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ThreadLocalRandom類(lèi)原理分析

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)「一個(gè)程序員的成長(zhǎng)」，作者一個(gè)程序員的成長(zhǎng)。轉(zhuǎn)載本文請(qǐng)聯(lián)系一個(gè)程序員的成長(zhǎng)公眾號(hào)。

創(chuàng)新互聯(lián)建站于2013年創(chuàng)立，是專(zhuān)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項(xiàng)目成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)站策劃，項(xiàng)目實(shí)施與項(xiàng)目整合能力。我們以讓每一個(gè)夢(mèng)想脫穎而出為使命，1280元漢中做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為漢中各地企業(yè)和個(gè)人服務(wù),聯(lián)系電話:028-86922220

1、Random類(lèi)及其局限性

 
 
 
    
  
  
  
  1. public int nextInt(int bound) {
    2. 
  
  
  
  2.     if (bound <= 0)
    3. 
  
  
  
  3.         throw new IllegalArgumentException(BadBound);
    4. 
  
  
  
  4.     // 計(jì)算新的種子
    5. 
  
  
  
  5.     int r = next(31);
    6. 
  
  
  
  6.     int m = bound - 1;
    7. 
  
  
  
  7.     // 根據(jù)新的種子計(jì)算隨機(jī)數(shù)
    8. 
  
  
  
  8.     if ((bound & m) == 0)  // i.e., bound is a power of 2
    9. 
  
  
  
  9.         r = (int)((bound * (long)r) >> 31);
    10. 
  
  
  
  10.     else {
    11. 
  
  
  
  11.         for (int u = r;
    12. 
  
  
  
  12.              u - (r = u % bound) + m < 0;
    13. 
  
  
  
  13.              u = next(31))
    14. 
  
  
  
  14.             ;
    15. 
  
  
  
  15.     }
    16. 
  
  
  
  16.     return r;
    17. 
  
  
  
  17. }
    18. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1. protected int next(int bits) {
    2. 
  
  
  
  2.     long oldseed, nextseed;
    3. 
  
  
  
  3.     // 這是一個(gè)原子性的變量
    4. 
  
  
  
  4.     AtomicLong seed = this.seed;
    5. 
  
  
  
  5.     do {
    6. 
  
  
  
  6.         // (1)、獲取老的種子
    7. 
  
  
  
  7.         oldseed = seed.get();
    8. 
  
  
  
  8.         // (2)、計(jì)算出新的種子
    9. 
  
  
  
  9.         nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
    10. 
  
  
  
  10.     // (3)、CAS操作更新老的種子
    11. 
  
  
  
  11.     } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
    12. 
  
  
  
  12.     return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
    13. 
  
  
  
  13. }
    14.

Random小結(jié)：

  • 面試：多線程下Random存在什么樣的問(wèn)題?

每個(gè)Random實(shí)例里面都有一個(gè)原子性的種子變量用來(lái)記錄當(dāng)前的種子值，當(dāng)要生成新的隨機(jī)數(shù)時(shí)需要根據(jù)當(dāng)前的種子計(jì)算新的種子并更新種子變量。當(dāng)在多線程環(huán)境下，多個(gè)線程會(huì)競(jìng)爭(zhēng)同一個(gè)原子變量的更新操作，由于原子變量的更新時(shí)CAS操作，同時(shí)只有一個(gè)線程會(huì)成功，所以會(huì)造成大量線程進(jìn)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(qǐng)求非常多，自旋鎖一直重試，那么CPU會(huì)一直飆升。

2、ThreadLocalRandom

 
 
 
    
  
  
  
  1. public static ThreadLocalRandom current() {
    2. 
  
  
  
  2.     if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
    3. 
  
  
  
  3.         localInit();
    4. 
  
  
  
  4.     return instance;
    5. 
  
  
  
  5. }
    6. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1. static final void localInit() {
    2. 
  
  
  
  2.     int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);
    3. 
  
  
  
  3.     int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0
    4. 
  
  
  
  4.     long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));
    5. 
  
  
  
  5.     Thread t = Thread.currentThread();
    6. 
  
  
  
  6.     UNSAFE.putLong(t, SEED, seed);
    7. 
  
  
  
  7.     UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe);
    8. 
  
  
  
  8. }
    9.

這個(gè)方法用來(lái)創(chuàng)建ThreadLocalRandom隨機(jī)數(shù)生成器，如果當(dāng)前線程中threadLocalRandomProbe的變量值為0，則說(shuō)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(méi)有初始化種子變量，而是在需要生成隨機(jī)數(shù)的時(shí)候再生成種子變量，這是一種優(yōu)化。

 
 
 
    
  
  
  
  1. static final void localInit() {
    2. 
  
  
  
  2.     int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);
    3. 
  
  
  
  3.     int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0
    4. 
  
  
  
  4.     long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));
    5. 
  
  
  
  5.     Thread t = Thread.currentThread();
    6. 
  
  
  
  6.     UNSAFE.putLong(t, SEED, seed);
    7. 
  
  
  
  7.     UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe);
    8. 
  
  
  
  8. }
    9. 
 
 
 
 
 
 
    
  
  
  
  1. final long nextSeed() {
    2. 
  
  
  
  2.     Thread t; long r; // read and update per-thread seed
    3. 
  
  
  
  3.     // 生成新種子（獲取當(dāng)前線程種子 + 種子增量）
    4. 
  
  
  
  4.     UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,
    5. 
  
  
  
  5.                    r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);
    6. 
  
  
  
  6.     return r;
    7. 
  
  
  
  7. }
    8.

mix32是一個(gè)固定的算法，這里重點(diǎn)看下nextSeed方法，當(dāng)?shù)谝淮握{(diào)用的時(shí)候進(jìn)行初始化，獲取當(dāng)前線程threadLocalRandomSeed的值(第一次默認(rèn)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(jìng)爭(zhēng)，因?yàn)閠hreadLocalRandomSeed是Thread的一個(gè)變量，屬于線程級(jí)別。


文章名稱(chēng)：ThreadLocalRandom類(lèi)原理分析
文章起源：http://m.5511xx.com/article/dpohecc.html