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  • 文章目录问题背景流程介绍1、处理流程2、随机数生成流程问题分析解决方案和结果 问题背景 在设备与服务器端定义的json类型的日志上报消息结构中,定义了字段msgId的字段作为唯一关键字,用于唯一标记单条上报消息。...

    问题背景

    在设备与服务器端定义的json类型的日志上报消息结构中,定义了字段msgId的字段作为唯一关键字,用于唯一标记单条上报消息。类似于手机的UUID。在测试过程中发现存在大量日志上报的时候,会出现实际本地产生日志条数,小于服务器端elastic-search服务器记录日志条数的现象,经分析是由于上传标记的唯一关键字中msgId重复,导致服务器端日志被顶掉的问题,特此记录。

    流程介绍

    1、处理流程

    原有流程下,日志上报由一个独立的本地进程提供服务,避免阻塞主服务的执行流程,而要执行日志上报的需求在多个进程中存在,故而对服务进行了简单的封装,由独立的进程通过接收进程间通信的方式来提供服务。消息接收模块收到消息后,启动消息处理线程,对消息进行封装处理,并添加上必要的头部信息,加入到队列中,由发送线程从队列中取出消息,发送给服务器。

    在这里插入图片描述

    2、随机数生成流程

    与服务器之间交互的msgId约定为一个32位的随机数。在本地对序列号,时间戳和随机数构成的内容进行md5计算。

        char szBuf[256] = {0};
        char szMd5Buf[33] = {0};
        snprintf(szBuf,sizeof(szBuf),"device%s-%lld-%u", srcId.c_str(),i64CurTime,XXX_Rand());
        compute_buf_md5(szBuf,strlen(szBuf),szMd5Buf,sizeof(szMd5Buf));
    

    XXX_Rand函数为公司提供的函数封装,即调用srand函数,并以当前开机到现在的启动时间为种子。

    问题分析

    在开启了日志打印,对msgId的生成过程进行分析,发现如下结果。一般情况下,只会出现单条打印。

    [INFO][Func:compute_msgId]: szBuf[deviceC15668877-2729789-1022948994] szMd5Buf[24fe2f01491e25a650bdf36873275dce] 
    

    但在相当短的时间内同时接收到两个日志发送的请求时,会出现如下的打印。

    [INFO][Func:compute_msgId]: szBuf[deviceC15668877-2989915-1831772470] szMd5Buf[40390fc054545f055e9603681a9e6cc5] 
    [INFO][Func:compute_msgId]: szBuf[deviceC15668877-2989915-1831772470] szMd5Buf[40390fc054545f055e9603681a9e6cc5] 
    

    可以看到时间戳与随机数是完全一样的。这个现象在双核设备中较为容易复现,在更低端的单核设备中,以同一套代码运行,基本不会出现。可以猜测在双核的情况下,因本地的消息处理线程几乎同时启动并进行消息处理。而这里作为srand函数的随机数的时间戳是毫秒级的时间戳,故而会出现了时间戳一致,同时随机数也一致的情况。

    解决方案和结果

    因这里是多线程并发时出现的问题,故而可以引入线程id作为要被MD5的源字符串的一部分。修改为如下结构

        snprintf(szBuf,sizeof(szBuf),"device%s-%lld-%u-%lu", srcId.c_str(),i64CurTime,XXX_Rand(), pthread_self());
        compute_buf_md5(szBuf,strlen(szBuf),szMd5Buf,sizeof(szMd5Buf));
    

    重新进行测试,可以发现带上了线程id之后,即使出现3个线程并发,获取到随机数和时间戳一致的情况,也可以通过线程id进行区分,得到不同的计算md5之后的msgId。

    [INFO][Func:compute_msgId]: szBuf[deviceC15668877-6292510-852175900-3059578048] szMd5Buf[659296d7263566a8cd89fda52c8e6204] 
    [INFO][Func:compute_msgId]: szBuf[deviceC15668877-6292510-852175900-3062723776] szMd5Buf[c640484c8a4cdcaa03fcfa48348356b3] 
    [INFO][Func:compute_msgId]: szBuf[deviceC15668877-6292510-852175900-3061675200] szMd5Buf[13a1a8af937dc4e99cd2c1d68e8d94f8] 
    
    

    以上便是解决多线程使用时间戳作为种子生成随机数重复导致的问题的起因和解决流程。

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  • 多线程随机数

    千次阅读 2019-05-18 16:32:14
    在JDK7之前java.util.Random是使用比较广泛的随机数生成工具类,另外java.lang.Math中的随机数生成也是使用的java.util.Random的实例。下面先看看java.util.Random的使用: public class RandomTest { public ...

