Java中如何生成随机数掌握Java生成随机数的正确方式-java教程-PHP中文网

Java中如何生成随机数掌握Java生成随机数的正确方式

冰火之心

发布： 2025-06-12 16:18:01

原创

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生成随机数在java中需根据场景选择合适的方法。1. random类简单易用，但多线程下存在竞争问题；2. threadlocalrandom专为多线程设计，避免竞争，提升性能；3. securerandom用于高安全性场景，如生成密钥，但初始化较慢。避免重复可扩大范围、使用securerandom、记录已生成值或采用高级算法。指定范围可用nextint结合计算或threadlocalrandom的带参方法。设置种子可用构造函数或setseed方法，但慎用于securerandom。实际应用中勿用随机数生成密码、注意分布及避免偏见，确保质量和安全性。

Java中如何生成随机数掌握Java生成随机数的正确方式

生成随机数在Java中其实挺常见的，但用不好容易踩坑。关键在于选对方法，用对姿势，才能保证随机数的质量和安全性。

生成随机数，方法不少，但各有千秋。

Random类

这是Java自带的，最基础的随机数生成器。

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import java.util.Random;

public class RandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        Random random = new Random();

        // 生成一个0到99的随机整数
        int randomNumber = random.nextInt(100);
        System.out.println("随机整数: " + randomNumber);

        // 生成一个0.0到1.0的随机浮点数
        double randomDouble = random.nextDouble();
        System.out.println("随机浮点数: " + randomDouble);
    }
}

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优点是简单易用，缺点是如果多个线程同时使用同一个Random实例，可能会出现竞争，影响性能，甚至导致生成的随机数序列相关性较高。所以，多线程环境下要小心。

ThreadLocalRandom类

ThreadLocalRandom是Random的升级版，专门为多线程环境设计的。每个线程都有自己的ThreadLocalRandom实例，避免了竞争，提高了性能。

import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

public class ThreadLocalRandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 生成一个0到99的随机整数
        int randomNumber = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
        System.out.println("随机整数: " + randomNumber);

        // 生成一个0.0到1.0的随机浮点数
        double randomDouble = ThreadLocalRandom.current().nextDouble();
        System.out.println("随机浮点数: " + randomDouble);
    }
}

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用起来也很简单，直接ThreadLocalRandom.current()获取当前线程的实例就行。

SecureRandom类

如果对随机数的安全性要求很高，比如生成密钥，那就必须用SecureRandom。它使用加密安全的伪随机数生成器 (CSPRNG)，生成的随机数更难预测。

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import java.security.SecureRandom;

public class SecureRandomExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SecureRandom random = new SecureRandom();

        // 生成一个随机字节数组
        byte[] bytes = new byte[16];
        random.nextBytes(bytes);
        System.out.println("随机字节数组: " + bytes);

        // 生成一个随机整数
        int randomNumber = random.nextInt();
        System.out.println("随机整数: " + randomNumber);
    }
}

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注意，SecureRandom的初始化可能比较慢，因为它需要收集系统熵，所以不要频繁创建实例。

如何避免随机数重复？

随机数重复是很常见的问题，尤其是在需要大量唯一随机数的时候。

使用更大的范围： 如果只需要少量随机数，可以增加随机数的范围，降低重复的概率。比如，用UUID代替简单的整数。
使用SecureRandom： SecureRandom生成的随机数更难预测，重复的概率也更低。
记录已生成的随机数： 如果必须保证绝对不重复，可以记录已经生成的随机数，每次生成新的随机数时，都检查是否重复。但这种方法只适用于随机数数量较少的情况，否则性能会很差。
使用更高级的算法： 有些算法可以保证生成的随机数不重复，比如Fisher-Yates shuffle算法。

如何生成指定范围的随机数？

生成指定范围的随机数也很常见，比如生成一个10到20之间的随机整数。

使用nextInt(int bound)： Random类的nextInt(int bound)方法可以生成一个0到bound-1的随机整数。如果要生成min到max之间的随机整数，可以使用random.nextInt(max - min + 1) + min。
使用ThreadLocalRandom.current().nextInt(int origin, int bound)： ThreadLocalRandom类也提供了nextInt(int origin, int bound)方法，可以直接生成origin到bound-1之间的随机整数。

import java.util.Random;

public class RandomRangeExample {
    public static void main(String[] args) {
        Random random = new Random();
        int min = 10;
        int max = 20;

        // 生成一个10到20的随机整数
        int randomNumber = random.nextInt(max - min + 1) + min;
        System.out.println("随机整数: " + randomNumber);
    }
}

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如何设置随机数种子？

随机数种子是生成随机数的初始值。如果使用相同的种子，每次生成的随机数序列都是一样的。这在某些情况下很有用，比如调试或者重现bug。

使用Random(long seed)： Random类的构造函数可以接受一个long类型的种子。
使用setSeed(long seed)： Random类的setSeed(long seed)方法可以设置随机数种子。

import java.util.Random;

public class RandomSeedExample {
    public static void main(String[] args) {
        long seed = 12345;
        Random random1 = new Random(seed);
        Random random2 = new Random(seed);

        // 生成两个随机数序列，它们是相同的
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            System.out.println("random1: " + random1.nextInt() + ", random2: " + random2.nextInt());
        }
    }
}

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但是，要注意，如果使用SecureRandom，设置种子可能会降低安全性，因为它会使随机数更容易预测。所以，除非必要，否则不要设置SecureRandom的种子。

随机数在实际应用中的坑

随机数虽然看起来简单，但在实际应用中有很多坑。

不要用随机数生成密码： 用Random或者ThreadLocalRandom生成的随机数很容易被预测，不适合生成密码。应该使用SecureRandom，并结合其他安全措施，比如加盐和哈希。
注意随机数的分布： 默认情况下，Random和ThreadLocalRandom生成的随机数是均匀分布的。如果需要其他分布的随机数，比如正态分布，可以使用java.util.random.GaussianRandom类。
避免偏见： 在生成指定范围的随机数时，要注意避免偏见。比如，如果使用random.nextInt(max - min) + min生成min到max-1之间的随机数，当max - min不是2的幂时，可能会出现偏见。