什么是Java伪随机数,基础打牢。 #程序员 #Java #编程

简介: 什么是Java伪随机数,基础打牢。 #程序员 #Java #编程

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。

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