Random和ThreadLocalRandom区别详解

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ThreadLocalRandom 更适合多线程高并发场景，因线程局部 seed 避免竞争；Random 适用于需可重现序列、正态分布等高级功能的单线程或测试场景。

Java 中 Random 和 ThreadLocalRandom 都用于生成伪随机数，但设计目标、线程安全机制和适用场景有本质区别。简单说：Random 是全局共享的线程不安全类，而 ThreadLocalRandom 是为多线程高并发场景优化的线程局部实例。

线程安全性与内部实现差异

Random 使用一个共享的原子整数（seed）作为随机种子，每次调用 nextXXX() 方法前需通过 CAS 更新 seed，存在竞争开销；ThreadLocalRandom 则为每个线程维护独立的 seed 变量（存于线程本地存储），完全避免跨线程同步，因此无锁、无竞争。

• Random 实例可被多个线程共享，但必须手动同步（如加 synchronized），否则结果不可预测或性能下降
• ThreadLocalRandom 不允许显式构造，只能通过 ThreadLocalRandom.current() 获取当前线程专属实例
• 它的 seed 初始化依赖于线程创建时的系统时间、纳秒计时器等，且后续仅由本线程更新，不与其他线程交互

性能表现对比

在高并发场景下，ThreadLocalRandom 的吞吐量通常比同步使用的 Random 高数倍甚至一个数量级。例如，在 100 线程并行调用 10 万次 nextInt() 的基准测试中，ThreadLocalRandom 常快 3–8 倍。

• 没有 CAS 自旋或锁等待，CPU 缓存友好（避免 false sharing）
• 适合循环内高频调用，比如模拟蒙特卡洛计算、负载均衡选节点、游戏逻辑随机判定等
• 若单线程使用，二者性能差距不大，但 ThreadLocalRandom 仍略优（因省去 CAS 开销）

API 使用限制与注意事项

ThreadLocalRandom 的 API 更精简：只提供 nextInt()、nextLong()、nextDouble() 及带范围的重载方法（如 nextInt(int bound)），不支持设置自定义 seed，也不提供 setSeed(long) 或 nextGaussian() 等高级方法。

• 不能通过 new ThreadLocalRandom() 创建实例——它没有公有构造器
• 不支持重现性测试：因 seed 不可导出/设置，不适合需要固定随机序列的单元测试场景
• 若需可重现的随机行为（如算法验证、游戏存档），应坚持使用 Random 并传入确定 seed

如何选择？看使用场景

不是“哪个更好”，而是“哪个更合适”：

• 多线程服务端代码（如 Web 应用中的请求 ID 生成、采样开关判断）→ 优先用 ThreadLocalRandom.current()
• 单元测试、模拟仿真、需要复现相同随机序列 → 用 new Random(12345L) 固定 seed
• 单线程工具类或批处理脚本 → 两者皆可，但推荐 ThreadLocalRandom 保持一致性
• 需要正态分布、随机字节数组或自定义分布 → 只能用 Random（或升级到 SecureRandom / 第三方库如 Apache Commons Math）

今天关于《Random和ThreadLocalRandom区别详解》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！