go随机数
<ul><li>math/rand</li>
<li>crypto/rand</li>
<li>linux真随机数</li>
<li>参考资料</li>
</ul>
<h1 id="mathrand">math/rand</h1>
<p><code>math/rand</code>实现了伪随机数算法，和其它的编程语言类似，操作逻辑都是先设置随机数种子，然后再获取随机数序列。这样每次生成的随机数序列都是不一样的。</p>
<pre><code class="language-go">package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)
func main() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
for i := 0; i < 10; i++ {
// 生成0～99的随机数
fmt.Println(rand.Intn(100))
}
}
</code></pre>
<p>并且go还保证了上述的代码生成随机数是线程安全的，因为里面的操作加锁了，但可能有很少的场景强调效率，也可以自己创建一个伪随机源，这样就不会加锁了。</p>
<pre><code class="language-go">package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)
func main() {
r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
for i := 0; i < 10; i++ {
// 生成0～99的随机数
fmt.Println(r.Intn(100))
}
}
</code></pre>
<h1 id="cryptorand">crypto/rand</h1>
<p>上面<code>math/rand</code>包生成的随机数是伪随机的，可以根据上一个随机数的值计算出下一个，只是在总体的分布上是均匀的，来模拟随机。<br>
但有些场景需要密码学安全的随机数，也就是无法预测的随机数，所以go语言提供了<code>crypto/rand</code>包，里面提供了真随机数产生接口，满足密码学安全的需求。</p>
<pre><code class="language-go">package main
import (
"crypto/rand"
"fmt"
)
func main() {
b := make([]byte, 10)
// Reader is a global, shared instance of a cryptographically
// secure random number generator.
//
// On Linux and FreeBSD, Reader uses getrandom(2) if available, /dev/urandom otherwise.
// On OpenBSD, Reader uses getentropy(2).
// On other Unix-like systems, Reader reads from /dev/urandom.
// On Windows systems, Reader uses the CryptGenRandom API.
// On Wasm, Reader uses the Web Crypto API.
rand.Read(b)
fmt.Println(b)
}
</code></pre>
<h1 id="linux真随机数">linux真随机数</h1>
<p>为了获得真正意义上的随机数，需要一个外部的噪声源。Linux内核找到了一个完美的噪声源产生者--就是使用计算机的人。<br>
内核根据非确定性的设备事件维护着一个熵池，池中的数据是完全随机的。当有新的设备事件到来，内核会估计新加入的数据的随机性，当我们从熵池中取出数据时，内核会减少熵的估计值。<br>
<code>/dev/random</code>和<code>/dev/urandom</code>这两个特殊设备都是字符型设备。我们可以在用户空间通过read系统调用读这两个设备文件以此获取随机数。这两个设备文件的区别在于：如果内核熵池的估计值为0时，<code>/dev/random</code>将被阻塞，而<code>/dev/urandom</code>不会有这个限制。</p>
<h1 id="参考资料">参考资料</h1>
<ul>
<li>从Linux内核中获取真随机数</li>
<li>关于 /dev/urandom 的流言终结</li>
</ul><br><br>
来源：https://www.cnblogs.com/HachikoT/p/15941915.html
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