在平时的开发中我们经常会用到随机数，比如使用new Random()、Math.random()等生成，然而在高并发环境中（比如电商项目，中间件系统等）使用上面的方法并不是最优的，会影响系统性能。那么在高并发环境下我们如何让生成随机数呢？
使用Random生成随机数
@Test
public void testRandom() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
double random = Math.random();
System.out.println(random);
}
}
测试结果：
0.5036752695751798
0.6386142116701573
0.9884333194038111
0.9582700780194423
0.5868131855429274
0.4641415198964046
0.003620726435900945
0.3840115367892679
0.5840416616384468
0.2752130416815357
Random的源码：
public static double random() {
return RandomNumberGeneratorHolder.randomNumberGenerator.nextDouble();
}
private static final class RandomNumberGeneratorHolder {
static final Random randomNumberGenerator = new Random();
}
底层使用到了CAS
一个线程要想获取新随机数，需要做两件事：
“”
根据老的seed生成新的seed
由新的seed生成随机数
在多线程下，为了避免每个线程获取相同的seed，Random使用AtomicLong CAS（compare and set）操作来更新它的seed。我们看上面的代码，如果线程CAS比较失败，会在这里自旋（循环重试）。那么这里就是导致多个线程对seed的竞争。占用了系统资源。
使用ThreadLocalRandom生成随机数
高并发下使用java.util.concurrent下面的ThreadLocalRandom生成随机数：
public static void main(String[] args){
new RandomTest().testThreadLocalRandom();
}
public void testThreadLocalRandom() {
for (int i = 0; i < 3 ; i++) {
new Thread(() -> System.out
.println(Thread.currentThread().getName() + ": " +
ThreadLocalRandom.current().nextDouble())).start();
}
}
java代码测试结果：
Thread-0: 0.24025397109614877
Thread-2: 0.1704942948906747
Thread-1: 0.6864282829219596
我们来看ThreadLocalRandom.current()方法：
current()方法是静态方法，所以多个线程只会产生一个ThreadLocalRandom实例。
随机数
我们在调用current()方法时，如果当前线程没有初始化，会先初始化seed（调用了localInit()），并将当前线程信息和对应的seed保存在UNSAFE中。UNSAFE的方法都是本地方法，调用的是操作系统相关的方法了，这里我们就不深究了。
这里注意我们要在每个线程中调用ThreadLocalRandom.current()。
我们发现TheadLocalRandom并没有使用CAS。这也是为什么它生成的随机数会快的原因了。
使用TheadLocalRandom，每个线程都会维护自己的seed，因此就没有了多个线程竞争同一个seed资源的情况了。
网上有人测试TheadLocalRandom的性能比Random快8-10倍。
所以在高并发情况下，使用ThreadLocalRandom生成随机数吧。
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