Korrekte Art, Random in Multithread-Anwendung zu verwenden

Question

Ok. Hier ist, was ich weiß, dass nicht funktionieren:

int Rand() 
{ 
    //will return the same number over and over again 
    return new Random().Next(); 
} 

static Random rnd=new Random(); 

int Rand() 
{ 
    //if used like this from multiple threads, rnd will dissintegrate 
    //over time and always return 0 
    return rnd.Next(); 
} 

Diese korrekt funktionieren, aber wenn von mehreren Threads verwendet wird, geht die CPU-Auslastung Weg nach oben, die ich nicht will, und was ich denke, ist nicht notwendig:

int Rand() 
{ 
    lock(rnd) 
    { 
     return rnd.Next(); 
    } 
} 

Also, gibt es eine Thread-safe Random-Klasse für C#, oder eine bessere Möglichkeit, es zu verwenden?

Answer 1

ich so etwas wie dieses:

public static class StaticRandom 
{ 
    static int seed = Environment.TickCount; 

    static readonly ThreadLocal<Random> random = 
     new ThreadLocal<Random>(() => new Random(Interlocked.Increment(ref seed))); 

    public static int Rand() 
    { 
     return random.Value.Next(); 
    } 
} 

Answer 2

denke ich, was Sie wollen Threadstatic ist

[ThreadStatic] 
static Random rnd=new Random(); 

int Rand() 
{ 
    if (rnd == null) 
    { 
     rnd = new Random() 
    } 
    //Now each thread gets it's own version 
    return rnd.Next(); 
} 

Auf diese Weise jeder Thread seine eigene Version Ihrer rnd Eigenschaft erhalten

Der Grund Ihrer Schließanlage wird die CPU-Auslastung erhöhen, da alle Threads auf die warten einzelner Punkt (sollte nur ein Problem sein, wenn Sie es häufig verwenden)

[Update] Ich habe die Initialisierung behoben. Wie jemand darauf hingewiesen hat, lässt es die Tatsache zurück, dass, wenn Sie mehrere Threads in der gleichen Millisekunde starten, sie dieselben Ergebnisse produzieren werden.

Answer 3

readonly ThreadLocal<Random> random = 
    new ThreadLocal<Random>(() => new Random(GetSeed())); 

int Rand() 
{ 
    return random.Value.Next(); 
} 

static int GetSeed() 
{ 
    return Environment.TickCount * Thread.CurrentThread.ManagedThreadId; 
} 

(schamlos aus dem Kommentar von Jeroen Vannevel gestohlen)

Answer 4

Meine Gruppe vor kurzem in diese aussah. Wir kamen zu dem Schluss, dass wir einen Zufallszahlengenerator verwenden sollten, der speziell für die parallele Datenverarbeitung entwickelt wurde. Tina's Zufallszahlengenerator-Bibliothek (http://numbercrunch.de/trng/) hat eine stabile Implementierung und ein Handbuch mit einer theoretischen Einführung und Verweisen auf die relevante Literatur. Bis jetzt sind wir sehr zufrieden damit.