隨機數我們都知道，就是計算機通過某種算法，“隨機”的生成一個數字。很多編程語言都有內置的方法來生成隨機數，那么 GoLang 中是怎樣一種情況呢？

偽隨機數

我們都知道“隨機數”在現實生活中的概念，可能你隨手拋一個硬幣，就可以說其結果是隨機的，但是在計算機中要確定一個“隨機數”真的是“隨機數”，那可是有標準的，不是你隨隨便便說是就是。

根據密碼學原理，要想對一個“隨機數”進行隨機性檢驗有以下幾個標準：

1. 統計學偽隨機性 - 在給定的隨機比特流樣本中，1 的數量大致等于 0 的數量，也就是說，“10”“01”“00”“11” 四者數量大致相等。說人話就是：“一眼看上去是隨機的”。
2. 密碼學安全偽隨機性 - 就是給定隨機樣本的一部分和隨機算法，不能有效的演算出隨機樣本的剩余部分。
3. 真隨機性 - 其定義為隨機樣本不可重現。

根據以上幾個標準，其對應的隨機數也就分為以下幾類：

1. 偽隨機數 - 滿足第一個條件的隨機數。
2. 密碼學安全的偽隨機數 - 同時滿足前兩個條件的隨機數。可以通過密碼學安全偽隨機數生成器計算得出。
3. 真隨機數 -同時滿足三個條件的隨機數。

了解了以上幾個概念，我們就知道了“偽隨機數”其實就是一個“看似隨機，實則并不真正隨機”的數字。

偽隨機數生成器

在實際應用中大部分情況下偽隨機數就足夠了。這些數列是“似乎”隨機的數，實際上它們是通過一個固定的、可以重復的計算方法產生的。因為它們實際上是可以計算出來的，所以它們并不真正地隨機，但是它們具有類似于隨機數的統計特征。產生這樣的結果的生成器我們叫做偽隨機數生成器。

一般只有在密碼學場景中，我們才需要使用“真隨機數”。

在大部分編程語言中，提供的都是“偽隨機數生成器”，例如 JS 中的 Math.random() ， GoLang 中的 math/rand 包。

GoLang 中的偽隨機數

在 GoLang 中，我們可以通過 math/rand 包里的方法來生成一個偽隨機數：

package main
import (
 "fmt"
 "math/rand"
)
func main() {
 fmt.Println(rand.Int())  // => 134020434
}

上面的代碼中，我們通過 rand.Int() 方法來生成一個偽隨機數。看起來好像沒什么問題嘛，人家也很 OK 啦。

但是細心的你會發現，你在自己電腦上運行上面的代碼竟然和我的一樣。無論你怎么運行，它都一樣。

我們知道 JS 中的 Math.random() 每次都會返回一個不一樣的數字，但是 GoLang 中的偽隨機數生成器默認情況下竟然會返回相同的數值，這還不反了天了？

都是偽隨機數生成器，為什么差別就這么大呢？這里我們就要了解一下“隨機種子”的概念啦。

隨機種子

我們知道，偽隨機數，是使用一個確定性的算法計算出來的似乎是隨機的數序，因此偽隨機數實際上并不隨機。

那么自然，在計算偽隨機數時假如使用的開始值不變的話，那么算法計算出的偽隨機數的數序自然也是不變的咯。

這個“開始值”，就被稱為隨機種子。

查閱文檔，我們得知， Int() 函數是從 default Source （默認源）中產生的偽隨機數。

而這個 default Source ，我們從Seed 部分可以看到，如果你沒有設置隨機種子，那么默認初始種子總是從 1 開始。

既然隨機種子一樣，那自然其結果也是一樣的。

隨機的偽隨機數

我們已經知道了默認隨機種子是從 1 開始，那么我們只要在每次生成隨機數之前先設置一個不一樣的種子，那么其結果自然也就不一樣了。

我們要盡可能保證每次偽隨機數生成器工作時使用的是不同的種子，通常的做法是采用當前時間作為種子。

package main
import (
 "fmt"
 "math/rand"
 "time"
)
func main() {
 rand.Seed(int64(time.Now().UnixNano()))
 fmt.Println(rand.Int())
}

這樣，由于種子不同，我們每次運行的結果也就不一樣。我們就能達到獲取偽隨機數的目的啦。

真隨機數

如果我們的應用對安全性要求比較高，需要使用真隨機數的話，那么可以使用 crypto/rand 包中的方法。

package main
import (
 "crypto/rand"
 "fmt"
 "math/big"
)
func main() {
 // 生成 20 個 [0, 100) 范圍的真隨機數。
 for i := 0; i  20; i++ {
  result, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100))
  fmt.Println(result)
 }
}

上面的程序每次運行的結果都是不一樣的，會真正隨機的生成隨機數。

訪問：https://github.com/sqrthree/sqrthree.github.io/issues

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