都為你整理好了，5種Java 隨機方式對比！你都知道嗎？-有解無憂

1. Math.random() 靜態方法

產生的亂數是 0 - 1 之間的一個 double，即 0 <= random <= 1，

for (int i = 0; i < 10; i++) {
  System.out.println(Math.random());
}

結果：

0.3598613895606426

0.2666778145365811

0.25090731064243355

0.011064998061666276

0.600686228175639

0.9084006027629496

0.12700524654847833

0.6084605849069343

0.7290804782514261

0.9923831908303121

實作原理：

When this method is first called, it creates a single new pseudorandom-number generator, exactly as if by the expression new java.util.Random() This new pseudorandom-number generator is used thereafter for all calls to this method and is used nowhere else.

當第一次呼叫 Math.random() 方法時，自動創建了一個偽亂數生成器，實際上用的是 new java.util.Random()，整理了一份Java面試寶典完整版PDF

當接下來繼續呼叫 Math.random() 方法時，就會使用這個新的偽亂數生成器，

原始碼如下：

public static double random() {
    Random rnd = randomNumberGenerator;
    if (rnd == null) rnd = initRNG(); // 第一次呼叫，創建一個偽亂數生成器
    return rnd.nextDouble();
}

private static synchronized Random initRNG() {
    Random rnd = randomNumberGenerator;
    return (rnd == null) ? (randomNumberGenerator = new Random()) : rnd; // 實際上用的是new java.util.Random()
}

This method is properly synchronized to allow correct use by more than one thread.

However, if many threads need to generate pseudorandom numbers at a great rate, it may reduce contention for each thread to have its own pseudorandom-number generator.

initRNG() 方法是 synchronized 的，因此在多執行緒情況下，只有一個執行緒會負責創建偽亂數生成器（使用當前時間作為種子），其他執行緒則利用該偽亂數生成器產生亂數，

因此 Math.random() 方法是執行緒安全的，

什么情況下亂數的生成執行緒不安全：

執行緒1在第一次呼叫 random() 時產生一個生成器 generator1，使用當前時間作為種子，
執行緒2在第一次呼叫 random() 時產生一個生成器 generator2，使用當前時間作為種子，
碰巧 generator1 和 generator2 使用相同的種子，導致 generator1 以后產生的亂數每次都和 generator2 以后產生的亂數相同，

什么情況下亂數的生成執行緒安全：Math.random() 靜態方法使用

執行緒1在第一次呼叫 random() 時產生一個生成器 generator1，使用當前時間作為種子，
執行緒2在第一次呼叫 random() 時發現已經有一個生成器 generator1，則直接使用生成器 generator1，

public class JavaRandom { public static void main(String args[]) { new MyThread().start(); new MyThread().start(); } } class MyThread extends Thread { public void run() { for (int i = 0; i < 2; i++) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + Math.random()); } } }

結果：

Thread-1: 0.8043581595645333

Thread-0: 0.9338269554390357

Thread-1: 0.5571569413128877

Thread-0: 0.37484586843392464

2. java.util.Random 工具類

基本演算法：linear congruential pseudorandom number generator (LGC) 線性同余法偽亂數生成器

缺點：可預測

An attacker will simply compute the seed from the output values observed.

This takes significantly less time than 2^48 in the case of java.util.Random.

從輸出中可以很容易計算出種子值，

It is shown that you can predict future Random outputs observing only two(!) output values in time roughly 2^16.

因此可以預測出下一個輸出的亂數，

You should never use an LCG for security-critical purposes.

在注重資訊安全的應用中，不要使用 LCG 演算法生成亂數，請使用 SecureRandom，

使用：

Random random = new Random();

for (int i = 0; i < 5; i++) {
    System.out.println(random.nextInt());
}

結果：

-24520987

-96094681

-952622427

300260419

1489256498

Random類默認使用當前系統時鐘作為種子:

public Random() {
    this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());
}

public Random(long seed) {
    if (getClass() == Random.class)
        this.seed = new AtomicLong(initialScramble(seed));
    else {
        // subclass might have overriden setSeed
        this.seed = new AtomicLong();
        setSeed(seed);
    }
}

Random類提供的方法：API

nextBoolean() - 回傳均勻分布的 true 或者 false
nextBytes(byte[] bytes)
nextDouble() - 回傳 0.0 到 1.0 之間的均勻分布的 double
nextFloat() - 回傳 0.0 到 1.0 之間的均勻分布的 float
nextGaussian()- 回傳 0.0 到 1.0 之間的高斯分布（即正態分布）的 double
nextInt() - 回傳均勻分布的 int
nextInt(int n) - 回傳 0 到 n 之間的均勻分布的 int （包括 0，不包括 n）
nextLong() - 回傳均勻分布的 long
setSeed(long seed) - 設定種子

