恕我直言，我怀疑你并不会生成随机数

太过爱你忘了你带给我的痛 2021-08-10 16:29 409阅读 0赞

有一次，我在逛 Stack Overflow 的时候，发现有这样一个问题：“Java 中如何产生一个指定范围内的随机数”，我心想，“就这破问题，竟然有 398 万的阅读量，统计确定没搞错？不就一个 `Math.random()` 的事儿嘛。”

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于是我直接动用自己的权力投了一票反对。结果，没等到权力执行后的喜悦，却收到了一条提醒：“声望值低于 125 的人有投票权，但不会公开显示。”我呀，我去，扎心了。就冲我这急脾气，不用代码证明一下自己的实力，我还有脸说自己有十年的开发经验吗？于是我兴冲冲地就打开 IDEA，敲下了下面这段代码：

public class GenerateMathRandomInteger {
        public static void main(String[] args) {
            int leftLimit = 2;
            int rightLimit = 11;
    
            Runnable r = () -> {
                int generatedInteger = leftLimit + (int) (Math.random() * rightLimit);
                System.out.println(generatedInteger);
            };
           for (int i = 1; i < 10; i++) {
               new Thread(r).start();
           }
        }
    }

这段代码我写得没毛病吧？乍看上去，参数和类的命名都很合理，就连 Lambda 表达式也用上了。但程序输出的结果却出乎我的意料：

8
    10
    10
    4
    3
    4
    6
    12
    3

12 是从哪里蹦出来的？当然是从程序的 bug 里蹦出来。`leftLimit + (int) (Math.random() * rightLimit)` 生成的随机数可能超出指定的范围。不行，`Math.random()` 信不过，必须要换一种方法。灵机一动，我想到了 `Random` 类，于是我写下了新的代码：

public class GenerateRandomInteger {
        public static void main(String[] args) {
            int leftLimit = 2;
            int rightLimit = 11;
    
            Random random = new Random();
            int range = rightLimit - leftLimit + 1;
    
            Runnable r = () -> {
                int generatedInteger = leftLimit + random.nextInt() % range;
                System.out.println(generatedInteger);
            };
           for (int i = 1; i < 10; i++) {
               new Thread(r).start();
           }
        }
    }

这一次，我满怀信心，`Math.random()` 解决不了的问题，`random.nextInt()` 就一定能够解决。结果，输出结果再次啪啪啪打了我这张帅脸。

0
    -3
    10
    2
    2
    -4
    -4
    -6
    6

竟然还有负数，这真的是残酷的现实，我被教育了，似乎找回了刚入职那会被领导蹂躏的感觉。幸好，我的心态已经不像年轻时候那样易怒，稳得一匹：出问题不要紧，找解决方案就对了。

于是 5 分钟后我写出了下面这段代码：

public class GenerateRandomInteger {
        public static void main(String[] args) {
            int leftLimit = 2;
            int rightLimit = 11;
    
            Random random = new Random();
            int range = rightLimit - leftLimit;
    
            Runnable r = () -> {
                int generatedInteger = leftLimit + (int)(random.nextFloat() * range);
                System.out.println(generatedInteger);
            };
           for (int i = 1; i < 10; i++) {
               new Thread(r).start();
           }
        }
    }

无论是调整线程的数量，还是多次重新运行，结果都符合预期，在 2 - 11 之间。

7
    2
    5
    8
    6
    2
    9
    9
    7

`nextFloat()` 方法返回一个均匀分布在 0 - 1 之间的随机浮点数（包含 0.0f，但不包含 1.0f），乘以最大值和最小值的差，再强转为 int 类型就可以保证这个随机数在 0 到（最大值-最小值）之间，最后再加上最小值，就恰好可以得到指定范围内的数字。

如果你肯读源码的话，会发现 Random 类有一个 `nextInt(int bound)` 的方法，该方法会返回一个随机整数，均匀分布在 0 - bound 之间（包含 0，但不包含指定的 bound）。那么利用该方法也可以得到一个有效的随机数，来看示例代码。

public class GenerateRandomNextInt {
        public static void main(String[] args) {
            int leftLimit = 2;
            int rightLimit = 11;
    
