一次生成随机数引发的思考

问题描述和解决

问题描述：在学习一致性hash的时候遇到的一个问题，当我使用随机字符串测试的时候，造成了雪崩效应（所有的数据都打到一个机器上）。
bug定位：首先我排除了hash函数（没有哈希冲突），最终将问题定位在随机字符串生成上。我的随机字符串生成的代码是下面这样的。随机字符串生成的逻辑很简单，在结果字符串的位置 i 上，从备选字符中随机挑选一个字符作为当前位置的元素。但是问题出现在每次生成随机字符串都要重置种子上，这样会导致一个问题：在超短的时间内生成的字符串是一样的。

std::string getRandStr(const int& len){
    static std::string bkStr = "0123456789qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm";
    std::string randStr(len, ' ');
    srand((unsigned int)(time(NULL)));
    for(int i = 0; i < len; i++){
        randStr[i] = bkStr[rand() % bkStr.size()];
    }
    std::cout << randStr << endl;
    return randStr;
}

解决办法也很简单，只需要把重置随机数种子的语句删除掉即可

进一步的思考：随机数是如何生成的

显然，问题不能停留在解决问题的表面，应该更深一层次的思考这种现象出现的原因。这需要进一步去认识到随机数是如何生成的，下面就介绍一下随机数生成机制。

前言：我们所有的随机数生成都是伪随机数。为什么叫伪随机数呢，肯定因为他不是真正的随机数，真正的随机数不依赖任何条件，是完全随机的。我们目前生成随机的方式大都是线性同余的变种。

产生随机数的原理是： y = (a * x + b ) % m，其中a, b, n 都是常数，a 和 n 是很大的素数， 每次的x都是上一次的y，最初的x被称为种子，一般种子确定为计算机当前的时间。下面是rand和srand的源码

unsigned  long  int  next = 1;
/* rand:  return pseudo-random integer on 0..32767 */
int  rand ( void )
{
     next = next * 1103515245 + 12345;
     return  (unsigned  int )(next / 65536) % 32768;
}
/* srand:  set seed for rand() */
void  srand (unsigned  int  seed)
{
     next = seed;
}

从源码中可以看出来，使用一个数字作为随机数种子，那么之后出现的随机数都是固定的。因此最初问题的根源在于使用了相同的数字初始化随机数种子，导致了每次生成的随机数都是一样的。这给我一个经验：要想在短时间内得到大量的随机字符串，不要重复初始化我们的的随机数种子。