揭秘Java随机数API演进：可靠生成伪随机数的不二法门（上）

2023-12-15 05:37:20

前言

在软件开发中，我们经常会用到随机数，比如生成验证码、模拟数据、进行加密解密等。Java中提供了多种随机数生成器，它们有着不同的特点和适用场景。本文将带您一起回顾Java随机数API的演进历程，深入了解Java中随机数生成器的历史、原理和应用，助您在实际开发中从容应对随机数生成挑战。

一、Java随机数API的演进

Java随机数API的演进主要经历了以下三个阶段：

1. Math.random()

在Java早期版本中，Math.random()是生成随机数最常用的方法。Math.random()方法返回一个伪随机数，范围在[0, 1)之间，即大于或等于0，小于1。这个伪随机数是通过一个算法生成的，这个算法叫做线性同余发生器(Linear Congruential Generator, LCG)。LCG算法的具体实现方式是：

X[n+1] = (a * X[n] + c) % m

其中，X[n]是第n个随机数，X[n+1]是第n+1个随机数，a、c、m是LCG算法的参数。LCG算法的随机数虽然是伪随机数，但只要选择合适的参数，也可以生成高质量的随机数。

2. Random

随着Java的发展，Math.random()方法已经不能满足开发者的需求了。于是，在Java 1.2中，引入了Random类。Random类是一个随机数生成器，它提供了多种方法来生成随机数，包括nextInt()、nextDouble()、nextBoolean()等。Random类使用的是一种叫做梅森旋转发生器(Mersenne Twister Generator, MTG)的算法来生成随机数。MTG算法比LCG算法要复杂得多，但它也能够生成更加高质量的随机数。

3. SecureRandom

在某些安全敏感的场景中，比如加密解密，我们不能使用普通的随机数生成器，因为普通的随机数生成器生成的随机数是可预测的。为了解决这个问题，在Java 1.4中，引入了SecureRandom类。SecureRandom类使用的是一种叫做SHA1PRNG的算法来生成随机数。SHA1PRNG算法是一种基于密码学的随机数生成器，它能够生成非常高质量的随机数，而且这些随机数是不可预测的。

二、Java随机数生成器的原理

Java随机数生成器都是基于伪随机数生成器(PRNG)的。PRNG是一种算法，它能够生成一个序列的伪随机数。伪随机数虽然不是真正的随机数，但它们具有与真正的随机数非常相似的统计特性。

PRNG算法有很多种，Java中常用的PRNG算法有：