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前言在代码中生成随机数是非常常见的功能。 此外，JDK已经提供了现成的Random类来实现这一点，Random类是线程安全的。
以下是Random.next )生成随机整数的实现。
保护性字节(int bits ) { long oldseed，nextseed； AtomicLong seed=this.seed； do { oldseed=seed.get (； nextseed=(old seed * multiplier addend )掩码； //CAS有竞争的是低效率(} while (！ seed.compareandset(oldseed，nextseed )； 返回(int ) )下一个(48位)； }上述方法使用CAS操作更新了seed。 在许多线程冲突的情况下，此CAS操作很可能失败，如果失败，将重试。 这种重试会消耗CPU运算，导致性能大幅下降。
因此，Random是线程安全的，但不是“高并发”。
为了改善这一问题，改进了高并发环境中的随机数生成器的性能，导致了高性能的高并发随机数生成器ThreadLocalRandom——。
ThreadLocalRandom继承自Random，根据里希特置换原则，ThreadLocalRandom提供了与Random相同的随机数生成功能，但表示实现算法略有不同。
为了使Thread变量能够解决线程冲突，Java有一个ThreadLocal类，为每个线程分配了独立且相互无关的存储空间。
ThreadLocal的实现取决于Thread对象的thread local.threadlocalmapthreadlocals成员字段。
同样，为了使随机数生成器仅访问本地线程数据以避免竞争，Thread中添加了三个成员。
/* * thecurrentseedforathreadlocalrandom */@ sun.misc.contended (' TLR ' ) long threadLocalRandomSeed； /** Probe hash value； nonzeroifthreadlocalrandomseedinitialized */@ sun.misc.contended (' TLR ' ) int threadLocalRandomProbe；/* * secondaryseedisolatedfrompublicthreadlocalrandomsequence */@ sun.misc.contended (' TLR ' ) intthreadlocalrandomsed 由于自然地与各个Thread对象紧密地捆绑在一起，所以它是名副其实的ThreadLocal变量，依赖于这些变量实现的随机数生成器也是ThreadLocalRandom。
您可能注意到消除了伪共享，这些变量上面有@sun.misc.Contended的注释。 这个评论是用来做什么的？ 要了解这一点，请访问并发编程中的关键问题之一—— GitHub
我们知道，CPU不直接访问内存，所有数据都从缓存加载到寄存器中，缓存有L1、L2、L3等级别。 在此，我们首先简化这些负责的层次结构关系，假设只有一级缓存和一个主内存。
CPU读取和更新缓存时，以行为单位进行。 也称为cache line，一行通常为64字节，即长长度。
那里会发生问题。 一个缓存行可以包含多个变量。 如果多个线程同时访问的不同变量，而这些不同的变量正好位于同一高速缓存行中，会发生什么呢？
如上图所示，x和y是两个相邻变量，它们位于同一缓存线中，两个CPU core1 core2加载它们，core1更新x，同时core2更新y。 由于数据的读取和更新是以高速缓存线为单位进行的，因此如果这两件事同时发生，则可能会发生冲突，从而重新执行酷睿1和酷睿2
怎么改善？ 下图：
在上图中，x用作一个缓存线，y用作一个缓存线。 这不会影响每个更新和读取。
而且，在上述代码中
的@sun.misc.Contended(“tlr”)就会在虚拟机层面，帮助我们在变量的前后生成一些padding，使得被标注的变量位于同一个缓存行，不与其它变量冲突。在Thread对象中，成员变量threadLocalRandomSeed，threadLocalRandomProbe，threadLocalRandomSecondarySeed被标记为同一个组tlr，使得这3个变量放置于一个单独的缓存行，而不与其它变量发生冲突，从而提高在并发环境中的访问速度。
反射的高效替代方案随机数的产生需要访问Thread的threadLocalRandomSeed等成员，但是考虑到类的封装性，这些成员却是包内可见的。
很不幸，ThreadLocalRandom位于java.util.concurrent包，而Thread则位于java.lang包，因此，ThreadLocalRandom并没有办法访问Thread的threadLocalRandomSeed等变量。
这时，Java老鸟们可能就会跳出来说：这算什么，看我的反射大法，不管啥都能抠出来访问一下。
说的不错，反射是一种可以绕过封装，直接访问对象内部数据的方法，但是，反射的性能不太好，并不适合作为一个高性能的解决方案。
有没有什么办法可以让ThreadLocalRandom访问Thread的内部成员，同时又具有远超于反射的，且无限接近于直接变量访问的方法呢？答案是肯定的，这就是使用Unsafe类。
这里，就简单介绍一下用的两个Unsafe的方法：
public native long getLong(Object o, long offset);public native void putLong(Object o, long offset, long x);其中getLong()方法，会读取对象o的第offset字节偏移量的一个long型数据；putLong()则会将x写入对象o的第offset个字节的偏移量中。
这类类似C的操作方法，带来了极大的性能提升，更重要的是，由于它避开了字段名，直接使用偏移量，就可以轻松绕过成员的可见性限制了。
性能问题解决了，那下一个问题是，我怎么知道threadLocalRandomSeed成员在Thread中的偏移位置呢，这就需要用unsafe的objectFieldOffset()方法了，请看下面的代码：
上述这段static代码，在ThreadLocalRandom类初始化的时候，就取得了Thread成员变量threadLocalRandomSeed，threadLocalRandomProbe，threadLocalRandomSecondarySeed在对象偏移中的位置。