    Random类及其局限性

    在JDK7之前java.util.Random是使用比较广泛的随机数生成工具类,另外java.lang.Math中的随机数生成也是使用的java.util.Random的实例。下面先看看java.util.Random的使用:

    public class RandomTest {
        public static void main(String[] args) {
    
            //(1)创建一个默认种子的随机数生成器
            Random random = new Random();
            //(2)输出10个在0-5(包含0,不包含5)之间的随机数
            for (int i = 0; i < 10; ++i) {
                System.out.println(random.nextInt(5));
            }
        }
    }
    • 代码(1)创建一个默认随机数生成器,使用默认的种子。
    • 代码(2)输出输出10个在0-5(包含0,不包含5)之间的随机数。

    这里提下随机数的生成需要一个默认的种子,种子其实是一个long类型的数字,这个种子要么在Random的时候通过构造函数指定,那么默认构造函数内部会生成一个默认的值,有了默认的种子后,如何生成随机数那?

     public int nextInt(int bound) {
            //(3)参数检查
            if (bound <= 0)
                throw new IllegalArgumentException(BadBound);
            //(4)根据老的种子生成新的种子
            int r = next(31);
            //(5)根据新的种子计算随机数
            ...
            return r;
        } 

    如上代码可知新的随机数的生成需要两个步骤

    • 首先需要根据老的种子生成新的种子。
    • 然后根据新的种子来计算新的随机数。

    在单线程情况下每次调用nextInt都是根据老的种子计算出来新的种子,这是可以保证随机数产生的随机性的。但是在多线程下多个线程可能都拿同一个老的种子去执行步骤(4)计算新的种子,这会导致多个线程产生的新种子是一样的,由于步骤(5)算法是固定的,所以会导致多个线程产生相同的随机值,这并不是我们想要的。所以步骤(4)要保证原子性,也就是说多个线程在根据同一个老种子计算新种子时候,第一个线程的新种子计算出来后,第二个线程要丢弃自己老的种子,要使用第一个线程的新种子来计算自己的新种子,依次类推,只有保证了这个,才能保证多线程下产生的随机数是随机的。Random函数使用一个原子变量达到了这个效果,在创建Random对象时候初始化的种子就保存到了种子原子变量里面,下面看下next()代码:

    protected int next(int bits) {
            long oldseed, nextseed;
            AtomicLong seed = this.seed;
            do {
                //(6)
                oldseed = seed.get();
                //(7)
                nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
                //(8)
            } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
            //(9)
            return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
        }
    • 代码(6)获取当前原子变量种子的值
    • 代码(7)根据当前种子值计算新的种子
    • 代码(8)使用CAS操作,用新的种子去更新老的种子,多线程下可能多个线程都同时执行到了代码(6)那么可能多个线程都拿到的当前种子的值是同一个,然后执行步骤(7)计算的新种子也都是一样的,但是步骤(8)的CAS操作会保证只有一个线程可以更新老的种子为新的,失败的线程会通过循环从新获取更新后的种子作为当前种子去计算老的种子,可见这里解决了上面提到的问题,也就保证了随机数的随机性。
    • 代码(9)则使用固定算法根据新的种子计算随机数。

    总结:每个Random实例里面有一个原子性的种子变量用来记录当前的种子的值,当要生成新的随机数时候要根据当前种子计算新的种子并更新回原子变量。多线程下使用单个Random实例生成随机数时候,多个线程同时计算随机数计算新的种子时候多个线程会竞争同一个原子变量的更新操作,由于原子变量的更新是CAS操作,同时只有一个线程会成功,所以会造成大量线程进行自旋重试,这是会降低并发性能的,所以ThreadLocalRandom应运而生。

    ThreadLocalRandom

    为了解决多线程高并发下Random的缺陷,JUC包下新增了ThreadLocalRandom类。

    public class RandomTest {
    
        public static void main(String[] args) {
            //(10)获取一个随机数生成器
            ThreadLocalRandom random =  ThreadLocalRandom.current();
            
            //(11)输出10个在0-5(包含0,不包含5)之间的随机数
            for (int i = 0; i < 10; ++i) {
                System.out.println(random.nextInt(5));
            }
        }
    }

    从名字看会让我们联想ThreadLocal,ThreadLocal的出现就是为了解决多线程访问一个变量时候需要进行同步的问题,让每一个线程拷贝一份变量,每个线程对变量进行操作时候实际是操作自己本地内存里面的拷贝,从而避免了对共享变量进行同步。实际上ThreadLocalRandom的实现也是这个原理,Random的缺点是多个线程会使用原子性种子变量,会导致对原子变量更新的竞争,如下图:

