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Java随机数探秘

2018-09-11 21:50 出处:清屏网 人气: 评论(0

1 前言

一提到 Java 中的随机数,很多人就会想到 Ramdom ,当出现生成随机数这样需求时,大多数人都会选择使用 Random 来生成随机数。Random 类是线程安全的,但其内部使用 CAS 来保证线程安全性,在多线程并发的情况下的时候它的表现是存在优化空间的。在 JDK1.7 之后,Java 提供了更好的解决方案 ThreadLocalRandom,接下来,我们一起探讨下这几个随机数生成器的实现到底有何不同。

2 Random

Random 这个类是 JDK 提供的用来生成随机数的一个类,这个类并不是真正的随机,而是伪随机,伪随机的意思是生成的随机数其实是有一定规律的,而这个规律出现的周期随着伪随机算法的优劣而不同,一般来说周期比较长,但是可以预测。通过下面的代码我们可以对 Random 进行简单的使用:

Random原理

Random 中的方法比较多,这里就针对比较常见的 nextInt() 和 nextInt(int bound) 方法进行分析,前者会计算出 int 范围内的随机数,后者如果我们传入 10,那么他会求出 [0,10) 之间的 int 类型的随机数,左闭右开。我们首先看一下 Random() 的构造方法:

可以发现在构造方法当中,根据当前时间的种子生成了一个 AtomicLong 类型的 seed,这也是我们后续的关键所在。

####nextInt()

nextInt() 的代码如下所示:

这个里面直接调用的是 next() 方法,传入的 32,代指的是 Int 类型的位数。

这里会根据 seed 当前的值,通过一定的规则(伪随机算法)算出下一个 seed,然后进行 CAS,如果 CAS 失败则继续循环上面的操作。最后根据我们需要的 bit 位数来进行返回。核心便是 CAS 算法。

nextInt(int bound)

nextInt(int bound) 的代码如下所示:

这个流程比 nextInt() 多了几步,具体步骤如下:

  1. 首先获取 31 位的随机数,注意这里是 31 位,和上面 32 位不同,因为在 nextInt() 方法中可以获取到随机数可能是负数,而 nextInt(int bound) 规定只能获取到 [0,bound) 之前的随机数,也就意味着必须是正数,预留一位符号位,所以只获取了31位。(不要想着使用取绝对值这样操作,会导致性能下降)
  2. 然后进行取 bound 操作。
  3. 如果 bound 是2的幂次方,可以直接将第一步获取的值乘以 bound 然后右移31位,解释一下:如果 bound 是4,那么乘以4其实就是左移2位,其实就是变成了33位,再右移31位的话,就又会变成2位,最后,2位 int 的范围其实就是 [0,4) 了。
  4. 如果不是 2 的幂,通过模运算进行处理。

并发瓶颈

在我之前的文章中就有相关的介绍,一般而言,CAS 相比加锁有一定的优势,但并不一定意味着高效。一个立刻被想到的解决方案是每次使用 Random 时都去 new 一个新的线程私有化的 Random 对象,或者使用 ThreadLocal 来维护线程私有化对象,但除此之外还存在更高效的方案,下面便来介绍本文的主角 ThreadLocalRandom。

3 ThreadLocalRandom

在 JDK1.7 之后提供了新的类 ThreadLocalRandom 用来在并发场景下代替 Random。使用方法比较简单:

ThreadLocalRandom.current().nextInt();
ThreadLocalRandom.current().nextInt(10);

在 current 方法中有:

可以看见如果没有初始化会对其进行初始化,而这里我们的 seed 不再是一个全局变量,在我们的Thread中有三个变量:

  • threadLocalRandomSeed:ThreadLocalRandom 使用它来控制随机数种子。
  • threadLocalRandomProbe:ThreadLocalRandom 使用它来控制初始化。
  • threadLocalRandomSecondarySeed:二级种子。

可以看见所有的变量都加了 @sun.misc.Contended 这个注解,用来处理伪共享问题。

在 nextInt() 方法当中代码如下:

我们的关键代码如下:

UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED,r=UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA);