只要種子一樣，產生的亂數也一樣：因為種子確定，亂數演算法也確定，因此輸出是確定的！

Random random1 = new Random(10000);
Random random2 = new Random(10000);

for (int i = 0; i < 5; i++) {
    System.out.println(random1.nextInt() + " = " + random2.nextInt());
}

結果：

-498702880 = -498702880

-858606152 = -858606152

1942818232 = 1942818232

-1044940345 = -1044940345

1588429001 = 1588429001

3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 工具類

ThreadLocalRandom 是 JDK 7 之后提供，也是繼承至

java.util.Random，

private static final ThreadLocal<ThreadLocalRandom> localRandom =
    new ThreadLocal<ThreadLocalRandom>() {
        protected ThreadLocalRandom initialValue() {
            return new ThreadLocalRandom();
        }
};

每一個執行緒有一個獨立的亂數生成器，用于并發產生亂數，能夠解決多個執行緒發生的競爭爭奪，

效率更高！ThreadLocalRandom 不是直接用 new 實體化，而是第一次使用其靜態方法 current()得到 ThreadLocal實體，然后呼叫 java.util.Random 類提供的方法獲得各種亂數，

使用：

public class JavaRandom {
    public static void main(String args[]) {
        new MyThread().start();
        new MyThread().start();
    }
}
class MyThread extends Thread {
    public void run() {
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + ThreadLocalRandom.current().nextDouble());
        }
    }
}

結果：

Thread-0: 0.13267085355389086

Thread-1: 0.1138484950410098

Thread-0: 0.17187774671469858

Thread-1: 0.9305225910262372

4. java.Security.SecureRandom

也是繼承至 java.util.Random，

Instances of java.util.

Random are not cryptographically secure.

Consider instead using SecureRandom to get a cryptographically secure pseudo-random number generator for use by security-sensitive applications.

SecureRandom takes Random Data from your os (they can be interval between keystrokes etc - most os collect these data store them in files - /dev/random and /dev/urandom in case of linux/solaris) and uses that as the seed.

作業系統收集了一些隨機事件，比如滑鼠點擊，鍵盤點擊等等，

SecureRandom 使用這些隨機事件作為種子，

SecureRandom 提供加密的強亂數生成器 (RNG)，要求種子必須是不可預知的，產生非確定性輸出，

SecureRandom 也提供了與實作無關的演算法，

因此，呼叫方（應用程式代碼）會請求特定的 RNG 演算法并將它傳回到該演算法的 SecureRandom 物件中，

如果僅指定演算法名稱，如下所示：

SecureRandom random = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");

如果既指定了演算法名稱又指定了包提供程式，如下所示：

SecureRandom random = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG", "SUN");

使用：

SecureRandom random1 = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
SecureRandom random2 = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");

for (int i = 0; i < 5; i++) {
    System.out.println(random1.nextInt() + " != " + random2.nextInt());
}

結果：

704046703 != 2117229935

60819811 != 107252259

425075610 != -295395347

682299589 != -1637998900

-1147654329 != 1418666937

5. 隨機字串

可以使用 Apache Commons-Lang 包中的 RandomStringUtils 類，

Maven 依賴如下：

<dependency>
    <groupId>commons-lang</groupId>
    <artifactId>commons-lang</artifactId>
    <version>2.6</version>
</dependency>

API 參考：

commons.apache.org/proper/comm…

2.6/org/apache/commons/lang/RandomStringUtils.html

示例：

public class RandomStringDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // Creates a 64 chars length random string of number.
        String result = RandomStringUtils.random(64, false, true);
        System.out.println("random = " + result);

        // Creates a 64 chars length of random alphabetic string.
        result = RandomStringUtils.randomAlphabetic(64);
        System.out.println("random = " + result);

        // Creates a 32 chars length of random ascii string.
        result = RandomStringUtils.randomAscii(32);
        System.out.println("random = " + result);

        // Creates a 32 chars length of string from the defined array of
        // characters including numeric and alphabetic characters.
        result = RandomStringUtils.random(32, 0, 20, true, true, "qw32rfHIJk9iQ8Ud7h0X".toCharArray());
        System.out.println("random = " + result);

    }
}

RandomStringUtils 類的實作上也是依賴了 java.util.Random 工具類：

RandomStringUtils 類的定義整理了一份Java面試寶典完整版PDF

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/250027.html

標籤：Java

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