Random和ThreadLocalRandom原理分析

Random与ThreadLocalRandom深入解析

最新推荐文章于 2025-02-15 15:44:55 发布

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#Random #ThreadLocalRand #源码与原理分析 #java #多线程

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本文详细对比了Random和ThreadLocalRandom两种随机数生成器的实现原理。Random使用CAS保证多线程环境下随机数的独立性，但可能引发线程自旋降低效率。ThreadLocalRandom为每个线程分配独立的seed，避免了线程间竞争，提高了并发性能。

Random和ThreadLocalRandom都是用于生成随机数的。用法比较简单，这里直接看代码分析原理。

Random

Random随机数的实现几乎都是依赖于内部的next方法，都是在next的基础上进行额外的计算，这里直接看next实现：

protected int next(int bits) {
    long oldseed, nextseed;
    AtomicLong seed = this.seed;
    do {
    	//获得老的种子数据
        oldseed = seed.get();
        //通过老的种子计算新的种子
        nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
     //用新的种子替换老的种子
    } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
    //返回新的种子
    return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
}

Random获取随机数分两步：

获得老的种子数据
通过老的种子计算新的种子

最后，用老的种子替换新的种子，这个我们都能理解，但是这里使用的是CAS进行替换，这个是为什么呢？

如果不用CAS，再看上面代码，如果是多个线程同时并行访问，会出现：多个线程同时获得了同一个老的种子，然后根据老的种子计算出同样的新的种子，这就导致了多个线程获得的随机数相同。

所以，介于这种情况，使用CAS来进行控制，使得在多线程的情况下，保证每个线程获取的随机数是不同的。如果CAS失败，说明老的种子已经被使用，所以会继续循环重新拿到最新的老的种子再去计算新的种子，直到成功并返回。

Random确实很好的解决了多线程下的问题，但是这又带来了新的问题：在线程竞争激烈的情况下，多个线程通过CAS竞争一个seed，导致大多数线程都在自旋，严重降低了多线程下获取随机数的效率，所以ThreadLocalRandom就是为了解决这个问题。

ThreadLocalRandom

初始化

ThreadLocalRandom的原理其实也很简单。既然Random多线程共享seed，竞争激烈导致效率低，那为什么不每个线程都拥有自己的seed呢，每个线程每次通过自己的当前seed获取新的seed呢？是的，ThreadLocalRandom就是这样做的。

那每个线程如果都拥有自己的seed，首先每个线程的seed保存在哪儿呢？不用多想，当前是当前线程对象了（ThreadLocal在线程本地也有自己的ThreadLocalMap，原理是类似的）。
为了实现ThreadLocalRandom，在Thread中有如下字段：

 /** The current seed for a ThreadLocalRandom */
 //用于产生随机数的种子
 @sun.misc.Contended("tlr")
 long threadLocalRandomSeed;
 /** Probe hash value; nonzero if threadLocalRandomSeed initialized */
 //如果threadLocalRandomSeed被初始化则threadLocalRandomProbe不为0
 @sun.misc.Contended("tlr")
 int threadLocalRandomProbe;
 /** Secondary seed isolated from public ThreadLocalRandom sequence */
 @sun.misc.Contended("tlr")
 //用来生成threadLocalRandomSeed的辅助种子
 int threadLocalRandomSecondarySeed;

从Thread中字段的定义来看，threadLocalRandomSeed是没有初始值得。可想而知：只有用到ThreadLocalRandom的时候，才需要threadLocalRandomSeed，需要的时候再进行初始化，避免不必要的内存消耗。

ThreadLocalRandom是在第一次调用current的时候，对当前threadLocalRandomSeed进行的初始化的，并且ThreadLocalRandom是单例模式：

public static ThreadLocalRandom current() {
    if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
        localInit();
    return instance;
}

