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介绍Java7中ThreadLocalRandom替代Math.random()进行高效并发随机数生成的方法，并探讨了位运算在特定场景下对取模运算的优化。

使用ThreadLocalRandom.current()代替Math.random()产生随机数

Java 7之前我们使用Math.random()产生随机数，使用原子变量来保存当前的种子，这样两个线程同时调用序列时得到的是伪随机数，而不是相同数量的两倍。
ThreadLocalRandom是JDK 7之后提供并发产生随机数，能够解决多个线程发生的竞争争夺。ThreadLocalRandom不是直接用new实例化，而是第一次使用其静态方法current()。
从Math.random()改变到ThreadLocalRandom有如下好处：
我们不再有从多个线程访问同一个随机数生成器实例的争夺。
取代以前每个随机变量实例化一个随机数生成器实例，我们可以每个线程实例化一个。
代码改变如下：
// double u = r.nextDouble();
double u = ThreadLocalRandom.current().nextDouble();

除数为2的N次方取模可以用与运算替代，效率更高

当除数为2的N次方时，取模运算将退化为最简单的位运算，其效率明显提升（按照Bruce Eckel给出的数据，大约可以提升5～8倍）。看看JDK中是如何实现的：

   static int indexFor(int h, int length) {  
         return h & (length-1);  
    }

当key空间长度为2的N次方时，计算hashCode为h的元素的索引可以用简单的与操作来代替笨拙的取模操作！假设某个对象的hashCode为35（二进制为100011），而hashMap采用默认的initialCapacity（16），那么indexFor计算所得结果将会是100011 & 1111 = 11，即十进制的3，是不是恰好是35 Mod 16。
上面的方法有一个问题，就是它的计算结果仅有对象hashCode的低位决定，而高位被统统屏蔽了；以上面为例，19（10011）、35（100011）、67（1000011）等就具有相同的结果。针对这个问题， Joshua Bloch采用了“防御性编程”的解决方法，在使用各对象的hashCode之前对其进行二次Hash，参看JDK中的源码：

 static int hash(Object x) {   
        int h = x.hashCode();   
        h += ~(h << 9);   
        h ^=  (h >>> 14);   
        h +=  (h << 4);   
        h ^=  (h >>> 10);   
        return h;   
    }

采用这种旋转Hash函数的主要目的是让原有hashCode的高位信息也能被充分利用，且兼顾计算效率以及数据统计的特性，其具体的原理已超出了本文的领域。