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  • java随机数

    一.Math.random()

    产生的随机数是 0 - 1 之间的一个 double,即 0 <= random <= 1

            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                System.out.println(Math.random());
            }

     实现原理:

    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.

    当第一次调用 Math.random() 方法时,自动创建了一个伪随机数生成器,实际上用的是 new java.util.Random()。当接下来继续调用 Math.random() 方法时,就会使用这个新的伪随机数生成器

        public static double random() {
            return RandomNumberGeneratorHolder.randomNumberGenerator.nextDouble();
        }
        private static final class RandomNumberGeneratorHolder {
            static final Random randomNumberGenerator = new Random();
        }
    * <p>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.

    在多线程情况下,只有一个线程会负责创建伪随机数生成器(使用当前时间作为种子),其他线程则利用该伪随机数生成器产生随机数。

    因此 Math.random() 方法是线程安全的。

    二.java.util.Random 工具类

    在java.util这个包里面提供了一个Random的类,我们可以新建一个Random的对象来产生随机数,他可以产生随机整数、随机float、随机double,随机long,这个也是我们在j2me的程序里经常用的一个取随机数的方法。

    查看javadoc

     * An instance of this class is used to generate a stream of
     * pseudorandom numbers. The class uses a 48-bit seed, which is
     * modified using a linear congruential formula. (See Donald Knuth,
     * <i>The Art of Computer Programming, Volume 2</i>, Section 3.2.1.)

    基本算法:linear congruential pseudorandom number generator (LGC) 线性同余法伪随机数生成器

    缺点:可预测

    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.
    从输出中可以很容易计算出种子值。
    It is shown that you can predict future Random outputs observing only two(!) output values in time roughly 2^16.
    因此可以预测出下一个输出的随机数。
    You should never use an LCG for security-critical purposes.
    在注重信息安全的应用中,不要使用 LCG 算法生成随机数,请使用 SecureRandom。
     
    Random类提供的方法:API
    • nextBoolean() - 返回均匀分布的 true 或者 false
    • nextBytes(byte[] bytes)
    • nextDouble() - 返回 0.0 到 1.0 之间的均匀分布的 double
    • nextFloat() - 返回 0.0 到 1.0 之间的均匀分布的 float
    • nextGaussian()- 返回 0.0 到 1.0 之间的高斯分布(即正态分布)的 double
    • nextInt() - 返回均匀分布的 int
    • nextInt(int n) - 返回 0 到 n 之间的均匀分布的 int (包括 0,不包括 n)
    • nextLong() - 返回均匀分布的 long
    • setSeed(long seed) - 设置种子

    java.util.Random类有两种方式构建方式:

    1. 带种子
    2. 不带种子(类默认使用当前系统时钟作为种子)

    只要种子一样,产生的随机数也一样: 因为种子确定,随机数算法也确定,因此输出是确定的

            Random random1 = new Random(10000);
            Random random2 = new Random(10000);
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                System.out.println(random1.nextInt() + " = " + random2.nextInt());
            }

    三.java.util.concurrent.ThreadLocalRandom工具类

    ThreadLocalRandom 是 JDK 7 之后提供,也是继承至 java.util.Random。

    每一个线程有一个独立的随机数生成器,用于并发产生随机数,能够解决多个线程发生的竞争争夺。效率更高!

    ThreadLocalRandom 不是直接用 new 实例化,而是第一次使用其静态方法 current() 得到 ThreadLocal<ThreadLocalRandom> 实例,然后调用 java.util.Random 类提供的方法获得各种随机数

        class MyThread extends Thread {
            @Override
            public void run() {
                for (int i = 0; i < 2; i++) {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + ThreadLocalRandom.current().nextDouble());
                }
            }
        }

    四.java.Security.SecureRandom

    也是继承至 java.util.RandomInstances 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.
    操作系统收集了一些随机事件,比如鼠标点击,键盘点击等等,SecureRandom 使用这些随机事件作为种子。
    • SecureRandom 提供加密的强随机数生成器 (RNG),要求种子必须是不可预知的,产生非确定性输出。
    • SecureRandom 也提供了与实现无关的算法,因此,调用方(应用程序代码)会请求特定的 RNG 算法并将它传回到该算法的 SecureRandom 对象中。
    如果仅指定算法名称,如下所示:
    SecureRandom random = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");

    如果既指定了算法名称又指定了包提供程序,如下所示:

    SecureRandom random = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG", "SUN");
            SecureRandom ng = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
    
            byte[] randomBytes = new byte[16];
            ng.nextBytes(randomBytes);
            System.out.println(randomBytes);
    
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                System.out.println(ng.nextInt());
            }
    在使用SecureRandom的时候可以设置熵池策略,如果设置不对,可能造成一些问题

    jdbc连接oracle Connection reset异常

    springboot应用连接oracle数据库报错connection reset;errorcode 17002 state 08006

    Java 随机数 Random VS SecureRandom 
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/grasp/p/12698881.html
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