    那么如果每个线程维护自己的一个种子变量,每个线程生成随机数时候根据自己老的种子计算新的种子,并使用新种子更新老的种子,然后根据新种子计算随机数,就不会存在竞争问题,这会大大提高并发性能,如下图ThreadLocalRandom原理:

    ThreadLocalRandom中并没有具体存放种子,具体的种子是存放到具体的调用线程的threadLocalRandomSeed变量里面的。当线程调用ThreadLocalRandom的current方法时候ThreadLocalRandom负责初始化调用线程的threadLocalRandomSeed变量,也就是初始化种子。当调用ThreadLocalRandom的nextInt方法时候,实际上是获取当前线程的threadLocalRandomSeed变量作为当前种子来计算新的种子,然后更新新的种子到当前线程的threadLocalRandomSeed变量,然后在根据新种子和具体算法计算随机数。

    :在ssh架构中,无论是Random、ThreadLocalRandom,都不能放在全局变量中定义,都应该放到方法中去定义、初始化。

     

     

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  • 多线程环境下生成随机数

    千次阅读 2016-06-07 17:02:36
    生成伪随机数据Java里有伪随机型和安全型两种随机数生成器。伪随机生成器根据特定公式将seed转换成新的伪随机数据的一部分。安全随机生成器在底层依赖到操作系统提供的随机事件来生成数据。安全随机生成器 需要生成...

    生成伪随机数据

    Java里有伪随机型和安全型两种随机数生成器。伪随机生成器根据特定公式将seed转换成新的伪随机数据的一部分。安全随机生成器在底层依赖到操作系统提供的随机事件来生成数据。

    安全随机生成器

    • 需要生成加密性强的随机数据的时候才用它;
    • 生成速度慢;
    • 如果需要生成(Linux /dev/random 就是个这样的安全随机生成器)大量随机数据,可能会产生堵塞需要等待外部中断事件。

    而伪随机生成器,只依赖于”seed”的初始值。如果你给生成算法提供相同的seed,可以得到一样的伪随机序列。一般情况下,由于它是计算密集型的(不依赖于任何IO设备),因此生成速度更快。接下来,我们将回顾伪随机生成器的进化史。

    java.util.Random

    java.util.Random 从Java 1.0开始就存在了。它是一个线程安全类,理论上可以通过它同时在多个线程中获得互不相同的随机数。这样的线程安全是通过AtomicLong实现的。

    Random 使用 AtomicLong CAS (compare-and-set)操作来更新它的seed,尽管很多非阻塞式算法中使用了非阻塞式原语,CAS在资源高度竞争时的表现依然糟糕。在后面的测试结果中你可以看到它的糟糕表现。

    java.util.concurrent.ThreadLocalRandom

    Java 7增加了java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 并企图将它与 java.util.Random 结合以克服所有的性能问题。ThreadLocalRandom类继承自java.util.Random。

    ThreadLocalRandom 的主要实现细节:

    • 它使用一个普通的 long 而不是使用 Random 中的 AtomicLong 作为seed。
    • 你不能自己创建ThreadLocalRandom实例,因为它的构造函数没有设置为public。可以使用它的静态工厂ThreadLocalRandom.current(),这个工厂方法调用了内置的ThreadLocal<
      ThreadLocalRandom>。
    • 它是CPU缓存感知式的,使用8个 long 虚拟域来填充64位L1高速缓存行。

    所有这些改变都是很重要的,在接下来的测试中你将会感受到。

    测试

    我们将进行下面5种测试:

    1. 一个单独的java.util.Random被N个线程共享
    2. ThreadLocal< Random>
    3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom
    4. java.util.Random[],其中每个线程N使用一个数组下标为N的Random。
    5. java.util.Random[],其中每个线程N使用一个数组下标为N * 2的Random。

    所有的测试都使用了封装在RandomTask类里的方法。每个方案都说明了如何使用随机生成器。

    package com.ykp.concurrent;
    
    import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.CountDownLatch;
    import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
    
    public class ThreadLocalRandomGenerator {
        private static final long COUNT = 10000000;
        private static final int THREADS = 2;
    
