由于功能改造需要做灰度上線，通過使用權(quán)重來控制讓一部分流量走原來的邏輯夺脾，一部分流量走改造后的邏輯，基于權(quán)重的方案需要根據(jù)生成的隨機(jī)數(shù)來看落到哪個(gè)區(qū)間（類似dubbo的基于權(quán)重負(fù)載均衡），一般比較常見的就是使用Random生成隨機(jī)數(shù)键耕。作為開發(fā)人員，習(xí)慣性的會(huì)考慮到類的并發(fā)安全問題和性能柑营，所以會(huì)去先去了解一下類屈雄。由于項(xiàng)目使用的是jdk7 翻看java?jdk關(guān)于Random的文檔，發(fā)現(xiàn)下面這句話：
Instances of?java.util.Random?are threadsafe. However, the concurrent use of the same?java.util.Random?instance across threads may encounter contention and consequent poor performance. Consider instead using?ThreadLocalRandom?in multithreaded designs.
文檔上說Random這個(gè)類是線程安全的官套，但是高并發(fā)情況下會(huì)引起線程競(jìng)爭(zhēng)性能不好酒奶，推薦使用ThreadLocalRandom。為什么多線程下奶赔，Random 的性能不佳惋嚎？因?yàn)椋捎昧硕鄠€(gè)線程共享一個(gè) Random 實(shí)例站刑。這樣就會(huì)導(dǎo)致多個(gè)線程爭(zhēng)用另伍。
官方推薦ThreadLocalRandom！绞旅！?看來有必要了解一下摆尝。
并發(fā)安全
雖然文檔說了Random是并發(fā)安全的，但還是有必要源碼確認(rèn)一下因悲。Random的實(shí)現(xiàn)也比較簡(jiǎn)單堕汞，初始化的時(shí)候用當(dāng)前的事件來初始化一個(gè)隨機(jī)數(shù)種子，然后每次取值的時(shí)候用這個(gè)種子與有些MagicNumber運(yùn)算晃琳，并更新種子讯检。最核心的就是這個(gè)next的函數(shù)，不管你是調(diào)用了nextDouble還是nextInt還是nextBoolean蝎土，Random底層都是調(diào)這個(gè)next(int bits)视哑。
為了保證多線程下每次生成隨機(jī)數(shù)都是用的不同绣否，next()得保證seed的更新是原子操作誊涯，所以用了AtomicLong的compareAndSet()，該方法底層調(diào)用了sum.misc.Unsafe的compareAndSwapLong()蒜撮，也就是大家常聽到的CAS暴构， 這是一個(gè)native方法，它能保證原子更新一個(gè)數(shù)段磨∪∮猓可以看出多個(gè)線程如果CAS設(shè)置失敗，會(huì)不停的在while循環(huán)執(zhí)行苹支。
看下ThreadLocalRandom文檔里怎么說的：
?When applicable, use of?ThreadLocalRandom?rather than shared?Random?objects in concurrent programs will typically encounter much less overhead and contention.?
Usages of this class should typically be of the form:?ThreadLocalRandom.current().nextX(...)?(where?X?is?Int,?Long, etc).
大意是并發(fā)情況下砾隅，使用ThreadLocalRandom能引起更少的線程競(jìng)爭(zhēng)。也就是性能更好债蜜。典型的使用方式是：
ThreadLocalRandom.current().nextX(隨機(jī)數(shù)范圍)晴埂；
看下源碼實(shí)現(xiàn)：
current實(shí)現(xiàn)
next方法實(shí)現(xiàn)
看來是通過為每個(gè)線程實(shí)例化一個(gè)隨機(jī)數(shù)生成器究反，來減少系統(tǒng)開銷和對(duì)資源的爭(zhēng)用。
性能：
使用 JMH 比較 ThreadLocalRandom 和 Random
Random測(cè)試代碼儒洛，
測(cè)試結(jié)果
ThreadLocalRandom測(cè)試代碼
測(cè)試結(jié)果
通過 JMH 的測(cè)試結(jié)果中可以看出精耐，使用 Random 生成 1000 個(gè)隨機(jī)值所花費(fèi)的平均時(shí)間是 3653 微秒，但使用 ThreadLocalRandom 只花了 2362 微秒琅锻，嗯卦停，差距不是很大，但好歹也是有差距的恼蓬。
