随机数与取模结果对比

Posted 2020-06-16

今日发现项目中在使用TBSchedule，对于生成的TaskItem数据，item是通过随机数生成的，如使用 new Random().nextInt(4)+1; 此运算会返回1~4的随机数字。其实这种做法是不均衡的，如果在少量数据时，对于数据的处理没有什么影响，但当有大数据量时，可能使个别服务器处理数据的压力加大， 因此我们最好通过取模方式来进行处理。比如对待处理的数据order_id取模。 order_id%+1,生成1~4的任务项。

针对上面提到不均衡的问题，进行简单测试统计如下：

 1 public static void main(String[] args) {
 2         int size = 1000000;
 3         Map<Integer,Integer> map1 = new HashMap<Integer,Integer>();
 4         for(int i=1;i<size;i++) {
 5             int k = new Random().nextInt(4) + 1;
 6             if(map1.containsKey(k)){
 7                 map1.put(k, map1.get(k)+1);
 8             }else{
 9                 map1.put(k, 1);
10             }
11         }
12 
13         for(Map.Entry<Integer,Integer> entry:map1.entrySet()){
14             System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
15         }
16 
17 
18         System.out.println("-----------------------------------");
19         Map<Integer,Integer> map2 = new HashMap<Integer,Integer>();
20         for(int i=1; i<size; i++){
21             int k = i%4+1;
22             if(map2.containsKey(k)){
23                 map2.put(k, map2.get(k)+1);
24             }else{
25                 map2.put(k, 1);
26             }
27         }
28 
29         for(Map.Entry<Integer,Integer> entry:map2.entrySet()){
30             System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
31         }
32     }