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println("Shared Random");
            testRandom(THREADS, COUNT);
            // System.out.println("ThreadLocal<Random>");
            // testTL_Random(THREADS, COUNT);
            // System.out.println("ThreadLocalRandom");
            // testTLRandom(THREADS, COUNT);
            // System.out.println("Shared Random[] with no padding");
            // testRandomArray(THREADS, COUNT, 1);
            // System.out.println("Shared Random[] with padding");
            // testRandomArray(THREADS, COUNT, 2);
        }
    
        // runner for all tests
        private static class RandomTask implements Runnable {
            private final Random rnd;
            protected final int id;
            private final long cnt;
            private final CountDownLatch latch;
    
            private RandomTask(Random rnd, int id, long cnt, CountDownLatch latch) {
                this.rnd = rnd;
                this.id = id;
                this.cnt = cnt;
                this.latch = latch;
            }
    
            protected Random getRandom() {
                return rnd;
            }
    
            @Override
            public void run() {
                try {
                    final Random r = getRandom();
                    latch.countDown();
                    latch.await();
                    final long start = System.currentTimeMillis();
                    int sum = 0;
                    for (long j = 0; j < cnt; ++j) {
                        sum += r.nextInt();
                    }
                    final long time = System.currentTimeMillis() - start;
                    System.out.println("Thread #" + id + " Time = " + time / 1000.0
                            + " sec, sum = " + sum);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
            }
        }
    
        private static void testRandom(final int threads, final long cnt) {
            // 可以保证所有线程同时开始执行
            final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
            final Random r = new Random(100);
            for (int i = 0; i < threads; ++i) {
                final Thread thread = new Thread(new RandomTask(r, i, cnt, latch));
                thread.start();
            }
        }
    
        private static void testRandomArray(final int threads, final long cnt,
                final int padding) {
            final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
            final Random[] rnd = new Random[threads * padding];
            for (int i = 0; i < threads * padding; ++i)
                // allocate together
                rnd[i] = new Random(100);
            for (int i = 0; i < threads; ++i) {
                final Thread thread = new Thread(new RandomTask(rnd[i * padding],
                        i, cnt, latch));
                thread.start();
            }
        }
    
        private static void testTLRandom(final int threads, final long cnt) {
            final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
            for (int i = 0; i < threads; ++i) {
                final Thread thread = new Thread(
                        new RandomTask(null, i, cnt, latch) {
                            // 改变RandowTask中获取Random的方式
                            @Override
                            protected Random getRandom() {
                                return ThreadLocalRandom.current();
                            }
                        });
                thread.start();
            }
        }
    
        private static void testTL_Random(final int threads, final long cnt) {
            final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads);
            final ThreadLocal<Random> rnd = new ThreadLocal<Random>() {
                @Override
                protected Random initialValue() {
                    return new Random(100);
                }
            };
            for (int i = 0; i < threads; ++i) {
                final Thread thread = new Thread(
                        new RandomTask(null, i, cnt, latch) {
                            @Override
                            protected Random getRandom() {
                                return rnd.get();
                            }
                        });
                thread.start();
            }
        }
    }
    

    测试结果

    Shared java.util.Random
    第一个测试使用的是共享的java.util.Random实例。高争夺的CAS操作严重影响了它的性能。仅仅开两个线程都会受争夺的影响,然后现实中很少会发生这种争夺的情况。下面是所有线程的最小和最大运行时间。

    “Shared” java.util.concurrent.ThreadLocalRandom
    接下来的测试使用第二个类——java.util.concurrent.ThreadLocalRandom。 如你所见,在程序运行的线程数低于CPU的线程数时性能没有下降,当程序运行的线程数超过CPU的线程数时性能才线性的降低。另一个要注意的重点是,单一线程执行的效率是第一个案例的3倍——无竞争的CAS操作仍然表现糟糕。

    “Shared” ThreadLocal《java.util.Random》
    把java.util.Random实例装入ThreadLocal后执行的效率有些不一样,当线程数超过CPU核心数时性能就下降了——听起来像是CAS操作不能执行那么多单元。不过接下来的性能下降是线性的,和第二个案例很相似。

    Array of java.util.Random
    最后我想要检查CPU缓存行对ThreadLocalRandom 的改善作用和模拟java.util.Random在缺乏这种功能下的情况。你需要做的就是创建可以被很多线程使用的java.util.Random实例,我用java.util.Random[]来实现此目的并用array[N]表示第N个线程。

    总结

    • 任何情况下都不要在多个线程间共享一个java.util.Random实例,而该把它放入ThreadLocal之中。
    • Java7在所有情形下都更推荐使用java.util.concurrent.ThreadLocalRandom——它向下兼容已有的代码且运营成本更低。
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  • 基于多线程随机数生成算法

    千次阅读 2017-06-04 11:09:29
    本算法是根据多线程中每个线程获得CPU时间的不确定性而产生随机数,具有无规律性、无法预测、数据分布均匀的特点,虽然随机数产生效率较低,但相信在某些场合可以用的到。 算法模型:计算机的每一位都是0或1,如果...

