Java 生成隨機數的 5 種方式，你知道幾種？

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。

使用：

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()。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<ThreadLocalRandom> 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

能夠使用 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：https://commons.apache.org/pr...

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：

參考：

• http://yangzb.iteye.com/blog/...
• http://stackoverflow.com/ques...

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