概述

該類的實例被用于生成偽隨機(jī)數(shù)的流。該類使用一個 48 位的種子，它被一個線性同余公式所修改。如果 Random 的兩個實例用同一種子創(chuàng)建，對每個實例完成同方法調(diào)用序列它們將生成和返回相同的數(shù)序列成同一方法調(diào)用序列，它們將生成和返回相同的數(shù)序列。

示例

public class RandomTest {public static void main(String[] args) {testRandom();System.out.println("---------------------");testRandom();System.out.println("---------------------");testRandom();}public static void testRandom(){Random random = new Random(1);for(int i=0; i<5; i++){System.out.print(random.nextInt()+"\t");}System.out.println("");} }

輸出結(jié)果：

從結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，只要種子一樣，獲取的隨機(jī)數(shù)的序列就是一致的。是一種偽隨機(jī)數(shù)的實現(xiàn)，而不是真正的隨機(jī)數(shù)。

Random 源碼分析

Random 類結(jié)構(gòu)

class Random implements java.io.Serializable {private final AtomicLong seed;private static final long multiplier = 0x5DEECE66DL;private static final long addend = 0xBL;private static final long mask = (1L << 48) - 1;private static final AtomicLong seedUniquifier = new AtomicLong(8682522807148012L);

有參構(gòu)造方法

public Random(long seed) {if (getClass() == Random.class)this.seed = new AtomicLong(initialScramble(seed));else {// subclass might have overriden setSeedthis.seed = new AtomicLong();setSeed(seed);} }private static long initialScramble(long seed) {return (seed ^ multiplier) & mask; }

通過傳入一個種子，來生成隨機(jī)數(shù)，通過上面的例子發(fā)現(xiàn)，種子一樣產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)序列一樣，如果每次使用想產(chǎn)生不一樣的序列，那就只能每次傳入一個不一樣的種子。

無參構(gòu)造方法

public Random() {this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());} private static long seedUniquifier() {// L'Ecuyer, "Tables of Linear Congruential Generators of// Different Sizes and Good Lattice Structure", 1999for (;;) {long current = seedUniquifier.get();long next = current * 181783497276652981L;if (seedUniquifier.compareAndSet(current, next))return next;} }

通過源碼發(fā)現(xiàn)，無參的構(gòu)造方法，里面幫我們自動產(chǎn)生了一個種子，并通過CAS自旋方式保證，每次獲取的種子不一樣，從而保證每次new Random()獲取的隨機(jī)序列不一致。

nextInt() 方法：獲取 int 隨機(jī)數(shù)

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;} while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); }

從代碼中我們可以發(fā)現(xiàn)，只要種子確定后，每次產(chǎn)生的數(shù)，都是采用固定的算法進(jìn)行產(chǎn)生的，所以只要種子確定后，每次產(chǎn)生的序列就是固定的。

每次更新種子的時候是使用的CAS來更新的，如果高并發(fā)的環(huán)境下，性能是個問題。

安全性問題

試想下，如果這是一個搖獎平臺，只要種子確定后，每次產(chǎn)生的序列都一樣。這樣就可利用這個漏洞來預(yù)測下一次開獎的號碼，這樣容易被一些人鉆空子。

jdk建議大家盡量要使用 SecureRandom 來實現(xiàn)隨機(jī)數(shù)的生成。

SecureRandom

SecureRandom是強(qiáng)隨機(jī)數(shù)生成器，主要應(yīng)用的場景為：用于安全目的的數(shù)據(jù)數(shù)，例如生成秘鑰或者會話標(biāo)示（session ID），在上文《偽隨機(jī)數(shù)安全性》中，已經(jīng)給大家揭露了弱隨機(jī)數(shù)生成器的安全問題，而使用SecureRandom這樣的強(qiáng)隨機(jī)數(shù)生成器將會極大的降低出問題的風(fēng)險。

產(chǎn)生高強(qiáng)度的隨機(jī)數(shù)，有兩個重要的因素：種子和算法。算法是可以有很多的，通常如何選擇種子是非常關(guān)鍵的因素。 如Random，它的種子是System.currentTimeMillis()，所以它的隨機(jī)數(shù)都是可預(yù)測的， 是弱偽隨機(jī)數(shù)。
強(qiáng)偽隨機(jī)數(shù)的生成思路：收集計算機(jī)的各種信息，鍵盤輸入時間，內(nèi)存使用狀態(tài)，硬盤空閑空間，IO延時，進(jìn)程數(shù)量，線程數(shù)量等信息，CPU時鐘，來得到一個近似隨機(jī)的種子，主要是達(dá)到不可預(yù)測性。

說的簡單點就是，使用加密算法生成很長的一個隨機(jī)種子，讓你無法猜測出種子，也就無法推導(dǎo)出隨機(jī)序列數(shù)。

Random性能問題

從 Random 源碼中我們發(fā)現(xiàn)，每次獲取隨機(jī)數(shù)的時候都是使用CAS的方式進(jìn)行更新種子的值。這樣在高并發(fā)的環(huán)境中會存在大量的CAS重試，導(dǎo)致性能下降。這時建議大家使用ThreadLocalRandom類來實現(xiàn)隨機(jī)數(shù)的生成。

ThreadLocalRandom 實現(xiàn)原理

Thread 類

Thread 類中有一個 threadLocalRandomSeed 屬性。

ThreadLocalRandom 結(jié)構(gòu)

SEED 變量是 threadLocalRandomSeed 在 Thread 對象中的偏移量。

ThreadLocalRandom.nextSeed() 方法

從這個方法中，我們發(fā)現(xiàn)，每個線程的種子值都存儲在Thread對象的threadLocalRandomSeed 屬性中。

結(jié)論

因為ThreadLocalRandom 中的種子存儲在Thread對象中，所以高并發(fā)獲取Random對象時，不會使用CAS來保證每次獲取的值不一致。
每個線程維護(hù)一個它自己的種子，每個線程需要獲取隨機(jī)數(shù)的時候，從當(dāng)前的Thread對象中獲取當(dāng)前線程的種子，進(jìn)行獲取隨機(jī)數(shù)，性能大大提高。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java.util.Random 实现原理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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