关键词：
参考技术A在软件测试中，经常会遇到随机数。我简单分成了两类：
其实第二个场景包含在第一个场景内。对于接口测试来说，通常我们直接使用第二种场景比较多，就是从某一个集合中随机取一个值。如果更复杂一些，每个值拥有不同的权重，其中这个也可以转化成第二个场景来说。
为什么要把第二个场景和第一个场景分开呢，这个问题源于之前写过的文章ConcurrentHashMap性能测试，当时发现自己封装的com.funtester.frame.SourceCode#random(java.util.List )方法性能存在瓶颈，特别消耗CPU资源。
虽然单机QPS也在50万+，但是因为这个方法很多地方都会用到，所以还是想提升一些性能。所以我就搜索了一些高性能随机数的功能，跟我之前搜到的资料一致，使用java.util.concurrent.ThreadLocalRandom这个实现类是性能最高的，方法如下：
针对第二种场景，还有一种实现思路：通过循环去集合中取即可。就是顺序去取，而不是每次都从集合中随机。
举个例子，我们有10万测试用户进行流量回放，演示代码如下：
这里调用了两次com.funtester.frame.SourceCode#random(java.util.List )，当QPS到达10万级别时候，理论上这个方法导致的瓶颈还是有一些影响的。
所以我用了新思路进行改造，下面是两种思路的对比压测用例，这个测试用例里面其实有三个实现：
用例如下：
由于测试中均达到了CPU硬件瓶颈，相同参数情况下结论比较明显，就没有进行多轮的对比测试。下面分享一下测试结果：
没想到用了java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger反而性能更高了，这个问题略微有点深奥，暂时没有思路。
下面我们来测试一下单线程的性能，下面是我的用例：
下面是测试结果，这里我记录了执行完所有循环次数的时间，单位是ms（毫秒）。
这下结论明确了，就java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger了。
最终写了一个新的随机对象的方法：
「BUG挖掘机·性能征服者·头顶锅盖」
读java性能权威指南（第2版）笔记26_性能测试方法下
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