眾所周知，隨機數(shù)是任何一種編程語言最基本的特征之一。而生成隨機數(shù)的基本方式也是相同的：產(chǎn)生一個0到1之間的隨機數(shù)。看似簡單，但有時我們也會忽略了一些有趣的功能。

最明顯的，也是直觀的方式，在Java中生成隨機數(shù)只要簡單的調(diào)用：

java.lang.Math.random()

在所有其他語言中，生成隨機數(shù)就像是使用Math工具類，如abs, pow, floor, sqrt和其他數(shù)學(xué)函數(shù)。大多數(shù)人通過書籍、教程和課程來了解這個類。一個簡單的例子：從0.0到1.0之間可以生成一個雙精度浮點數(shù)。那么通過上面的信息，開發(fā)人員要產(chǎn)生0.0和10.0之間的雙精度浮點數(shù)會這樣來寫：

Math.random() * 10

而產(chǎn)生0和10之間的整數(shù)，則會寫成：

Math.round(Math.random() * 10)進階

通過閱讀Math.random()的源碼，或者干脆利用IDE的自動完成功能，開發(fā)人員可以很容易發(fā)現(xiàn)，java.lang.Math.random()使用一個內(nèi)部的隨機生成對象 – 一個很強大的對象可以靈活的隨機產(chǎn)生：布爾值、所有數(shù)字類型，甚至是高斯分布。例如：

new java.util.Random().nextInt(10)

它有一個缺點，就是它是一個對象。它的方法必須是通過一個實例來調(diào)用，這意味著必須先調(diào)用它的構(gòu)造函數(shù)。如果在內(nèi)存充足的情況下，像上面的表達式是可以接受的；但內(nèi)存不足時，就會帶來問題。

一個簡單的解決方案，可以避免每次需要生成一個隨機數(shù)時創(chuàng)建一個新實例，那就是使用一個靜態(tài)類。猜你可能想到了java.lang.Math，很好，我們就是改良java.lang.Math的初始化。雖然這個工程量低，但你也要做一些簡單的單元測試來確保其不會出錯。

假設(shè)程序需要生成一個隨機數(shù)來存儲，問題就又來了。比如有時需要操作或保護種子(seed)，一個內(nèi)部數(shù)用來存儲狀態(tài)和計算下一個隨機數(shù)。在這些特殊情況下，共用隨機生成對象是不合適的。

在Java EE多線程應(yīng)用程序的環(huán)境中，隨機生成實例對象仍然可以被存儲在類或其他實現(xiàn)類，作為一個靜態(tài)屬性。幸運的是，java.util.Random是線程安全的，所以不存在多個線程調(diào)用會破壞種子(seed)的風險。

另一個值得考慮的是多線程java.lang.ThreadLocal的實例。偷懶的做法是通過Java本身API實現(xiàn)單一實例，當然你也可以確保每一個線程都有自己的一個實例對象。

雖然Java沒有提供一個很好的方法來管理java.util.Random的單一實例。但是，期待已久的Java 7提供了一種新的方式來產(chǎn)生隨機數(shù)：

java.util.concurrent.ThreadLocalRandom.current().nextInt(10)

這個新的API綜合了其他兩種方法的優(yōu)點：單一實例/靜態(tài)訪問，就像Math.random()一樣靈活。ThreadLocalRandom也比其他任何處理高并發(fā)的方法要更快。

Chris Marasti-Georg 指出:

Math.round(Math.random() * 10)

使分布不平衡，例如：0.0 – 0.499999將四舍五入為0，而0.5至1.499999將四舍五入為1。那么如何使用舊式語法來實現(xiàn)正確的均衡分布，如下：

Math.floor(Math.random() * 11)

幸運的是，如果我們使用java.util.Random或java.util.concurrent.ThreadLocalRandom就不用擔心上述問題了。

Java實戰(zhàn)項目里面介紹了一些不正確使用java.util.Random API的危害。這個教訓(xùn)告訴我們不要使用：

Math.abs(rnd.nextInt())%n

而使用：

rnd.nextInt(n)