Java生成随机数的方法

Java生成随机数的方法

一.使用Math.random()方法

直接使用Math.random()这个静态的方法，random()方法返回一个[0,1)的随机数；

Math.random() 产生的随机数是0-1之间的一个double，我们可以把他乘以一定的数，比如说乘以100，他就是个100以内的随机

int ran = Math.random()*100
//1-10的随机数
int random=(int)(Math.random()*10+1);

//1-50的随机数
new Random().nextInt(50) + 1

使用

for (int i = 0; i < 10; i++) 
{
  System.out.println(Math.random());
}

结果

0.3598613895606426
0.2666778145365811
0.25090731064243355
0.011064998061666276
0.600686228175639
0.9084006027629496
0.12700524654847833
0.6084605849069343
0.7290804782514261
0.9923831908303121

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。

源码如下

public static double random() 
{
    Random rnd = randomNumberGenerator;
    if (rnd == null) rnd = initRNG(); // 第一次调用，创建一个伪随机数生成器
    return rnd.nextDouble();
}
 
private static synchronized Random initRNG() 
{
    Random rnd = randomNumberGenerator;
    return (rnd == null) ? (randomNumberGenerator = new Random()) : rnd; // 实际上用的是new java.util.Random()
}

initRNG() 方法是 synchronized 的，因此在多线程情况下，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。Java生成随机数的几种高级用法，这篇推荐看一下。

因此 Math.random() 方法是线程安全的。

什么情况下随机数的生成线程不安全：

线程1在第一次调用 random() 时产生一个生成器 generator1，使用当前时间作为种子。

线程2在第一次调用 random() 时产生一个生成器 generator2，使用当前时间作为种子。

碰巧 generator1 和 generator2 使用相同的种子，导致 generator1以后产生的随机数每次都和 generator2 以后产生的随机数相同。

什么情况下随机数的生成线程安全： Math.random() 静态方法使用

线程1在第一次调用 random() 时产生一个生成器 generator1，使用当前时间作为种子。

线程2在第一次调用 random() 时发现已经有一个生成器generator1，则直接使用生成器 generator1

public class JavaRandom 
{
    public static void main(String args[]) 
    {
        new MyThread().start();
        new MyThread().start();
    }
}
class MyThread extends Thread 
{
    public void run() 
    {
        for (int i = 0; i < 2; i++) 
        {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + Math.random());
        }
    }
}

结果

  Thread-1: 0.8043581595645333  		Thread-0: 0.9338269554390357 
  Thread-1: 0.5571569413128877  		Thread-0: 0.37484586843392464

你可以验证下，按照这样理解，[1, 100] 的随机数，是不是应该写成rand.nextInt(100) + 1 。rand.nextInt(100)生成[0,100),再加上1，刚好就是表示[1,100]区间范围。

因此，生成随机三位数的代码为：

rand.nextInt(900)+ 100;

生成区间 [64,128] 中随机值的代码为：

rand.nextInt(65)+ 64;

取值可能性的数量是如何计算出来的呢？当然是 最大取值-最小取值+1 ，所以，生成指定范围内的随机数的公式如下：

int randNumber =new Random().nextInt(MAX - MIN + 1) + MIN; // randNumber 将被赋值为一个 MIN 和 MAX 范围内的随机数

二.使用java.util包中的Random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

Random rd = new Random();
int r = rd.nextInt(100)

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

An attacker will simply compute the seed from the output values
observed. This takes significantly less time than 2^48 in the case of
java.util.Random. 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。

使用：

Random random = new Random();
 
for (int i = 0; i < 5; i++) 
{
    System.out.println(random.nextInt());
}

结果
-24520987 -96094681 -952622427 300260419 1489256498
Random类默认使用当前系统时钟作为种子:

public Random() 
{
    this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());
}
 
public Random(long seed) 
{
    if (getClass() == Random.class)
    {
        this.seed = new AtomicLong(initialScramble(seed));
    }
    else 
    {
        // subclass might have overriden setSeed
        this.seed = new AtomicLong();
        setSeed(seed);
    }
}

Random类提供的方法：API

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

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());
}

结果

-498702880 = -498702880 -858606152 = -858606152 1942818232 = 1942818232 -1044940345 = -1044940345 1588429001 = 1588429001

三.使用System.currentTimeMillis();

在我们的System类中有一个currentTimeMillis()方法，这个方法返回一个从1970年1月1号0点0分0秒到目前的一个毫秒数，

返回类型是long，我们可以拿他作为一个随机数，我们可以拿他对一些数取模，就可以把他限制在一个范围之内啦

四. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 工具类

ThreadLocalRandom 是 JDK 7 之后提供，也是继承至 java.util.Random。

private static final ThreadLocal<ThreadLocalRandom> localRandom =
    new ThreadLocal<ThreadLocalRandom>() 
    {
        protected ThreadLocalRandom initialValue() 
        {
            return new ThreadLocalRandom();
        }
};

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！关注公众号Java技术栈回复 java 获取更多 Java 工具类教程。

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 实例，然后调用 java.util.Random 类提供的方法获得各种随机数。
使用

public class JavaRandom 
{
    public static void main(String args[]) 
    {
        new MyThread().start();
        new MyThread().start();
    }
}
class MyThread extends Thread 
{
    public void run()
    {
        for (int i = 0; i < 2; i++) 
        {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + ThreadLocalRandom.current().nextDouble());
        }
    }
}

结果
Thread-0: 0.13267085355389086 Thread-1: 0.1138484950410098 Thread-0: 0.17187774671469858 Thread-1: 0.9305225910262372

五. java.Security.SecureRandom

也是继承至 java.util.Random。

Instances 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.SecureRandom takes Random Data from your os (they can be
interval between keystrokes etc - most os collect these data store
them in files - /dev/random and /dev/urandom in case of linux/solaris)
and uses that as the seed. 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。

如果仅指定算法名称，如下所示：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”);

使用：

SecureRandom random1 = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
SecureRandom random2 = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
 
for (int i = 0; i < 5; i++) 
{
    System.out.println(random1.nextInt() + " != " + random2.nextInt());
}

结果
704046703 != 2117229935 60819811 != 107252259 425075610 != -295395347 682299589 != -1637998900 -1147654329 != 1418666937

六. 随机字符串

可以使用 Apache Commons-Lang 包中的 RandomStringUtils 类。Maven 依赖如下：

<dependency>
    <groupId>commons-lang</groupId>
    <artifactId>commons-lang</artifactId>
    <version>2.6</version>
</dependency>

示例

public class RandomStringDemo 
{
    public static void main(String[] args) 
    {
        // Creates a 64 chars length random string of number.
        String result = RandomStringUtils.random(64, false, true);
        System.out.println("random = " + result);
 
        // Creates a 64 chars length of random alphabetic string.
        result = RandomStringUtils.randomAlphabetic(64);
        System.out.println("random = " + result);
 
        // Creates a 32 chars length of random ascii string.
        result = RandomStringUtils.randomAscii(32);
        System.out.println("random = " + result);
 
        // Creates a 32 chars length of string from the defined array of
        // characters including numeric and alphabetic characters.
        result = RandomStringUtils.random(32, 0, 20, true, true, "qw32rfHIJk9iQ8Ud7h0X".toCharArray());
        System.out.println("random = " + result);
 
    }
}

RandomStringUtils 类的实现上也是依赖了 java.util.Random 工具类