ThreadLocalRandom通过线程本地变量机制为每个线程提供独立实例,避免了多线程竞争导致的性能瓶颈。①使用ThreadLocalRandom.current()获取当前线程实例;②调用nextInt()、nextLong()、nextDouble()等方法生成对应类型的随机数;③在并行流中可高效安全生成随机数,提升并发性能。相比Random类,它无需同步操作,吞吐量更高,是高并发场景下推荐的随机数生成方式。

在Java中,ThreadLocalRandom 是生成随机数的高效方式,特别适用于多线程环境。它是 java.util.concurrent 包的一部分,从 JDK 7 开始引入,用来替代传统的 Random 类在并发场景下的使用,避免竞争和性能瓶颈。
ThreadLocalRandom 为每个线程提供独立的随机数生成实例,避免了多个线程共享同一个 Random 实例时产生的同步开销。由于 Random 使用原子操作维护内部状态,在高并发下容易成为性能瓶颈。而 ThreadLocalRandom 利用线程本地变量机制,每个线程操作自己的副本,极大提升了性能。
获取 ThreadLocalRandom 实例不需要手动创建,应通过其静态方法 current() 获取当前线程绑定的实例。以下是常见用法示例:
当多个线程频繁调用随机数生成时,使用 Random 可能导致线程阻塞,因为其内部使用 synchronized 或 CAS 操作。而 ThreadLocalRandom 在每个线程中独立运行,无需同步,因此吞吐量更高。
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例如,在并行流中生成随机数:
这段代码在并行流中安全高效地生成随机数,不会因共享 Random 实例而导致性能下降。
基本上就这些。在多线程或高并发场景下,优先使用 ThreadLocalRandom 能显著提升随机数生成效率,写法简单且线程安全。不复杂但容易忽略。
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