            Random random = new Random();
            Runnable r = () -> {
                int generatedInteger = leftLimit + random.nextInt(rightLimit - leftLimit + 1);
                System.out.println(generatedInteger);
            };
           for (int i = 1; i < 10; i++) {
               new Thread(r).start();
           }
        }
    }

由于 `nextInt()` 不包含 bound，因此需要 + 1。程序运行的结果也符合预期：

8
    2
    9
    8
    4
    6
    4
    5
    7

你看，我之前两次尝试都以失败告终，但我仍然没有放弃希望，经过自己的深思熟虑，我又找到了两种可行的解决办法。这让我想起了普希金的一首诗歌：

> 假如生活欺骗了你，不要悲伤，不要心急，忧郁的日子里需要镇静，一切都会过去，一切都是瞬息，一切都会过去。希望之火需要再燃，需要呵护，不致让暴风雨将其熄灭，不致让自己在黑暗、阴冷、无助中绝望。

一首好诗吟完之后，我们再来想想还有没有其他的方案。反正我是想到了，Java 7 以后可以使用 `ThreadLocalRandom` 类，代码示例如下：

public class GenerateRandomThreadLocal {
        public static void main(String[] args) {
            int leftLimit = 2;
            int rightLimit = 11;
    
            Runnable r = () -> {
                int generatedInteger = ThreadLocalRandom.current().nextInt(leftLimit, rightLimit +1);
                System.out.println(generatedInteger);
            };
           for (int i = 1; i < 10; i++) {
               new Thread(r).start();
           }
        }
    }

程序输出的结果如下：

11
    9
    6
    10
    6
    6
    10
    7
    3

ThreadLocalRandom 类继承自 Random 类，它使用了内部生成的种子来初始化（外部无法设置，所以不能再现测试场景），并且不需要显式地使用 new 关键字来创建对象（Random 可以通过构造方法设置种子），可以直接通过静态方法 `current()` 获取针对本地线程级别的对象：

static final ThreadLocalRandom instance = new ThreadLocalRandom();
    
    static final void localInit() {
        int p = probeGenerator.addAndGet(PROBE_INCREMENT);
        int probe = (p == 0) ? 1 : p; // skip 0
        long seed = mix64(seeder.getAndAdd(SEEDER_INCREMENT));
        Thread t = Thread.currentThread();
        U.putLong(t, SEED, seed);
        U.putInt(t, PROBE, probe);
    }
    
    public static ThreadLocalRandom current() {
        if (U.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
            localInit();
        return instance;
    }

这样做的好处就是，在多线程或者线程池的环境下，可以节省不必要的内存开销。

最后，我再提供一个解决方案，使用 Apache Commons Math 类库的 RandomDataGenerator 类。在使用该类库之前，需要在 pom.xml 文件中引入该类库的依赖。

<dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-math3</artifactId>
        <version>3.6.1</version>
    </dependency>

在需要生成指定范围的随机数时，使用 `new RandomDataGenerator()` 获取随机生成器实例，然后使用 `nextInt()` 方法直接获取最大值与最小值之间的随机数。来看示例。

public class RandomDataGeneratorDemo {
        public static void main(String[] args) {
            int leftLimit = 2;
            int rightLimit = 11;
    
            Runnable r = () -> {
                int generatedInteger = new RandomDataGenerator().nextInt( leftLimit,rightLimit);
                System.out.println(generatedInteger);
            };
           for (int i = 1; i < 10; i++) {
               new Thread(r).start();
           }
        }
    }

输出结果如下所示：

8
    4
    4
    4
    10
    3
    10
    3
    6

结果完全符合我们的预期——这也是我的最后一招，没想到就这么愉快地全交给你了。

![1179389-19b573f0b7881024.gif][]

好了，我亲爱的读者朋友，以上就是本文的全部内容了。如果觉得文章对你有点帮助，请微信搜索「 **沉默王二** 」第一时间阅读。示例代码已经上传到 GitHub，[传送门~][Link 1]

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[1179389-aac724089c4cebe0.png]: /images/20210809/2c9c9b9c15924392a0574dd765c8fee0.png
[1179389-19b573f0b7881024.gif]: /images/20210809/f45dc36379cb4fda85fc078a87e2d599.png
[Link 1]: https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fqinggee%2FSpringDemo