对上面代码中的UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE)不理解的，这里简单讲一下unsafe相关的知识。先看这句代码，找到UNSAFE和PROBE到底是什么，在ThreadLocalRandom中有如下定义：

private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
private static final long SEED;
private static final long PROBE;
private static final long SECONDARY;
static {
    try {
        UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
        Class<?> tk = Thread.class;
        SEED = UNSAFE.objectFieldOffset
            (tk.getDeclaredField("threadLocalRandomSeed"));
        PROBE = UNSAFE.objectFieldOffset
            (tk.getDeclaredField("threadLocalRandomProbe"));
        SECONDARY = UNSAFE.objectFieldOffset
            (tk.getDeclaredField("threadLocalRandomSecondarySeed"));
    } catch (Exception e) {
        throw new Error(e);
    }
}

可以看到，UNSAFE的类型是sun.misc.Unsafe，而PROBE，通过UNSAFE.objectFieldOffset获取的。其实，在unsafe中，定义了很多的直接内存访问操作，操作更高效，但是也存在一定的风险。unsafe可以通过getDeclaredField获得某个对象中某个字段的偏移量，然后可以直接通过字段偏移量获取某个对象的字段值，也可以通过字段偏移量给对象的字段赋值。当然，unsafe的功能不止于此，对于unsafe更详细的介绍可以直接看 Unsafe应用解析
这里就是，先通过static初始化拿到线程中threadLocalRandomSeed等变量的偏移量，然后在用到这些变量的时候，通过初始化得到的偏移量，使用get和put取值和赋值操作。

好，现在继续回过头看ThreadLocalRandom的创建：

public static ThreadLocalRandom current() {
	//拿到当前线程对象中threadLocalRandomProbe的值，如果为0（默认值就是0），说明初始种子没有初始化，所以需要先进行初始化。
    if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
        localInit();
   	//instance是static，ThreadLocalRandom 是单例模式，因为seed保存在当前的线程中，所以没必要每次都创建一个ThreadLocalRandom 
    return instance;
}

static final void localInit() {
	//重新计算threadLocalRandomProbe，因为已经初始化了，所以threadLocalRandomProbe一定不能为0了。
    int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);
    int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0
    //计算初始种子，这里关键是seeder。
    //seeder是静态变量，在类加载的时候会初始化一个最初始的值。
    //这里在计算seed的值得同时，每来一个线程进行初始化，这里都会为seeder的值加SEEDER_INCREMENT，保证下一个线程的seeder和前一个的不一样。
    //所以当所有线程第一次同时来竞争初始化的时候，会存在竞争，初始化之后，就不会再竞争了。
    long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));
    Thread t = Thread.currentThread();
    //将计算后的初始化值通过unsafe赋值给当前线程的变量
    UNSAFE.putLong(t, SEED, seed);
    UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe);
}

初始化种子，关键是seeder，seeder定义与初始化如下：

private static final AtomicLong seeder = new AtomicLong(initialSeed());

private static long initialSeed() {
	//这儿可以配置启动参数来选择通过哪种方式进行初始化seeder。
    String sec = VM.getSavedProperty("java.util.secureRandomSeed");
    if (Boolean.parseBoolean(sec)) {
        byte[] seedBytes = java.security.SecureRandom.getSeed(8);
        long s = (long)(seedBytes[0]) & 0xffL;
        for (int i = 1; i < 8; ++i)
            s = (s << 8) | ((long)(seedBytes[i]) & 0xffL);
        return s;
    }
    return (mix64(System.currentTimeMillis()) ^
            mix64(System.nanoTime()));
}

可以看到，这里seeder是静态变量，所以在类加载的时候，就初始化好了。因为每个线程调用localInit都会改变seeder的值，也就保证了每个线程的seeder是不一样的。

nextSeed

ThreadLocalRandom获取随机数，基本都是通过nextSeed实现的，nextSeed代码如下，和Random原理相同，分为三步：

final long nextSeed() {
    Thread t; long r; // read and update per-thread seed
    //1、获取老的种子
    //2、计算新的种子
    //3、将新的种子覆盖老的种子
    UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,
                   r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);
    return r;
}

获取老的种子 : UNSAFE.getLong(t, SEED)
计算新的种子：r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA
将新的种子覆盖老的种子 UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED, r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);

和Random的区别就是：种子保存在当前线程对象中。