1, 总结下: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.current().ints