Java Random的性能如何

Java中的Random类在生成随机数时，虽然可以满足大多数应用需求，但在性能方面存在一些不足，特别是在多线程环境下。

Random类的性能问题

Random类使用线性同余生成器（LCG）算法来生成伪随机数，其性能在多线程环境下表现不佳。当多个线程同时使用同一个Random实例时，会导致线程阻塞和性能下降。这是因为它使用CAS（Compare and Swap）操作来更新种子，当多个线程竞争同一个实例时，CAS操作可能会连续失败，从而导致线程不断重试，降低了性能。

ThreadLocalRandom的优势

为了解决Random类的性能问题，Java 7引入了ThreadLocalRandom类。ThreadLocalRandom是Random的一个更好的替代品，它是线程安全的，并且在多线程环境下性能更好。每个线程都有自己的ThreadLocalRandom实例，避免了线程间的竞争和同步开销，从而显著提高了并发性能。

使用建议

1. 单线程环境：如果是在单线程环境中，Random类的性能已经足够好，可以满足大多数需求。
2. 多线程环境：在多线程环境中，强烈推荐使用ThreadLocalRandom，以提高性能和可伸缩性。
3. 预先计算随机数：如果需要生成大量随机数，可以预先计算一组随机数并将其存储在数组中，然后根据需要从数组中获取随机数。

总之，选择合适的随机数生成器可以显著提高应用程序的性能，特别是在多线程环境下。