java不同版本在多線程中怎么使用隨機數生成器

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如何在多線程中使用隨機數生成器（Random）

避免 Random 實例被多線程使用，雖然共享該實例是線程安全的，但會因競爭同一
seed 導致的性能下降。
說明：Random 實例包括 java.util.Random 的實例或者 Math.random()的方式。
正例：在 JDK7 之后，可以直接使用 API ThreadLocalRandom，而在 JDK7 之前，需要編碼保證每個線程持有一個實例

具體來說：

• 避免多線程共享 Random 實例：雖然在多個線程之間共享 Random 實例是線程安全的，但會因為多個線程競爭同一個種子(seed)而導致性能下降。因此，應該盡量避免多個線程共享同一個 Random 實例。

• 推薦使用 ThreadLocalRandom：在 JDK7 之后，推薦使用 ThreadLocalRandom 作為生成隨機數的方式。ThreadLocalRandom 是 Java 中的一個線程安全的隨機數生成器，它使用了不同的種子(seed)來生成隨機數，避免了多個線程競爭同一個種子導致性能下降的問題。

• 在 JDK7 之前，需要保證每個線程持有一個 Random 實例：如果使用的是 JDK7 之前的版本，不能使用 ThreadLocalRandom，而是需要保證每個線程持有一個 Random 實例。這可以通過在每個線程中創建一個新的 Random 實例來實現。

綜上所述，對于多線程中的隨機數生成器，應該盡量避免多個線程共享同一個 Random 實例，而是使用 ThreadLocalRandom（JDK7之后）或者保證每個線程持有一個 Random 實例（JDK7之前）。這樣可以避免因為多個線程競爭同一個種子而導致性能下降的問題。

Random 是通過 seed 進行同步的嗎?

JDK7 之前的 Random 在生成隨機數時是通過 seed 進行同步的。具體來說，Random 內部有一個種子(seed)屬性，用于控制隨機數的生成。在生成隨機數時，Random 使用線性同余法（LCG）根據種子計算出下一個種子，然后用這個新的種子生成隨機數。由于線性同余法的計算是基于種子進行的，因此不同的種子會生成不同的隨機數序列。

在多線程環境下，如果多個線程同時訪問同一個 Random 實例，可能會導致多個線程競爭同一個種子，從而出現性能下降的問題。為了避免這個問題，JDK7 之前的做法是通過 synchronized 關鍵字對 Random 的實例方法進行同步，從而保證同一時刻只有一個線程可以訪問 Random 實例。但是這種做法會帶來一定的性能損失，因為在多線程環境下，多個線程可能會因為競爭鎖而出現線程阻塞的情況。

因此，在 JDK7 之后，Java 推出了 ThreadLocalRandom，使用不同的種子來生成隨機數，避免了多個線程競爭同一個種子導致性能下降的問題。

ThreadLocalRandom 生成隨機數的示例

import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

public class RandomDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 生成一個10到20之間的隨機整數
        int randomInt = ThreadLocalRandom.current().nextInt(10, 20);
        System.out.println(randomInt);

        // 生成一個0到1之間的隨機浮點數
        double randomDouble = ThreadLocalRandom.current().nextDouble();
        System.out.println(randomDouble);

        // 生成一個100到200之間的隨機長整數
        long randomLong = ThreadLocalRandom.current().nextLong(100, 200);
        System.out.println(randomLong);
    }
}

在上面的示例中，我們通過 ThreadLocalRandom.current() 獲取了當前線程的 ThreadLocalRandom 實例，然后調用 nextInt、nextDouble 和 nextLong 等方法來生成隨機數。由于 ThreadLocalRandom 在不同線程中使用不同的種子來生成隨機數，因此可以在多線程環境下使用。

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