多线程中应使用 ThreadLocalRandom 而非 Random，因后者依赖 AtomicLong CAS 导致高并发下性能骤降且可能产生重复/可预测值；ThreadLocalRandom 每线程私有实例，零竞争，但缺失 nextGaussian()、setSeed() 等方法，且 nextBytes() 不保证填满数组。
为什么多线程里用 java.util.Random 会变慢甚至出错
因为 java.util.Random 内部用 AtomicLong 做种子更新，每次调用 nextInt()、nextDouble() 都要 CAS 重试。高并发下线程争抢激烈，大量失败重试拖慢速度；更隐蔽的问题是：某些 JDK 版本中，连续多次 nextLong() 可能因竞争导致种子更新顺序错乱，产出重复或可预测的值。
- 典型现象：
Random.nextInt()在压测时吞吐骤降，或多个线程生成的随机数序列高度相似 - 适用场景：单线程工具类、测试数据生成、非关键路径的轻量随机
- 别在
Runnable或CompletableFuture里共享同一个Random实例
ThreadLocalRandom 怎么用才不白费
它不是靠加锁，而是每个线程首次调用时初始化自己的私有 Random 实例，后续完全无共享、无竞争。但必须通过静态方法获取——不能 new，也不能从其他 Random 派生。
- 正确写法：
ThreadLocalRandom.current().nextInt(100)，每次都要调current() - 错误写法：
new ThreadLocalRandom()（构造函数私有）、ThreadLocalRandom.current().setSeed(...)（不生效） - 注意：
ThreadLocalRandom不支持设置自定义种子，初始化种子来自System.nanoTime()和UNSAFE操作，不可控但够安全
替换时要注意的三个兼容性断点
ThreadLocalRandom 接口和 Random 高度一致，但少了几个常用方法，硬替可能编译不过或逻辑跑偏。
- 没有
nextGaussian()—— 如果需要正态分布，得自己用 Box-Muller 公式实现，或继续用Random实例（隔离在线程内） - 没有
setSeed(long)—— 无法复现随机序列，单元测试若依赖固定种子，得保留Random分支 -
nextBytes(byte[])行为不同：它不保证填满整个数组（文档明确说明），而Random.nextBytes()一定填满；若业务依赖“必填满”，需加循环校验
性能差距到底有多大
在 16 核机器上，100 个线程并发调用 nextInt() 100 万次：Random 耗时约 850ms，ThreadLocalRandom 稳定在 110ms 左右。差距主要来自 CAS 失败率——线程越多，Random 的失败率指数上升。
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- 小线程数（≤4）时差异不明显，但代码可维护性上
ThreadLocalRandom更清晰 - JDK 17+ 中
Random底层已优化，但ThreadLocalRandom仍是唯一零竞争方案 - 如果用
ForkJoinPool，尤其要注意：工作线程复用频繁，ThreadLocalRandom的线程局部性优势更突出
Random 设种子，子线程又切到 ThreadLocalRandom。这种跨上下文的随机性衔接，没人帮你自动对齐。 
