通过将不同的初始种子值与当前系统时间的纳秒进行异或运算，确保每次Random类执行都能得到独特的种子，从而产生不同的随机数序列。通过理解Java伪随机数生成的原理和潜在风险，我们能更好地认识到其在编程实践中的重要性。在需要高安全性的场景下，选择合适的随机数生成方式至关重要。
什么是Java伪随机数，基础打牢。 程序员 Java 编程
伪随机数，一个在编程世界中颇为常见的术语，引发了这样的疑问：为什么我们不使用真正随机的数，而要依赖这个看似“假”的随机过程？
深入探讨，你会发现Java的伪随机数生成存在潜在风险。Java Random类基于线性同余生成器算法（Linear Congruential Generator）产生随机数，其关键在于，生成的序列如果同时透露出第一个和第二个随机数，那么后续的随机数序列便能被破解。
使用Java Random类时，应特别注意种子（seed）的设定。种子决定了随机数序列的生成，使用相同的种子，会导致相同的结果，无论何时何地运行代码。这意味着，一旦恶意用户获取了你的种子，他们能预测出所有生成的随机数。
为避免这一问题，确保生成不同的随机数序列，我们需使用不同的种子。幸运的是，Java Random类并未默认使用0作为种子，而是采用了更复杂的方法来生成种子值。
初始化种子的生成过程蕴含着巧妙的逻辑。代码中使用了AtomicLong来确保多线程环境下的安全性。通过在seedUniquifier方法中应用AtomicLong.compareAndSet方法，确保每次执行时生成独特的初始种子值。这种方法保证了在多线程应用中，即使遇到种子冲突，也能通过CAS操作进行重试，确保每个线程创建的Random对象具有不同的初始种子值。
在种子生成的最后一步，通过将不同的初始种子值与当前系统时间的纳秒进行异或运算，确保每次Random类执行都能得到独特的种子，从而产生不同的随机数序列。
通过理解Java伪随机数生成的原理和潜在风险，我们能更好地认识到其在编程实践中的重要性。在需要高安全性的场景下，选择合适的随机数生成方式至关重要。2024-10-14
