都爲你整理好了，5種Java 隨機方式對比！你都知道嗎？

時間  2021-01-19
標籤 html java linux 面試 算法 express apache 安全 多線程 併發 欄目 Java 简体版
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1. Math.random() 靜態方法

產生的隨機數是 0 - 1 之間的一個 double，即 0 <= random <= 1。html

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

結果：java

0.3598613895606426linux

0.2666778145365811面試

0.25090731064243355算法

0.011064998061666276express

0.600686228175639apache

0.9084006027629496安全

0.12700524654847833多線程

0.6084605849069343併發

0.7290804782514261

0.9923831908303121

實現原理：

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.

當第一次調用 Math.random() 方法時，自動建立了一個僞隨機數生成器，實際上用的是 new java.util.Random()。整理了一份Java面試寶典完整版PDF

當接下來繼續調用 Math.random() 方法時，就會使用這個新的僞隨機數生成器。

源碼以下：

public static double random() {
    Random rnd = randomNumberGenerator;
    if (rnd == null) rnd = initRNG(); // 第一次調用，建立一個僞隨機數生成器
    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，所以在多線程狀況下，只有一個線程會負責建立僞隨機數生成器（使用當前時間做爲種子），其餘線程則利用該僞隨機數生成器產生隨機數。

所以 Math.random() 方法是線程安全的。

什麼狀況下隨機數的生成線程不安全：

  • 線程1在第一次調用 random() 時產生一個生成器 generator1，使用當前時間做爲種子。

  • 線程2在第一次調用 random() 時產生一個生成器 generator2，使用當前時間做爲種子。

  • 碰巧 generator1 和 generator2 使用相同的種子，致使 generator1 之後產生的隨機數每次都和 generator2 之後產生的隨機數相同。

什麼狀況下隨機數的生成線程安全：Math.random() 靜態方法使用

  • 線程1在第一次調用 random() 時產生一個生成器 generator1，使用當前時間做爲種子。

  • 線程2在第一次調用 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

基本算法：linear congruential pseudorandom number generator (LGC) 線性同餘法僞隨機數生成器

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.

從輸出中能夠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.

所以能夠預測出下一個輸出的隨機數。

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

在注重信息安全的應用中，不要使用 LCG 算法生成隨機數，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做爲種子:

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() - 返回均勻分佈的 true 或者 false

  • nextBytes(byte[] bytes)

  • nextDouble() - 返回 0.0 到 1.0 之間的均勻分佈的 double

  • nextFloat() - 返回 0.0 到 1.0 之間的均勻分佈的 float

  • nextGaussian()- 返回 0.0 到 1.0 之間的高斯分佈（即正態分佈）的 double

  • nextInt() - 返回均勻分佈的 int

  • nextInt(int n) - 返回 0 到 n 之間的均勻分佈的 int （包括 0，不包括 n）

  • nextLong() - 返回均勻分佈的 long

  • setSeed(long seed) - 設置種子

只要種子同樣，產生的隨機數也同樣：由於種子肯定，隨機數算法也肯定，所以輸出是肯定的！

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 以後提供，也是繼承至

java.util.Random。

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

每個線程有一個獨立的隨機數生成器，用於併發產生隨機數，可以解決多個線程發生的競爭爭奪。

效率更高！ThreadLocalRandom 不是直接用 new 實例化，而是第一次使用其靜態方法 current()獲得 ThreadLocal實例，而後調用 java.util.Random 類提供的方法得到各類隨機數。

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.

操做系統收集了一些隨機事件，好比鼠標點擊，鍵盤點擊等等，

SecureRandom 使用這些隨機事件做爲種子。

SecureRandom 提供加密的強隨機數生成器 (RNG)，要求種子必須是不可預知的，產生非肯定性輸出。

SecureRandom 也提供了與實現無關的算法，

所以，調用方（應用程序代碼）會請求特定的 RNG 算法並將它傳回到該算法的 SecureRandom 對象中。

若是僅指定算法名稱，以下所示：

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

若是既指定了算法名稱又指定了包提供程序，以下所示：

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. 隨機字符串

可使用 Apache Commons-Lang 包中的 RandomStringUtils 類。

Maven 依賴以下：

<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 類的實現上也是依賴了 java.util.Random 工具類：

都爲你整理好了，5種Java 隨機方式對比！你都知道嗎？

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

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