可以看见由于我们每个线程各自都维护了种子,这个时候并不需要 CAS,直接进行 put,在这里利用线程之间隔离,减少了并发冲突;相比较 ThreadLocal<Random> ,ThreadLocalRandom 不仅仅减少了对象维护的成本,其内部实现也更轻量级。所以 ThreadLocalRandom 性能很高。

4 性能测试

除了文章中详细介绍的 Random,ThreadLocalRandom,我还将 netty4 实现的 ThreadLocalRandom,以及 ThreadLocal<Random> 作为参考对象,一起参与 JMH 测评。

@BenchmarkMode({Mode.AverageTime})
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 3, time = 5)
@Measurement(iterations = 3, time = 5)
@Threads(50)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class RandomBenchmark {

    Random random = new Random();

    ThreadLocal<Random> threadLocalRandomHolder = ThreadLocal.withInitial(Random::new);

    @Benchmark
    public int random() {
        return random.nextInt();
    }

    @Benchmark
    public int threadLocalRandom() {
        return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
    }

    @Benchmark
    public int threadLocalRandomHolder() {
        return threadLocalRandomHolder.get().nextInt();
    }

    @Benchmark
    public int nettyThreadLocalRandom() {
        return io.netty.util.internal.ThreadLocalRandom.current().nextInt();
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(RandomBenchmark.class.getSimpleName())
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }

}

测评结果如下:

Benchmark                                Mode  Cnt     Score     Error  Units
RandomBenchmark.nettyThreadLocalRandom   avgt    3   192.202 ± 295.897  ns/op
RandomBenchmark.random                   avgt    3  3197.620 ± 380.981  ns/op
RandomBenchmark.threadLocalRandom        avgt    3    90.731 ±  39.098  ns/op
RandomBenchmark.threadLocalRandomHolder  avgt    3   229.502 ± 267.144  ns/op

从上图可以发现,JDK1.7 的 ThreadLocalRandom 取得了最好的成绩,仅仅需要 90 ns 就可以生成一次随机数,netty 实现的 ThreadLocalRandom 以及使用 ThreadLocal 维护 Random 的方式差距不是很大,位列 2、3 位,共享的 Random 变量则效果最差。

可见,在并发场景下,ThreadLocalRandom 可以明显的提升性能。

5 注意点

注意,ThreadLocalRandom 切记不要调用 current 方法之后,作为共享变量使用

public class WrongCase {
    
    ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();
    
    public int concurrentNextInt(){
        return threadLocalRandom.nextInt();
    }
    
}

这是因为 ThreadLocalRandom.current() 会使用初始化它的线程来填充随机种子,这会带来导致多个线程使用相同的 seed。

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();
        for(int i=0;i<10;i++)
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println(threadLocalRandom.nextInt());
            }
        }).start();

    }
}

输出相同的随机数:

-1667209487
-1667209487
-1667209487
-1667209487
-1667209487
-1667209487
-1667209487
-1667209487
-1667209487
-1667209487

请在确保不同线程获取不同的 seed,最简单的方式便是每次调用都是使用 current():

public class RightCase {
    public int concurrentNextInt(){
        return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
    }
}

彩蛋1

梁飞博客中一句话常常在我脑海中萦绕:魔鬼在细节中。优秀的代码都是一个个小细节堆砌出来,今天介绍的 ThreadLocalRandom 也不例外。

在 incubator-dubbo-2.7.0 中,随机负载均衡器的一个小改动便是将 Random 替换为了 ThreadLocalRandom,用于优化并发性能。

彩蛋2

ThreadLocalRandom 的 nextInt(int bound) 方法中,当 bound 不为 2 的幂次方时,使用了一个循环来修改 r 的值,我认为这可能不必要,你觉得呢?

public int nextInt(int bound) {
    if (bound <= 0)
        throw new IllegalArgumentException(BadBound);
    int r = mix32(nextSeed());
    int m = bound - 1;
    if ((bound & m) == 0) // power of two
        r &= m;
    else { // reject over-represented candidates
        for (int u = r >>> 1;
             u + m - (r = u % bound) < 0;
             u = mix32(nextSeed()) >>> 1)
            ;
    }
    return r;
}
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本文标签: Java随机数

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