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工具类

廖雪峰的官方网站

作者:admin 时间:2021-08-12 12:40

  Java的核心库提供了大量的现成的类供我们使用。本节我们介绍几个常用的工具类。

  顾名思义,Math类就是用来进行数学计算的,它提供了大量的静态方法来便于我们实现数学计算:

  如果我们要生成一个区间在[MIN, MAX)的随机数,可以借助Math.random()实现,计算如下:

  有些童鞋可能注意到Java标准库还提供了一个StrictMath,它提供了和Math几乎一模一样的方法。这两个类的区别在于,由于浮点数计算存在误差,不同的平台(例如x86和ARM)计算的结果可能不一致(指误差不同),因此,StrictMath保证所有平台计算结果都是完全相同的,而Math会尽量针对平台优化计算速度,所以,绝大多数情况下,使用Math就足够了。

  Random用来创建伪随机数。所谓伪随机数,是指只要给定一个初始的种子,产生的随机数序列是完全一样的。

  有童鞋问,每次运行程序,生成的随机数都是不同的,没看出伪随机数的特性来。

  这是因为我们创建Random实例时,如果不给定种子,就使用系统当前时间戳作为种子,因此每次运行时,种子不同,得到的伪随机数序列就不同。

  如果我们在创建Random实例时指定一个种子,就会得到完全确定的随机数序列:

  前面我们使用的Math.random()实际上内部调用了Random类,所以它也是伪随机数,只是我们无法指定种子。

  有伪随机数,就有真随机数。实际上真正的真随机数只能通过量子力学原理来获取,而我们想要的是一个不可预测的安全的随机数,SecureRandom就是用来创建安全的随机数的:

  SecureRandom无法指定种子,它使用RNG(random number generator)算法。JDK的SecureRandom实际上有多种不同的底层实现,有的使用安全随机种子加上伪随机数算法来产生安全的随机数,有的使用真正的随机数生成器。实际使用的时候,可以优先获取高强度的安全随机数生成器,如果没有提供,再使用普通等级的安全随机数生成器:

  SecureRandom的安全性是通过操作系统提供的安全的随机种子来生成随机数。这个种子是通过CPU的热噪声、读写磁盘的字节、网络流量等各种随机事件产生的“熵”。

  在密码学中,安全的随机数非常重要。如果使用不安全的伪随机数,所有加密体系都将被攻破。因此,时刻牢记必须使用SecureRandom来产生安全的随机数。