java里有伪随机型和安全型两种随机数生成器，伪随机生成器根据特定公式将seed转换成新的伪随机数据的一部分，安全随机生成器在底层依赖到操作系统提供的随机事件来生成数据。
安全随机生成器
- 需要生成加密性强的随机数据的时候才用它
- 生成速度慢
如果需要生成大量的随机数据，可能会产生阻塞需要等待外部中断事件
而伪随机生成器，只依赖于“seed”的初始值，如果给生成算法提供相同的seed，可以得到一样的伪随机序列。一般情况下，由于它是计算密集型的（不依赖于任何IO设备），因此生成速度更快。以下是伪随机生成器的进化史。
java.util.Random
自1.0就已经存在，是一个线程安全类，理论上可以通过它同时在多个线程中获得互不相同的随机数，这样的线程安全是通过AtomicLong实现的。
Random使用AtomicLong CAS（compare and set）操作来更新它的seed，尽管在很多非阻塞式算法中使用了非阻塞式原语，CAS在资源高度竞争时的表现依然糟糕，后面的测试结果中可以看到它的糟糕表现。
java.util.concurrent.ThreadLocalRandom
1.7增加该类，企图将它和Random结合以克服所有的性能问题，该类继承自Random。
ThreadLocalRandom的主要实现细节：
- 使用一个普通的long而不是使用Random中的AtomicLong作为seed
- 不能自己创建ThreadLocalRandom实例，因为它的构造函数是私有的，可以使用它的静态工厂ThreadLocalRandom.current()
- 它是CPU缓存感知式的，使用8个long虚拟域来填充64位L1高速缓存行
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。
private static final AtomicInteger probeGenerator =
new AtomicInteger();
private static final AtomicLong seeder = new AtomicLong(initialSeed());
static final void localInit() {
int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);
int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0
long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));
Thread t = Thread.currentThread();
UNSAFE.putLong(t, SEED, seed);
UNSAFE.putInt(t, PROBE, probe);
}