僞隨機數

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筆者最近在練習Mysql語句優化，奈何年少不懂，找不到百萬級別的測試數據，只好用java隨機生成數據湊合用一下，因此寫下此篇博客，經測試生成500萬條數據後臺用了9秒，徹底能夠接受

1. Random

random僞隨機數類在 java.util 包下，是最經常使用的隨機數生成器，其使用線性同餘公式來生成隨機數，因此才說是僞隨機。該類的實例是線程安全的，多線程併發使用可能會遇到爭用問題，這時可用 ThreadLocalRandom 來解決這個問題，此外還有 SecureRandom 、SplittableRandom 隨機生成器，這裏就不擴展說明了

2. 構造方法與經常使用方法

類型	名字	解釋
	Random()	默認構造函數
	Random(long seed)	有參構造，用種子建立僞隨機生成器
int	nextInt	返回生成器中生成表序列中的下一個僞隨機數
int	nextInt(int n)	返回均勻分佈於區間 [0,n)的僞隨機數
double	nextDouble	返回下一個僞隨機數 [0.0,1.0)

3. 具體分析

先看無參構造，直接上源碼

// 無參構造也是調用有參構造的，那麼放出有參構造，再看裏面具體內容
public Random() {
    this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());
}


// 有參構造接收長整型種子參數
public Random(long seed) {
    // 判斷是否本類
    if (getClass() == Random.class)
        // 能夠看出長整型種子是Atomic原子型的，即線程安全
        // initialScramble() 是seed與兩個具體數值運算，這裏不給出了
        this.seed = new AtomicLong(initialScramble(seed));
    else {
        // subclass might have overriden setSeed
        // 翻譯：子類可能重寫setSeed方法
        this.seed = new AtomicLong();
        setSeed(seed);
    }
}


// 再回無參構造內部
// 其中 ^ System.nanoTime() 表示與系統納秒異或運算，也就是說隨機數依賴於時間
this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());

private static final AtomicLong seedUniquifier = new AtomicLong(8682522807148012L);
private static long seedUniquifier() {
    // L'Ecuyer, "Tables of Linear Congruential Generators of
    // Different Sizes and Good Lattice Structure", 1999
    // 翻譯：不一樣大小結構良好的線性同餘生成元表，
    for (;;) {
        long current = seedUniquifier.get();
        long next = current * 181783497276652981L;
        // 用到了CAS輕量鎖
        if (seedUniquifier.compareAndSet(current, next))
            return next;
    }
}

再看nextInt方法，有參的方法用邏輯運算把範圍指定，這裏就不介紹了

public int nextInt() {
    return next(32);
}

protected int next(int bits) {
    long oldseed, nextseed;
    AtomicLong seed = this.seed;
    do {
        oldseed = seed.get();
        nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;  // 都是具體的值位運算
    } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));  // 改變值
    return (int)(nextseed >>> (48 - bits));     // 可能這些位運算就是線性同餘把
}

簡單使用

Random r1 = new Random();
Random r2 = new Random();
Random r3 = new Random();
Random r4 = new Random(1000);
Random r5 = new Random(1000);

System.out.println(r1.nextInt());
System.out.println(r2.nextInt());
System.out.println(r3.nextInt(100));
System.out.println(r4.nextInt());
System.out.println(r5.nextInt());

491030142
2021835847
49
-1244746321
-1244746321

從結果和源碼能夠看出：

• 這裏補充一下seed是final類型，線程更安全
• 給定seed以後，僞隨機數的序列是肯定的
• 而沒有給seed由於依賴於變化的時間，因此每次的序列是不肯定的
• 經常使用 new Random.nextInt(int n)來生成僞隨機數

4. Math.random

咱們最經常使用仍是這個函數，靜態調用方便簡單

// 底層仍是用了Random類
public static double random() {
    return RandomNumberGeneratorHolder.randomNumberGenerator.nextDouble();
}

// 新建一個依賴時間的隨機數生成器
private static final class RandomNumberGeneratorHolder {
    static final Random randomNumberGenerator = new Random();
}

// 位運算增強隨機
public double nextDouble() {
    return (((long)(next(26)) << 27) + next(27)) * DOUBLE_UNIT;
}

從源碼能夠看出：

• 這個類方便咱們使用僞隨機數，每次調用就新建一個Random類
• 也知道區間爲 [0.0,1.0)

生成給定範圍的僞隨機數

// 給定範圍
int min = 10;
int max = 15;

// 生成僞隨機小數
double num = Math.random();

// 範圍邏輯運算，想一下很簡單的
int rs = (int)(num * (max - min + 1) + min);
        
System.out.println(rs); // 須要整數的位數

5. 這裏貼一下生成測試數據中密碼的邏輯

// 密碼字符範圍
String range = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ~!@#$%^&*()_+[];',.<>?:{}|";

// 生成100個僞隨機密碼
for(int i = 0; i < 100; i++){
    
    // 字符串
    StringBuffer bf = new StringBuffer();
    
    // 密碼長度8~20
    int len = (int)(Math.random() * (20 - 8 + 1) + 8);
    for(int j = 0; j < len; j++){
        int index = new Random().nextInt(range.length());
        bf.append(range.charAt(index));
    }
    System.out.println(bf.toString());
}

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// 徹底看不懂，還能夠加上MD5加密