随机数的生成

         以前用rand和srand生成过伪随机数，伪随机数的序列是固定的，今天学习生成真正的随机数的生成。

利用/dev/urandom可以生成随机数的值，/dev/urandomLinux下的熵池，所谓熵池就是当前系统下的环境噪音，描述了一个系统的混乱程度，环境噪音由这几个方面组成，如内存的使用，文件的使用量，不同类型的进程数量等等。

#include <stdio.h> #include <fcntl.h>int main() {int randNum = 0;int fd = 0;for(int i=0;i<5;i++){ fd = open("/dev/urandom", O_RDONLY); read(fd, (char *)&randNum, sizeof(int));close(fd); printf("randNum is %d\n", randNum);}return 0; }

运行结果：

mapan@mapan-virtual-machine:~/c++$ ./a.out randNum is 94961710 randNum is -523780773 randNum is 1542169420 randNum is -1632410867 randNum is 731817269 mapan@mapan-virtual-machine:~/c++$ ./a.out randNum is -1114222849 randNum is -135823700 randNum is 72499927 randNum is 1765688127 randNum is 1231660207 mapan@mapan-virtual-machine:~/c++$ ./a.out randNum is 770846624 randNum is -2058545278 randNum is 144437054 randNum is -2126469506 randNum is -1653491852 mapan@mapan-virtual-machine:~/c++$ ./a.out randNum is 133178814 randNum is 961959636 randNum is -436202053 randNum is -1998720261 randNum is -520158213 mapan@mapan-virtual-machine:~/c++$

每次打印的5个随机数都不一样，其实它的随机性也不太好。雪花算法生成的数的随机性很好，通常在分布式系统中生成唯一ID。

SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型，结构如下（每一部分用“-”符号分隔）：
            0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
1位标识部分，在java中由于long的最高位是符号位，正数是0，负数是1，一般生成的ID为正数，所以为0；
41位时间戳部分，这个是毫秒级的时间，一般实现上不会存储当前的时间戳，而是时间戳的差值（当前时间-固定的开始时间），这样可以使产生的ID从更小值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L 60 60 24 365) = 69年；
10位节点部分，Twitter实现中使用前5位作为数据中心标识，后5位作为机器标识，可以部署1024个节点；
12位序列号部分，支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID；

代码地址：https://blog.csdn.net/benpaobagzb/article/details/51638196     注释部分是自己添加

/* snowflake ID 生成策略 毫秒级时间41位+机器ID 10位+毫秒内序列12位。 0 41 51 64 +-----------+------+------+ |time |pc |inc | +-----------+------+------+ 前41bits是以微秒为单位的timestamp。 接着10bits是事先配置好的机器ID。 最后12bits是累加计数器。 macheine id(10bits)标明最多只能有1024台机器同时产生ID，sequence number(12bits)也标明1台机器1ms中最多产生4096个ID， * 注意点，因为使用到位移运算，所以需要64位操作系统，不然生成的ID会有可能不正确  */  #include <stdio.h>   #include <pthread.h>   #include <unistd.h>   #include <stdlib.h>   #include <sched.h>   #include <linux/unistd.h>   #include <sys/syscall.h>   #include <errno.h>   #include<linux/types.h>   #include<time.h>   #include <stdint.h>   #include <sys/time.h>  struct  globle   {  int global_int:12;  uint64_t last_stamp;  int workid;  int seqid;   };  void set_workid(int workid);   pid_t gettid( void );   uint64_t get_curr_ms();   uint64_t wait_next_ms(uint64_t lastStamp);   int atomic_incr(int id);   uint64_t get_unique_id(); #include "snowflake.h"struct globle g_info;#define sequenceMask (-1L ^ (-1L << 12L)) //L表示long型 4095void set_workid(int workid) {g_info.workid = workid; }pid_t gettid( void )//获取线程ID {return syscall( __NR_gettid ); }uint64_t get_curr_ms() //获取毫秒 {struct timeval time_now;gettimeofday(&time_now,NULL);uint64_t ms_time =time_now.tv_sec*1000+time_now.tv_usec/1000;return ms_time; }uint64_t wait_next_ms(uint64_t lastStamp) {uint64_t cur = 0;do {cur = get_curr_ms();} while (cur <= lastStamp);return cur; }int atomic_incr(int id)//累加 {__sync_add_and_fetch(&id, 1);return id; }uint64_t get_unique_id() {uint64_t uniqueId=0;uint64_t nowtime = get_curr_ms();//获取当前毫秒数uniqueId = nowtime << 22; //填补时间戳部分//0x3ff 1023,二进制对应11 1111 1111 //100的二进制0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 0100//先执行移位uniqueId |= (g_info.workid & 0x3ff) << 12; //填补节点部分if (nowtime < g_info.last_stamp){perror("error");exit(-1);}if (nowtime == g_info.last_stamp){//4095的二进制0000 1111 1111 1111 [long型]g_info.seqid = atomic_incr(g_info.seqid) & sequenceMask;if (g_info.seqid == 0) //seqid=0防止冲突，修改时间{nowtime = wait_next_ms(g_info.last_stamp);//获取大于当前时间的time}}else{g_info.seqid = 0;}g_info.last_stamp = nowtime;uniqueId |= g_info.seqid;//填补序列号部分return uniqueId; }int main() {set_workid(100);int i;for(i=0;i<10;i++){uint64_t unquie = get_unique_id();printf("pthread_id:%u, id [%llu]\n",gettid(),unquie);}return; }

运行结果：

mapan@mapan-virtual-machine:~/c++$ ./a.out pthread_id:4970, id [6595660141600063488] pthread_id:4970, id [6595660141600063489] pthread_id:4970, id [6595660141600063490] pthread_id:4970, id [6595660141600063491] pthread_id:4970, id [6595660141600063492] pthread_id:4970, id [6595660141600063493] pthread_id:4970, id [6595660141600063494] pthread_id:4970, id [6595660141600063495] pthread_id:4970, id [6595660141600063496] pthread_id:4970, id [6595660141600063497] mapan@mapan-virtual-machine:~/c++$ ./a.out pthread_id:4971, id [6595660147023298560] pthread_id:4971, id [6595660147023298561] pthread_id:4971, id [6595660147023298562] pthread_id:4971, id [6595660147023298563] pthread_id:4971, id [6595660147023298564] pthread_id:4971, id [6595660147023298565] pthread_id:4971, id [6595660147023298566] pthread_id:4971, id [6595660147023298567] pthread_id:4971, id [6595660147023298568] pthread_id:4971, id [6595660147023298569] mapan@mapan-virtual-machine:~/c++$

 

 

 

参考地址：https://blog.csdn.net/stpeace/article/details/45829161

总结

以上是生活随笔为你收集整理的随机数的生成的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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