因此，只要ThreadLocalRandom需要使用这些变量，都可以通过unsafe的getLong()和putLong()来进行访问(也可能是getInt()和putInt())。
比如在生成一个随机数的时候：
protected int next(int bits) { return (int)(mix64(nextSeed()) >>> (64 - bits)); } final long nextSeed() { Thread t; long r; // read and update per-thread seed //在ThreadLocalRandom中，访问了Thread的threadLocalRandomSeed变量 UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED, r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA); return r; }这种Unsafe的方法掉地能有多快呢，让我们一起看做个试验看看：
这里，我们自己写一个ThreadTest类，使用反射和unsafe两种方法，来不停读写threadLocalRandomSeed成员变量，比较它们的性能差异，代码如下：
上述代码中，分别使用反射方式byReflection() 和Unsafe的方式byUnsafe()来读写threadLocalRandomSeed变量1亿次，得到的测试结果如下：
byUnsafe spend :171msbyReflection spend :645ms不难看到，使用Unsafe的方法远远优于反射的方法，这也是JDK内部，大量使用Unsafe来替代反射的原因之一。
随机数种子我们知道，伪随机数生成都需要一个种子，threadLocalRandomSeed和threadLocalRandomSecondarySeed就是这里的种子。其中threadLocalRandomSeed是long型的，threadLocalRandomSecondarySeed是int。
threadLocalRandomSeed是使用最广泛的大量的随机数其实都是基于threadLocalRandomSeed的。而threadLocalRandomSecondarySeed只是某些特定的JDK内部实现中有使用，使用并不广泛。
初始种子默认使用的是系统时间：
上述代码中完成了种子的初始化，并将初始化的种子通过UNSAFE存在SEED的位置（即threadLocalRandomSeed）。
接着就可以使用nextInt()方法获得随机整数了：
public int nextInt() { return mix32(nextSeed()); } final long nextSeed() { Thread t; long r; // read and update per-thread seed UNSAFE.putLong(t = Thread.currentThread(), SEED, r = UNSAFE.getLong(t, SEED) + GAMMA); return r; }每一次调用nextInt()都会使用nextSeed()更新threadLocalRandomSeed。由于这是一个线程独有的变量，因此完全不会有竞争，也不会有CAS的重试，性能也就大大提高了。
探针Probe的作用除了种子外，还有一个threadLocalRandomProbe探针变量，这个变量是用来做什么的呢？
我们可以把threadLocalRandomProbe 理解为一个针对每个Thread的Hash值（不为0），它可以用来作为一个线程的特征值，基于这个值可以为线程在数组中找到一个特定的位置。
static final int getProbe() { return UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE);}来看一个代码片段：
CounterCell[] as; long b, s; if ((as = counterCells) != null || !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) { CounterCell a; long v; int m; boolean uncontended = true; if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 || // 使用probe，为每个线程找到一个在数组as中的位置 // 由于每个线程的probe值不一样，因此大概率 每个线程对应的数组中的元素也是不一样的 // 每个线程对应了不同的元素，就可以没有冲突的进行完全的并发操作 // 因此探针probe在这里 就起到了防止冲突的作用 (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null || !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {在具体的实现中，如果上述代码发生了冲突，那么，还可以使用ThreadLocalRandom.advanceProbe()方法来修改一个线程的探针值，这样可以进一步避免未来可能得冲突，从而减少竞争，提高并发性能。
static final int advanceProbe(int probe) { //根据当前探针值，计算一个更新的探针值 probe ^= probe << 13; // xorshift probe ^= probe >>> 17; probe ^= probe << 5; //更新探针值到线程对象中 即修改了threadLocalRandomProbe变量 UNSAFE.putInt(Thread.currentThread(), PROBE, probe); return probe; } 总结今天，我们介绍了ThreadLocalRandom对象，这是一个高并发环境中的，高性能的随机数生成器。
我们不但介绍了ThreadLocalRandom的功能和内部实现原理，还介绍介绍了ThreadLocalRandom对象是如何达到高性能的（比如通过伪共享，Unsafe等手段），希望大家可以将这些技术灵活运用到自己的工程中。
小傻瓜们对这个冷门类是否有深一步的理解了？理解了可以在评论区来一波：变得更强
我是拉长的小懒虫，你知道的越多，不知道的越多，我们下期见。
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