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
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。
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:
- 带种子
- 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.
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。
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()); }
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