Java 生成随机数及 SecureRandom 引发的线程阻塞

2024-11-21 06:42:25 # Technical # JavaBase #Random #SecureRandom

随机数的生成

通常随机数会通过 Random 类、ThreadLocalRandom 类、SecureRandom 类或者 Math.random() 方法生成

Random

import java.util.Random;

public class RandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        Random rand = new Random();

        // 生成一个随机整数
        int randomInt = rand.nextInt();
        System.out.println("Random Integer: " + randomInt);

        // 生成一个0到99之间的随机整数
        int randomIntWithinRange = rand.nextInt(100);
        System.out.println("Random Integer (0-99): " + randomIntWithinRange);

        // 生成一个随机浮点数（0.0 到 1.0 之间）
        float randomFloat = rand.nextFloat();
        System.out.println("Random Float: " + randomFloat);

        // 生成一个随机布尔值
        boolean randomBoolean = rand.nextBoolean();
        System.out.println("Random Boolean: " + randomBoolean);
    }
}

ThreadLocalRandom

import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

public class ThreadLocalRandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 生成一个0到99之间的随机整数
        int randomInt = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
        System.out.println("Random Integer (0-99): " + randomInt);

        // 生成一个0.0到1.0之间的随机浮点数
        double randomDouble = ThreadLocalRandom.current().nextDouble();
        System.out.println("Random Double: " + randomDouble);

        // 生成一个指定范围内的随机整数
        int randomIntWithinRange = ThreadLocalRandom.current().nextInt(50, 100);
        System.out.println("Random Integer (50-99): " + randomIntWithinRange);
    }
}

SecureRandom

import java.security.SecureRandom;

public class SecureRandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        SecureRandom secureRand = new SecureRandom();

        // 生成一个0到99之间的随机整数
        int randomInt = secureRand.nextInt(100);
        System.out.println("Secure Random Integer (0-99): " + randomInt);

        // 生成一个随机的字节数组
        byte[] randomBytes = new byte[16];
        secureRand.nextBytes(randomBytes);
        System.out.println("Secure Random Bytes: " + Arrays.toString(randomBytes));
    }
}

Math.random

public class MathRandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 生成一个0.0到1.0之间的随机浮点数
        double randomDouble = Math.random();
        System.out.println("Random Double: " + randomDouble);

        // 生成一个0到99之间的随机整数
        int randomInt = (int)(Math.random() * 100);
        System.out.println("Random Integer (0-99): " + randomInt);
    }
}

优缺点

四种生成方式在性能和安全性方面的优缺点比较

Random

Random 使用了一种简单且高效的线性同余生成器（LCG）算法来生成 ==伪随机数==
$$
seed_{n+1} = (seed_n \times a + c) mod m
$$
这样可以带来较高的性能，但缺点是会导致随机数可被预测

如果两个 Random 实例使用相同的种子进行初始化，那么它们生成的随机数序列将完全相同

import java.util.Random;

public class PredictableRandom {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用相同的种子创建两个Random实例
        long seed = 12345L;
        Random rand1 = new Random(seed);
        Random rand2 = new Random(seed);

        // 打印前10个随机数
        System.out.println("rand1: ");
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.print(rand1.nextInt(100) + " ");
        }

        System.out.println("\nrand2: ");
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.print(rand2.nextInt(100) + " ");
        }
    }
}

输出结果将显示两个实例生成的随机数序列完全相同：

rand1: 
87 1 54 20 93 94 95 68 15 57 
rand2: 
87 1 54 20 93 94 95 68 15 57

Random 是 ==线程安全== 的

protected int next(int bits) {
    AtomicLong seed = this.seed;

    long oldseed;
    long nextseed;
    do {
        oldseed = seed.get();
        nextseed = oldseed * 25214903917L + 11L & 281474976710655L;
    } while(!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));

    return (int)(nextseed >>> 48 - bits);
}

Random 通过 CAS 确保线程安全

ThreadLocalRandom

ThreadLocalRandom 与 Random 的特性类似，主要的区别在于 ThreadLocalRandom 解决了 Random 在高并发场景下性能不足的问题

Radom 通过 CAS 来解决线程安全问题，但 CAS 在线程竞争比较激烈的场景中性能低下，原因是 CAS 对比时如果经常有其他线程修改原来的值，就会导致 CAS 对比失败，于是一直自旋进行 CAS

而 ThreadLocalRandom 利用 ThreadLocal 为每个线程分配一个独立的随机数生成实例，避免了线程间的竞争。另外，为了进一步优化性能，ThreadLocalRandom 利用缓存行填充技术来防止伪共享（false sharing）

