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1. Math.random() 靜態方法
產生的隨機數是 0 - 1 之間的一個 double，即 0 <= random <= 1。
使用：
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(Math.random());
}
結果：
0.3598613895606426
0.2666778145365811
0.25090731064243355
0.011064998061666276
0.600686228175639
0.9084006027629496
0.12700524654847833
0.6084605849069343
0.7290804782514261
0.9923831908303121
實現原理：
When this method is first called, it creates a single new pseudorandom-number generator, exactly as if by the expression new java.util.Random()
This new pseudorandom-number generator is used thereafter for all calls to this method and is used nowhere else.
當第一次調用 Math.random() 方法時，自動創建了一個偽隨機數生成器，實際上用的是 new java.util.Random()。
當接下來繼續調用 Math.random() 方法時，就會使用這個新的偽隨機數生成器。
源碼如下：
public static double random() {
Random rnd = randomNumberGenerator;
if (rnd == null) rnd = initRNG(); // 第一次調用，創建一個偽隨機數生成器
return rnd.nextDouble();
}
private static synchronized Random initRNG() {
Random rnd = randomNumberGenerator;
return (rnd == null) ? (randomNumberGenerator = new Random()) : rnd; // 實際上用的是new java.util.Random()
}
This method is properly synchronized to allow correct use by more than one thread. However, if many threads need to generate pseudorandom numbers at a great rate, it may reduce contention for each thread to have its own pseudorandom-number generator.
initRNG() 方法是 synchronized 的，因此在多線程情況下，只有一個線程會負責創建偽隨機數生成器（使用當前時間作為種子），其他線程則利用該偽隨機數生成器產生隨機數。
因此 Math.random() 方法是線程安全的。
什么情況下隨機數的生成線程不安全：
- 線程1在第一次調用
random()時產生一個生成器generator1，使用當前時間作為種子。 - 線程2在第一次調用
random()時產生一個生成器generator2，使用當前時間作為種子。 -
碰巧
generator1和generator2使用相同的種子，導致generator1以后產生的隨機數每次都和generator2以后產生的隨機數相同。
什么情況下隨機數的生成線程安全： Math.random() 靜態方法使用
- 線程1在第一次調用
random()時產生一個生成器generator1，使用當前時間作為種子。 - 線程2在第一次調用
random()時發現已經有一個生成器generator1，則直接使用生成器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());
}
}
}
結果：
Thread-1: 0.8043581595645333
Thread-0: 0.9338269554390357
Thread-1: 0.5571569413128877
Thread-0: 0.37484586843392464
2. java.util.Random 工具類
基本算法：linear congruential pseudorandom number generator (LGC) 線性同余法偽隨機數生成器
缺點：可預測
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.
從輸出中可以很容易計算出種子值。
It is shown that you can predict future Random outputs observing only two(!) output values in time roughly 2^16.
因此可以預測出下一個輸出的隨機數。
You should never use an LCG for security-critical purposes.
在注重信息安全的應用中，不要使用 LCG 算法生成隨機數，請使用 SecureRandom。
使用：
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
System.out.println(random.nextInt());
}
結果：
-24520987
-96094681
-952622427
300260419
1489256498
Random類默認使用當前系統時鐘作為種子:
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類提供的方法：API
-
nextBoolean()- 返回均勻分布的true或者false nextBytes(byte[] bytes)-
nextDouble()- 返回 0.0 到 1.0 之間的均勻分布的double -
nextFloat()- 返回 0.0 到 1.0 之間的均勻分布的float -
nextGaussian()- 返回 0.0 到 1.0 之間的高斯分布（即正態分布）的double -
nextInt()- 返回均勻分布的int -
nextInt(int n)- 返回 0 到 n 之間的均勻分布的int（包括 0，不包括 n） -
nextLong()- 返回均勻分布的long -
setSeed(long seed)- 設置種子
只要種子一樣，產生的隨機數也一樣： 因為種子確定，隨機數算法也確定，因此輸出是確定的！
Random random1 = new Random(10000);
Random random2 = new Random(10000);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
System.out.println(random1.nextInt() + " = " + random2.nextInt());
}
結果：
-498702880 = -498702880
-858606152 = -858606152
1942818232 = 1942818232
-1044940345 = -1044940345
1588429001 = 1588429001
3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 工具類
ThreadLocalRandom 是 JDK 7 之后提供，也是繼承至 java.util.Random。
private static final ThreadLocal<ThreadLocalRandom> localRandom =
new ThreadLocal<ThreadLocalRandom>() {
protected ThreadLocalRandom initialValue() {
return new ThreadLocalRandom();
}
};
每一個線程有一個獨立的隨機數生成器，用于并發產生隨機數，能夠解決多個線程發生的競爭爭奪。效率更高！
ThreadLocalRandom 不是直接用 new 實例化，而是第一次使用其靜態方法 current() 得到 ThreadLocal<ThreadLocalRandom> 實例，然后調用 java.util.Random 類提供的方法獲得各種隨機數。
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());
}
}
}
結果：
Thread-0: 0.13267085355389086
Thread-1: 0.1138484950410098
Thread-0: 0.17187774671469858
Thread-1: 0.9305225910262372
4. java.Security.SecureRandom
也是繼承至 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.
操作系統收集了一些隨機事件，比如鼠標點擊，鍵盤點擊等等，SecureRandom 使用這些隨機事件作為種子。
SecureRandom 提供加密的強隨機數生成器 (RNG)，要求種子必須是不可預知的，產生非確定性輸出。
SecureRandom 也提供了與實現無關的算法，因此，調用方（應用程序代碼）會請求特定的 RNG 算法并將它傳回到該算法的 SecureRandom 對象中。
如果僅指定算法名稱，如下所示：
SecureRandom random = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");如果既指定了算法名稱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());
}
結果：
704046703 != 2117229935
60819811 != 107252259
425075610 != -295395347
682299589 != -1637998900
-1147654329 != 1418666937
5. 隨機字符串
可以使用 Apache Commons-Lang 包中的 RandomStringUtils 類。
Maven 依賴如下：
<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 類的實現上也是依賴了 java.util.Random 工具類：
引用：
http://yangzb.iteye.com/blog/325264
Difference between java.util.Random and java.security.SecureRandom
