我们来说说Java常见的生成随机数的几种方式:Random,ThreadLocalRandom,SecureRandom;其实产生随机数有很多种方式但我们常见的就这几种,如果需要详细了解这个三个类,可以查看JAVA API.

Random random = new Random();
int a = random.nextInt(5);//随机生成0~4中间的数字
其实Random是有构造函数的,他的参数可以传一个long类型的值,当使用空的构造的时候,使用的实际上是System.nanoTime()也就是当前时间毫秒数的值,我们把这个叫做 种子 。

种子是干什么的呢,实际上我们生成的随机数都是伪随机数,而想要使我们生成的随机数强度更高,就需要更好的 算法 和种子。一般情况下,要使用Random去生成随机数,直接用空构造函数就可以了。那么这个种子到底有什么用呢,实际上读者去试验一下就知道了,我们使用固定随机数,比如1,然后我们连续次去new这个Random,然后去生成一个随机数,像下面这样,你会发现,三个数的结果是一样的。

/**
 * -1157793070
 * 1913984760
 * 1107254586
 */
@Test
public void test2(){
    Random random = new Random(10); 
    for (int i = 0; i < 3; i++){
        System.out.println(random.nextInt());
    }
}

所以我们一定不能把这个种子写死,用当前时间毫秒数,还是比较好些。另外,使用Random尽量不要重复new对象,其实也没什么意义的。最后说一点,Random是线程安全的,去 这里 的官方文档可以看到,“Instances of java.util.Random are threadsafe.”。但是在 多线程的表现中,他的性能很差。

在Java的API帮助文档中,总结了一下对这个Random的描述:

java.util.Random类中实现的随机算法是伪随机,也就是有规则的随机,所谓有规则的就是在给定种(seed)的区间内随机生成数字;
相同种子数的Random对象,相同次数生成的随机数字是完全相同的;

Random类中各方法生成的随机数字都是均匀分布的,也就是说区间内部的数字生成的几率均等;

这个类是Java7新增的类,给多线程并发生成随机数使用的。为什么ThreadLocalRandom要比Random快呢,这是因为Random在生成随机数的时候使用了CAS(compare and set),但是ThreadLocalRandom却没有使用。

下面是java.util.Random的生成随机数的方法:

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));
}
而这边的seed是一个全局变量:

/**

  • The internal state associated with this pseudorandom number generator.
  • (The specs for the methods in this class describe the ongoing
  • computation of this value.)
    */
    private final AtomicLong seed;
    多个线程同时获取随机数的时候,会竞争同一个seed,导致了效率的降低。

可见,其中通过CAS方式保证其线程安全性。这在高并发的环境中由于线程间的竞争必然带来一定的性能损耗。

ThreadLocal此时就派上用场了,ThreadLocalRandom是通过ThreadLocal改进的用于随机数生成的工具类,每个线程单独持有一个ThreadLocalRandom对象引用,这就完全杜绝了线程间的竞争问题。

另外ThreadLocalRandom的实例化比较特别,下面简单举例一下。

ThreadLocalRandom threadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current();
int a = threadLocalRandom.nextInt(5);
由于是和线程绑定的,所以他也是从当前线程获取的。

在需要频繁生成随机数,或者安全要求较高的时候,不要使用Random,这个很好理解吧,从我们最开始的介绍中可以知道,Random生成的值其实是可以预测的。

内置两种随机数算法,NativePRNG和SHA1PRNG,看实例化的方法了。通过new来初始化,默认来说会使用NativePRNG算法生成随机数,但是也可以配置-Djava.security参数来修改调用的算法。如果是/dev/[u]random两者之一就是NativePRNG,否则就是SHA1PRNG。

在 jvm 启动参数这样加就好了,-Djava.security=file:/dev/urandom。

当然还可以通过getInstance来初始化对象,有一个参数的,直接传一个算法名就行,如果不存在算法抛异常;另外有两个参数的,第二个参数还可以指定算法程序包。下面来看下实现代码。

SecureRandom secureRandom = new SecureRandom();
SecureRandom secureRandom3 = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
SecureRandom secureRandom2 = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG", "SUN");
当然我们使用这个类去生成随机数的时候,一样只需要生成一个实例每次去生成随机数就好了,也没必要每次都重新生成对象。另外,这个类生成随机数,首次调用性能比较差,如果条件允许最好服务启动后先调用一下nextInt()。

另外,实际上SHA1PRNG的性能将近要比NativePRNG的性能好一倍,synchronized的代码少了一半,所以没有特别重的安

全需要,尽量使用SHA1PRNG算法生成随机数。

这也是个比较常用的生成随机数的方式,默认生成0~1之间的小数.

总结:

1、单机中如果对安全性要求不高的情况下,使用 Random;对安全性要求高,就用 SecureRandom;

SecureRandom里有两种算法,SHA1PRNG 和 NativePRNG,SHA1PRNG的性能好,但是NativePRNG的安全性高。

2、Random 是线程安全的,用CAS来保持,但是性能比不高,所以多线程中,尽量使用 java并发包里的 ThreadLocalRandom,

避免了线程之间的竞争导致的性能问题