你一定听说过这样一个词，伪随机数，你有没有这样的疑惑，为什么不用真随机，要用的个假的？
先说一个结论：
Java Random英/ˈrændəm/ 随机数生成不安全，如果同时泄漏第一个和第二个随机数，那么后面的随机数序列可以被破解。
Java Random类 使用 线性同余生成器算法（Linear Congruential Generator）来生成伪随机数。所谓伪随机数是指，如果我们使用相同的种子（seed）来生成随机数序列，那么得到的结果将是一样的。
Random random = new Random();
int i = random.nextInt(10);
System.out.println(i);
例如
Random random = new Random(0);
int cnt = 10;
for (int i = 0; i < cnt; i++) {
System.out.println(random.nextLong());
}
这意味着，当我们设置种子为 0 时，每次运行代码得到的随机数序列将是相同的。无论是在任何时间，还是在任何设备上，以下代码生成的随机数始终保持一致。这也意味着一旦黑客获得了你的种子“seed”，他们可以预测出你所生成的所有随机数。
要想生成不同的随机数序列，我们需要使用不同的种子。
...
庆幸的事，Java Random 并没有使用 0 作为缺省值，而是使用了更为复杂的方式，使用动态随机值作为默认种子。
那初始化种子如何生成呢？
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
for (;;) {
long current = seedUniquifier.get();
long next = current * 181783497276652981L;
if (seedUniquifier.compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
这段代码使用AtomicLong 计算种子，很明显是为了保证多线程场景下创建多个Random对象时，产生不同的种子值。在seedUniquifier方法中，使用了AtomicLong.compareAndSet方法来保证每次执行该方法时生成不同的初始种子值。通过这种方法，我们可以确保在多线程应用中，当出现种子冲突时，我们可以通过CAS操作（Compare and Swap）进行重试，以确保每个线程创建的Random对象的初始种子值是不同的。
在代码中，通过将不同的初始种子值与当前系统时间的纳秒进行异或运算，可以保证每次Random执行都会得到不同的种子。
到这里大家对 Java Random 一定有所了解了吧。在强安全性场景下一定要重视起来。
