都為你整理好了，Java 各種隨機(jī)方式對(duì)比！
來(lái)源：www.jianshu.com/p/2f6acd169202
1. Math.random() 靜態(tài)方法
產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)是 0 - 1 之間的一個(gè) double，即 0 <= random <= 1。
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(Math.random());
}
結(jié)果：
0.3598613895606426
0.2666778145365811
0.25090731064243355
0.011064998061666276
0.600686228175639
0.9084006027629496
0.12700524654847833
0.6084605849069343
0.7290804782514261
0.9923831908303121
實(shí)現(xiàn)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(dāng)?shù)谝淮握{(diào)用 Math.random() 方法時(shí)，自動(dòng)創(chuàng)建了一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)生成器，實(shí)際上用的是 new java.util.Random()。
當(dāng)接下來(lái)繼續(xù)調(diào)用 Math.random() 方法時(shí)，就會(huì)使用這個(gè)新的偽隨機(jī)數(shù)生成器。
源碼如下：
public static double random() {
Random rnd = randomNumberGenerator;
if (rnd == null) rnd = initRNG(); // 第一次調(diào)用，創(chuàng)建一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)生成器
return rnd.nextDouble();
}
private static synchronized Random initRNG() {
Random rnd = randomNumberGenerator;
return (rnd == null) ? (randomNumberGenerator = new Random()) : rnd; // 實(shí)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，因此在多線程情況下，只有一個(gè)線程會(huì)負(fù)責(zé)創(chuàng)建偽隨機(jī)數(shù)生成器（使用當(dāng)前時(shí)間作為種子），其他線程則利用該偽隨機(jī)數(shù)生成器產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)。
因此 Math.random() 方法是線程安全的。
什么情況下隨機(jī)數(shù)的生成線程不安全：
線程1在第一次調(diào)用 random() 時(shí)產(chǎn)生一個(gè)生成器 generator1，使用當(dāng)前時(shí)間作為種子。
線程2在第一次調(diào)用 random() 時(shí)產(chǎn)生一個(gè)生成器 generator2，使用當(dāng)前時(shí)間作為種子。
碰巧 generator1 和 generator2 使用相同的種子，導(dǎo)致 generator1 以后產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)每次都和 generator2 以后產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)相同。
什么情況下隨機(jī)數(shù)的生成線程安全：Math.random() 靜態(tài)方法使用
線程1在第一次調(diào)用 random() 時(shí)產(chǎn)生一個(gè)生成器 generator1，使用當(dāng)前時(shí)間作為種子。
線程2在第一次調(diào)用 random() 時(shí)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有一個(gè)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(jié)果：
Thread-1: 0.8043581595645333
Thread-0: 0.9338269554390357
Thread-1: 0.5571569413128877
Thread-0: 0.37484586843392464
2. java.util.Random 工具類(lèi)
基本算法：linear congruential pseudorandom number generator (LGC) 線性同余法偽隨機(jī)數(shù)生成器
缺點(diǎn)：可預(yù)測(cè)
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(jì)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(yù)測(cè)出下一個(gè)輸出的隨機(jī)數(shù)。
You should never use an LCG for security-critical purposes.
在注重信息安全的應(yīng)用中，不要使用 LCG 算法生成隨機(jī)數(shù)，請(qǐng)使用 SecureRandom。
使用：
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
System.out.println(random.nextInt());
}
結(jié)果：
-24520987
-96094681
-952622427
300260419
1489256498
Random類(lèi)默認(rèn)使用當(dāng)前系統(tǒng)時(shí)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(lèi)提供的方法：API
nextBoolean() - 返回均勻分布的 true 或者 false
nextBytes(byte[] bytes)
nextDouble() - 返回 0.0 到 1.0 之間的均勻分布的 double
nextFloat() - 返回 0.0 到 1.0 之間的均勻分布的 float
nextGaussian()- 返回 0.0 到 1.0 之間的高斯分布（即正態(tài)分布）的 double
nextInt() - 返回均勻分布的 int
nextInt(int n) - 返回 0 到 n 之間的均勻分布的 int （包括 0，不包括 n）
nextLong() - 返回均勻分布的 long
setSeed(long seed) - 設(shè)置種子
只要種子一樣，產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)也一樣：因?yàn)榉N子確定，隨機(jī)數(shù)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(jié)果：
-498702880 = -498702880
-858606152 = -858606152
1942818232 = 1942818232
-1044940345 = -1044940345
1588429001 = 1588429001
3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 工具類(lèi)
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(gè)線程有一個(gè)獨(dú)立的隨機(jī)數(shù)生成器，用于并發(fā)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，能夠解決多個(gè)線程發(fā)生的競(jìng)爭(zhēng)爭(zhēng)奪。
效率更高！ThreadLocalRandom 不是直接用 new 實(shí)例化，而是第一次使用其靜態(tài)方法 current()得到 ThreadLocal
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(jié)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.
操作系統(tǒng)收集了一些隨機(jī)事件，比如鼠標(biāo)點(diǎn)擊，鍵盤(pán)點(diǎn)擊等等，
SecureRandom 使用這些隨機(jī)事件作為種子。
SecureRandom 提供加密的強(qiáng)隨機(jī)數(shù)生成器 (RNG)，要求種子必須是不可預(yù)知的，產(chǎn)生非確定性輸出。
SecureRandom 也提供了與實(shí)現(xiàn)無(wú)關(guān)的算法，
因此，調(diào)用方（應(yīng)用程序代碼）會(huì)請(qǐng)求特定的 RNG 算法并將它傳回到該算法的 SecureRandom 對(duì)象中。
如果僅指定算法名稱，如下所示：
SecureRandom random = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
如果既指定了算法名稱又指定了包提供程序，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(jié)果：
704046703 != 2117229935
60819811 != 107252259
425075610 != -295395347
682299589 != -1637998900
-1147654329 != 1418666937
5. 隨機(jī)字符串
可以使用 Apache Commons-Lang 包中的 RandomStringUtils 類(lèi)。
Maven 依賴如下：
<dependency>
<groupId>commons-lang</groupId>
<artifactId>commons-lang</artifactId>
<version>2.6</version>
</dependency>
API 參考：
https://commons.apache.org/proper/commons-lang/javadocs/api-
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(lèi)的實(shí)現(xiàn)上也是依賴了 java.util.Random 工具類(lèi)：
RandomStringUtils 類(lèi)的定義
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