    (只限于学习交流,未经许可,请勿用于商业用途)

    目前的随机数算法产生的多是伪随机数,产生真的随机数则一般需要获取外界环境的输入。本算法是根据多线程中每个线程获得CPU时间的不确定性而产生随机数,具有无规律性、无法预测、数据分布均匀的特点,虽然随机数产生效率较低,但相信在某些场合可以用的到。

    算法模型:计算机的每一位都是0或1,如果每一位对应一个独立的线程,在这个线程中不断改变对应位置的值,多位组合在一起就可以形成不同的二进制数字,每一刻访问都会得到随机组合的数。和摇杆抽奖类似。当然也可以每一位用0~9的数字进行循环,但是因为这样是有次序的循环,产生的随机数不够均匀。

    关于CPU时间分配这一块不是很了解,个人认为这样产生的随机数是无法预测的,欢迎大家过来讨论。

    附java代码的例子:

    public class Random {
    	private boolean flag = true, isFirst = true;
    	private int[] a = new int[8];
    	private Thread t0, t1;
    
    	public boolean isFlag() {
    		return flag;
    	}
    
    	public void setFlag(boolean flag) {//在结束随机数的产生之后,应把flag置为false
    		this.flag = flag;
    	}
    	public int getRandom() throws InterruptedException {
    		//如果是第一次,需要启动多线程
    		if (isFirst) {
    			isFirst = false;
    			for (int i = 0; i < a.length; i++) {
    				getSubThread(i).start();
    			}
    		}
    		Thread.sleep(0, 1);//也可以用yield(),可提高几十倍效率,但产生的随机数分布不够均匀
    
    		int sum = 0;
    		//转换为十进制
    		for (int i = 0; i < a.length; i++) {
    			Thread.yield();
    			sum = (sum << 1) + a[i];
    		}
    		return sum;
    	}
    
    	private Thread getSubThread(int i) {
    		// TODO Auto-generated method stub
    		Thread t = new Thread(new Runnable() {
    
    			@Override
    			public void run() {
    				// TODO Auto-generated method stub
    				while (flag) {
    					a[i] ^= 1;
    					Thread.yield();//让出线程,否则在flag变化后还可能继续消耗资源
    				}
    			}
    		});
    		return t;
    	}
    }
    采用8位2进制,产生25600个随机数耗时约25~30s

    下图是系统自带的随机数产生方法与本文的算法产生的随机数分布图,二者方差接近。



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  • 就是为了解决在多线程下使用单个Random实例生成随机数时,当多个线程同时计算随机数来计算新的种子时,多个线程会竞争同一个原子变量的更新操作,由于原子变量的更新是CAS操作,同时只有一个线程会成功,所以会造成...
  • java随机数多线程求和

    2019-08-02 09:15:42
    直接上代码: public class ExecutorsCalculate { static int[] nums = new int[1000]; static Random random = new Random(); static int sums; static { for (int i = 0;... nums[i]...
  • 多线程生成随机数

    千次阅读 2011-10-13 15:51:57
    多线程情况下,调用Random的Next方法获取随机数较长时间后,获取的随机数将都是0。   解决办法: 1、 使用RandomNumberGenerator类获取随机数 2、 把Random进行线程安全的封装 class ThreadSafeRan
  • 1.前言在Java中一提到随机数,很多人就会想到Random类,如果有生成随机数的需求的时候,大多数时候都会选择使用Random来进行随机数生成,虽然其内部使用CAS来实...
  • 单机 随机数生成规则

    2019-11-21 17:03:48
    总是需要生成,我就记录一下。如果 你是个服务情况下,自己加个分布式锁就ok ... import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.Random;... * 非线程安全 id生成器 * @author quanran...
  • 同时生成多随机数

    千次阅读 2018-08-20 14:06:59
    这种基于时间的随机方法,在同时生成个随机值是不随机的。当然通过线程休眠,使用rand也可以实现随机,效率太低了。采用c++11的正态分布引擎改进了一下。vs2015下,是没问题的,vs2012不知道行不行。如果想了解...
  • GSL中的随机数生成

    2021-09-28 08:26:05
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    2019-09-30 00:55:16
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空空如也

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多线程随机数生成