概述
Random类介绍
Random类一个用于产生 伪随机 数字的类。这里的伪随机表示有随机性但是可以基于算法模拟出随机规律。
Random类的构造方式有两种。
Random r= new Random()。
会以当前系统时间作为默认种子构建一个随机序列Random r = new Random(unchecked((int)DateTime.Now.Ticks));。
自定义一个种子,通常会使用时间Ticks。
随机性保证
由于Random的 伪随机 性,所以如果多个Random随机序列生成的时间间隔很短(官方说法15ms内),那么他们产生的随机数会大概率相同。如下列代码
/// <summary> /// 错误的Random构建。 /// </summary> public static void Bad_Random() { //正确做法应当将 Random构建防止循环外。 //Random创建间隔时间极短的情况下,随机算法序列会基本一致,倒是随机性也是一致的 //var r = new Random(); for (int i = 0; i < 10; i++) { var r = new Random(); var val = r.Next(1, 100); Console.WriteLine(val); } }
运行结果:
所以在生产中通常可以考虑将Random单例化,以保证其随机算法的序列独一性。这也是官方推荐的方式。
Instead of instantiating individual Random objects, we recommend that you create a single Random instance to generate all the random numbers needed by your app.
这个问题在.net core下官方组件已对Random的构建作优化,所以上面的案例代码如果放在.net core项目下运行,你会发现可以正确的生成随机数。有兴趣的小伙伴可以自己尝试一下。不过为了代码的延续性,还是建议Random作为单例模式设计。
那么将Random设计为单例是否就解决了随机性的问题了呢,这时候就涉及到另外一个问题,Random不是线程安全的。如下列代码
/// <summary> /// 生成一个10位随机数 /// 设定了一定的复杂性,保证单线程下随机数不重复 /// </summary> /// <param name="random">Random.</param> /// <returns>随机数.</returns> private static string GenerateRandomStr(Random random) { string source = "ABCDEFGHIKLMNOPQRTUVWXYZabcdefghiklmnopqrtuvwxyz"; int length = 10; var list = Enumerable.Repeat(source, length) .Select(s => s[random.Next(s.Length)]).ToArray(); return new string(list); } /// <summary> /// 单线程基本可以保证唯一性 /// </summary> public static void Good_Random_In_SingleThread() { //正确做法应当将 Random构建防止循环外。 //Random创建间隔时间极短的情况下,随机算法序列会基本一致,倒是随机性也是一致的 var r = new Random(); ConcurrentBag<string> list = new ConcurrentBag<string>(); for (int i = 0; i < 20000; i++) { var val = GenerateRandomStr(r); list.Add(val); } Console.WriteLine($"单线程下重复数据有:{20000 - list.Distinct().Count()}"); } /// <summary> /// 多线程下的Random构建。 /// Bad案例,Random非线程安全 /// 多线程高并发情况下,会出现概率重复 /// </summary> public static void Bad_Random_In_MultThreads() { var r = new Random(unchecked((int)DateTime.Now.Ticks)); ConcurrentBag<string> list = new ConcurrentBag<string>(); var t1 = Task.Run(() => { for (int i = 0; i < 10000; i++) { var val = GenerateRandomStr(r); list.Add(val); } }); var t2 = Task.Run(() => { for (int i = 0; i < 10000; i++) { var val = GenerateRandomStr(r); list.Add(val); } }); Task.WaitAll(t1, t2); Console.WriteLine($"线程1和线程2的重复数据有:{20000 - list.Distinct().Count()}"); }
运行结果:
这种重复率在生产环境上是不可接受的。那么产生的原因是什么呢?根源还是在 伪随机 和 线程不安全 上。我们可以想象下,一个Random实例中基于随机算法产生的一个随机数序列,在单线程下pop出一个随机数,然后指向下一个随机数。而在高并发的多线程情况下,指向下一个随机数的动作还未完成时,另一个线程又来请求pop,这样相同的随机数被重复pop了。
网上有很多多线程下Random的解决方案,我查阅了一些感觉都不是很好。以下是我的解决方案。用到了 ThreadLocal
。这个类详细的作用大家可以自己去查阅,这里大家只需要知道这个类可以保证它包含的对象只能线程内独享。简单说,同一类型对象 每个线程都独有一个Random实例互不影响。
//利用ThreadLocal 实现每个线程下Random独有 //再通过seed原子性变更,保证每个Random的seed不同而生成的随机数列也不同 private static int seed = 100; private static ThreadLocal<Random> threadLocal = new ThreadLocal<Random>(() => new Random(Interlocked.Increment(ref seed))); /// <summary> /// 多线程下的Random构建。 /// </summary> public static void Good_Random_In_MultThreads() { ConcurrentBag<string> list = new ConcurrentBag<string>(); var t1 = Task.Run(() => { for (int i = 0; i < 10000; i++) { var val = GenerateRandomStr(threadLocal.Value); list.Add(val); } }); var t2 = Task.Run(() => { for (int i = 0; i < 10000; i++) { var val = GenerateRandomStr(threadLocal.Value); list.Add(val); } }); Task.WaitAll(t1, t2); Console.WriteLine($"[ThreadLocal模式]线程1和线程2的重复数据有:{20000 - list.Distinct().Count()}"); }
运行结果:
由此可见,基于ThreadLocal的特性,并区别了每个线程下的seed都不一样,从而保证每个Random的随机性也不行一样。
那么到这里Random的随机性问题解决了吗??
再深入思考下,对于集群部署情况,多台服务器同时运行,上述的Random随机性能保证吗?聪明的小伙伴应该能想到在不同服务器上,由于初始seed相同,可能又导致Random的随机性相同的情况发生。
那么解决方案也很简单,保证每台服务器的初始seed不同即可。这里的解决方案很多,不限于机器编号、IP地址后几位、启动时间(Environment.TickCount)等等。
这样,到这里Random的随机性问题终于可以告一段落了。
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最后
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