡就針對比較常見的 nextInt() 和 nextInt(int bound) 方法進行分析，前者會計算出 int 範圍內的隨機數，後者如果我們傳入 10，那麼他會求出 [0,10) 之間的 int 型別的隨機數，左閉右開。我們首先看一下 Random() 的構造方法: 
可以發現在構造方法當中，根據當前時間的種子生成了一個 AtomicLong 型別的 seed，這也是我們後續的關鍵所在。
####nextInt()
nextInt() 的程式碼如下所示：
這個裡面直接呼叫的是 next() 方法，傳入的 32，代指的是 Int 型別的位數。
這裡會根據 seed 當前的值，通過一定的規則(偽隨機演算法)算出下一個 seed，然後進行 CAS，如果 CAS 失敗則繼續迴圈上面的操作。最後根據我們需要的 bit 位數來進行返回。核心便是 CAS 演算法。
nextInt(int bound)
nextInt(int bound) 的程式碼如下所示： 
這個流程比 nextInt() 多了幾步，具體步驟如下:
- 首先獲取 31 位的隨機數，注意這裡是 31 位，和上面 32 位不同，因為在 nextInt() 方法中可以獲取到隨機數可能是負數，而 nextInt(int bound) 規定只能獲取到 [0,bound) 之前的隨機數，也就意味著必須是正數，預留一位符號位，所以只獲取了31位。(不要想著使用取絕對值這樣操作，會導致效能下降)
- 然後進行取 bound 操作。
- 如果 bound 是2的冪次方，可以直接將第一步獲取的值乘以 bound 然後右移31位，解釋一下:如果 bound 是4，那麼乘以4其實就是左移2位，其實就是變成了33位，再右移31位的話，就又會變成2位，最後，2位 int 的範圍其實就是 [0,4) 了。
- 如果不是 2 的冪，通過模運算進行處理。
併發瓶頸
在我之前的文章中就有相關的介紹，一般而言，CAS 相比加鎖有一定的優勢，但並不一定意味著高效。一個立刻被想到的解決方案是每次使用 Random 時都去 new 一個新的執行緒私有化的 Random 物件，或者使用 ThreadLocal 來維護執行緒私有化物件，但除此之外還存在更高效的方案，下面便來介紹本文的主角 ThreadLocalRandom。
3 ThreadLocalRandom
在 JDK1.7 之後提供了新的類 ThreadLocalRandom 用來在併發場景下代替 Random。使用方法比較簡單:
ThreadLocalRandom.current().nextInt(); ThreadLocalRandom.current().nextInt(10);
在 current 方法中有:
可以看見如果沒有初始化會對其進行初始化，而這裡我們的 seed 不再是一個全域性變數，在我們的Thread中有三個變數: 
- threadLocalRandomSeed：ThreadLocalRandom 使用它來控制隨機數種子。
- threadLocalRandomProbe：ThreadLocalRandom 使用它來控制初始化。
- threadLocalRandomSecondarySeed：二級種子。
可以看見所有的變數都加了 @sun.misc.Contended 這個註解，用來處理偽共享問題。
在 nextInt() 方法當中程式碼如下:
我們的關鍵程式碼如下:
UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,r=UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);
可以看見由於我們每個執行緒各自都維護了種子，這個時候並不需要 CAS，直接進行 put，在這裡利用執行緒之間隔離，減少了併發衝突；相比較 ThreadLocal<Random> ，ThreadLocalRandom 不僅僅減少了物件維護的成本，其內部實現也更輕量級。所以 ThreadLocalRandom 效能很高。
4 效能測試
除了文章中詳細介紹的 Random，ThreadLocalRandom，我還將 netty4 實現的 ThreadLocalRandom，以及 ThreadLocal<Random> 作為參考物件，一起參與 JMH 測評。
@BenchmarkMode({Mode.AverageTime})
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 3, time = 5)
@Measurement(iterations = 3, time = 5)
@Threads(50)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class RandomBenchmark {
Random random = new Random();
ThreadLocal<Random> threadLocalRandomHolder = ThreadLocal.withInitial(Random::new);
@Benchmark
public int random() {
return random.nextInt();
}
@Benchmark
public int threadLocalRandom() {
return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
}
@Benchmark
public int threadLocalRandomHolder() {
return threadLocalRandomHolder.get().nextInt();
}
@Benchmark
public int nettyThreadLocalRandom() {
return io.netty.util.internal.ThreadLocalRandom.current().nextInt();
}
public static void main(String[] args) throws RunnerException {
Options opt = new OptionsBuilder()
.include(RandomBenchmark.class.getSimpleName())
.build();
new Runner(opt).run();
}
}
測評結果如下：
BenchmarkModeCntScoreErrorUnits RandomBenchmark.nettyThreadLocalRandomavgt3192.202 ± 295.897ns/op RandomBenchmark.randomavgt33197.620 ± 380.981ns/op RandomBenchmark.threadLocalRandomavgt390.731 ±39.098ns/op RandomBenchmark.threadLocalRandomHolderavgt3229.502 ± 267.144ns/op
從上圖可以發現，JDK1.7 的 ThreadLocalRandom 取得了最好的成績，僅僅需要 90 ns 就可以生成一次隨機數，netty 實現的 ThreadLocalRandom 以及使用 ThreadLocal 維護 Random 的方式差距不是很大，位列 2、3 位，共享的 Random 變數則效果最差。
可見，在併發場景下，ThreadLocalRandom 可以明顯的提升效能。
5 注意點
注意，ThreadLocalRandom 切記不要呼叫 current 方法之後，作為共享變數使用
public class WrongCase {
ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();
public int concurrentNextInt(){
return threadLocalRandom.nextInt();
}
}
這是因為 ThreadLocalRandom.current() 會使用初始化它的執行緒來填充隨機種子，這會帶來導致多個執行緒使用相同的 seed。
public class Main {
public static void main(String[] args) {
ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();
for(int i=0;i<10;i++)
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println(threadLocalRandom.nextInt());
}
}).start();
}
}
輸出相同的隨機數：
-1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487 -1667209487
請在確保不同執行緒獲取不同的 seed，最簡單的方式便是每次呼叫都是使用 current()：
public class RightCase {
public int concurrentNextInt(){
return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
}
}
彩蛋1
樑飛部落格中一句話常常在我腦海中縈繞：魔鬼在細節中。優秀的程式碼都是一個個小細節堆砌出來，今天介紹的 ThreadLocalRandom 也不例外。
在 incubator-dubbo-2.7.0 中，隨機負載均衡器的一個小改動便是將 Random 替換為了 ThreadLocalRandom，用於優化併發效能。
彩蛋2
ThreadLocalRandom 的 nextInt(int bound) 方法中，當 bound 不為 2 的冪次方時，使用了一個迴圈來修改 r 的值，我認為這可能不必要，你覺得呢？
public int nextInt(int bound) {
if (bound <= 0)
throw new IllegalArgumentException(BadBound);
int r = mix32(nextSeed());
int m = bound - 1;
if ((bound & m) == 0) // power of two
r &= m;
else { // reject over-represented candidates
for (int u = r >>> 1;
u + m - (r = u % bound) < 0;
u = mix32(nextSeed()) >>> 1)
;
}
return r;
}
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