ThreadLocalRandom 是线程绑定的随机数生成器，非 Random 子类、无 public 构造方法，必须通过 current() 获取当前线程实例；不支持 seed 设置，不可复现序列；所有 nextXxx 方法需显式指定范围，如 nextInt(10) 返回 [0,10)。
ThreadLocalRandom 是什么，为什么不能直接替换 Random
它不是 Random 的子类，也没有 public 构造方法，不能 new 出来，也不能用 new ThreadLocalRandom()。它是线程绑定的单例，每次调用 current() 都返回当前线程专属实例——这点和 ThreadLocal<random></random> 表面相似，但底层完全不共享状态，也无需初始化开销。
常见错误是写成：ThreadLocalRandom rand = new ThreadLocalRandom()，编译直接报错；或者试图在静态上下文里缓存 ThreadLocalRandom.current() 结果，导致多线程下取到同一个实例，失去线程隔离性。
- 必须每次需要时都调用
ThreadLocalRandom.current()，不要缓存返回值 - 它不支持设置 seed，所以无法复现随机序列（测试时要注意）
- 不能用于需要跨线程传递“同一随机流”的场景，比如分片一致性哈希预生成种子
怎么生成 int/long/double 范围内的随机数
ThreadLocalRandom 没有 nextInt() 无参重载，所有生成方法都要求显式指定范围，避免意外溢出或边界误解。例如 nextInt(10) 返回的是 [0, 10)，不是 [0, 10]；而 nextInt(5, 10) 才是 [5, 10)。
对比 Random：后者 nextInt(10) 同样是 [0,10)，但开发者常误以为是闭区间；ThreadLocalRandom 强制你写清楚上下界，反而降低了出错概率。
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
-
nextInt(int bound)→ [0, bound) -
nextInt(int origin, int bound)→ [origin, bound)，且必须 origin -
nextLong(long origin, long bound)和nextDouble(double origin, double bound)同理 - 如果只需要布尔值，用
nextBoolean()，比nextInt(2) == 0更清晰、稍快
高并发下性能差异到底在哪
Random 内部用一个 AtomicLong 维护 seed，每次 next() 都要 CAS 更新，竞争激烈时大量线程自旋失败；而 ThreadLocalRandom 每个线程用自己栈上的 long 变量存 seed，无共享、无同步，吞吐量通常高出 3–5 倍（视 CPU 核心数和争用程度而定）。
但别为了“高并发”盲目替换：如果只是单线程批量生成、或每秒调用不到几十次，性能差异几乎不可测，反而因缺少 seed 控制增加调试难度。
- 适合场景：请求级随机（如限流采样）、批处理分片、游戏逻辑帧内扰动
- 不适合场景：单元测试中需要固定随机序列、加密相关伪随机（它不安全）、低频且需可重现的配置随机化
- 注意 JVM 参数
-XX:+UseThreadLocalHandshakes（JDK 10+）对它的间接影响很小，不用特意调
和 SecureRandom、SplittableRandom 怎么选
ThreadLocalRandom 不提供密码学安全性，也不支持 fork/join 分支生成独立子流——这是 SecureRandom 和 SplittableRandom 的分工。
典型误用是拿它生成 token 或 salt，结果被预测攻击；或者想在 parallelStream 里每个分支用不同随机源，却只写了 ThreadLocalRandom.current().nextInt()，其实所有分支仍共享同一线程的实例（parallelStream 的 worker 线程是复用的，但每个 task 运行在线程池线程上，current() 仍是正确的）。
- 要密码学安全 → 用
SecureRandom，接受性能代价 - 要做并行计算且各分支需独立可重现随机流 → 用
SplittableRandom，配合split() - 只是普通业务逻辑里的高并发随机 →
ThreadLocalRandom.current()是最轻量、最直接的选择
真正容易被忽略的是：它和线程生命周期强绑定。线程池中长期存活的线程，其 ThreadLocalRandom 实例会一直存在，seed 会持续更新——这本身没问题，但如果你在 shutdown 线程池前没做任何事，也没关系；它不会泄漏资源，也不需要手动清理。
