ThreadLocalRandom通过为每个线程维护独立seed避免CAS竞争，性能远超共享Random；应调用current()获取实例，禁用构造方法、缓存或用于安全场景。
Java里用 ThreadLocalRandom 替代 Math.random() 或共享的 Random 实例，能彻底避开多线程下的竞争，提升随机数生成性能。
为什么普通Random会有竞争问题
Random 内部用一个原子变量（seed）记录状态，每次生成随机数都要先 CAS 更新 seed。高并发下多个线程争抢同一个 seed，导致大量 CAS 失败和重试，吞吐量骤降。
而 ThreadLocalRandom 每个线程持有独立 seed，无共享状态，完全无锁，天生线程安全。
如何正确使用ThreadLocalRandom
不要调用构造方法，也不要用 new ThreadLocalRandom() —— 它的构造函数是包私有的。正确方式是直接调用静态工厂方法：
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ThreadLocalRandom.current()获取当前线程专属实例（首次调用会初始化 seed） - 然后链式调用生成方法，例如：
ThreadLocalRandom.current().nextInt(100) - 支持
nextInt()、nextLong()、nextDouble()、nextBoolean()，以及带范围的重载（如nextInt(1, 10)表示 [1,10)）
常见误用与注意事项
以下写法不推荐：
- 缓存 ThreadLocalRandom 实例到静态字段或池中：它本就是线程绑定的，缓存反而可能跨线程误用，且无必要
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在循环内反复调用 current()：虽然开销极小，但语义上只需一次，建议提取为局部变量（如
var rnd = ThreadLocalRandom.current();） - 用它替代 SecureRandom 做密码学用途：ThreadLocalRandom 是伪随机，不可用于安全敏感场景
性能对比直观感受
在 16 线程压测下连续生成 1000 万个 int 随机数：
- 共享
Random实例：约 800–1200ms（明显受竞争拖慢） -
ThreadLocalRandom.current().nextInt()：稳定在 200–300ms（接近线性扩展） - 每个线程 new 一个 Random：约 400–500ms（避免竞争但有对象创建开销）
可见 ThreadLocalRandom 在性能和简洁性上做到了最佳平衡。
基本上就这些。用对地方，一行代码就能避开锁竞争，还不用额外管理生命周期。