CPU 与内存间存在 L1，L2，L3 三级缓存，CPU 在执行运算的时候，首先去 L1 查找所需数据，其次是 L2，L3，如果缓存中都没有，就去内存中拿。走得越远，耗时越长

由于共享变量在 CPU 缓存中的存储是以 缓存行 为单位，一个缓存行可以存储多个变量（存满当前缓存行的字节数）

而 CPU 对缓存的修改又是以 缓存行 为最小单位的，在多线程情况下，如果需要修改「共享同一个缓存行的变量」，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享（False Sharing）

ThreadLocalRandom 虽然提高了 Random 的性能，但仍是统计学上的随机数，是可预测的随机数

SecureRandom

要想获得密码学上的随机性，需要满足更严格的要求：

不可预测性：即使攻击者知道了一部分随机数，也无法推算出其他部分
熵源的复杂性：需要复杂和高质量的熵源，确保生成的随机数无法被逆向工程
安全算法：使用复杂的算法，增加攻击和预测的难度

SecureRandom 不同于 Random 使用系统当前时间作为种子，SecureRandom 使用 随机事件 作为种子，比如：鼠标点击，键盘点击等

这一点十分重要，也是后面导致 SecureRandom 引发线程阻塞的原因

SecureRandom 引发的线程阻塞

起因是，通过如下代码实现了一个验证码生成的功能

private Object[] genVerificationCodeGraph() {
    int width = 200;
    int height = 69;
    BufferedImage image = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
    Graphics2D graphics = (Graphics2D) image.getGraphics();
    // 设置画笔颜色-验证码背景色
    graphics.setColor(Color.WHITE);
    // 填充背景
    graphics.fillRect(0, 0, width, height);
    graphics.setFont(new Font("微软雅黑", Font.BOLD, 40));
    
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    // 旋转原点的 x 坐标
    int x = 10;
    String ch;
    
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        graphics.setColor(getRandomColor());

        // 设置字体旋转角度,角度小于30度
        int degree = random.nextInt() % 30;
        int dot = random.nextInt(codeSequence.length);
        
        ch = String.valueOf(codeSequence[dot]);
        sb.append(ch);
        
        // 正向旋转
        graphics.rotate(degree * Math.PI / 180, x, 45);
        graphics.drawString(ch, x, 45);
        
        // 反向旋转
        graphics.rotate(-degree * Math.PI / 180, x, 45);
        x += 48;
    }
    
    //画干扰线
    for (int i = 0; i < 6; i++) {
        // 设置随机颜色
        graphics.setColor(getRandomColor());
        // 随机画线
        graphics.drawLine(random.nextInt(width), random.nextInt(height),
               random.nextInt(width), random.nextInt(height));
    }
    
    //添加噪点
    for (int i = 0; i < 30; i++) {
        int x1 = random.nextInt(width);
        int y1 = random.nextInt(height);
        
        graphics.setColor(getRandomColor());
        graphics.fillRect(x1, y1, 2, 2);
    }
    
    graphics.dispose();
    return new Object[]{sb.toString(), image};
}

/**
 * 随机取色
 */
private Color getRandomColor() {
    return new Color(random.nextInt(256),
              random.nextInt(256), random.nextInt(256));
}

代码运行并无任何问题，不过 SonarLint 却提示代码存在缺陷，SonarLint 建议如下

Noncompliant Code Example

public void doSomethingCommon() {
  Random rand = new Random();  // Noncompliant; new instance created with each invocation
  int rValue = rand.nextInt();
  //...

Compliant Solution

private Random rand = SecureRandom.getInstanceStrong();  // SecureRandom is preferred to Random
 
public void doSomethingCommon() {
  int rValue = this.rand.nextInt();
  //...

当时并没过多思考，便直接将 SonarLint 建议的直接应用了

发布到测试环境进行测试时就出现了十分怪异的现象，获取验证码的接口一直无响应，重启应用也无济于事，但我本地运行又是没有任何问题的

到测试环境通过 jstack 查看线程状态，发现线程都阻塞在 SecureRandom 中

原因

原因就出在操作系统上，SecureRandom generateSeed() 使用 /dev/random 生成种子，/dev/random 是一个从环境噪声中收集熵（如键盘输入、鼠标移动、磁盘操作等）来生成随机数的阻塞数字生成器，如果它没有足够的随机数据提供，它就一直等待

类似的，还存在一个 /dev/urandom，一个非阻塞随机数生成器，它适用于需要随机数但不要求极高安全性的场合

解决

最直接的方式

不使用 SecureRandom，换为 Random 或 ThreadLocalRandom

修改配置

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-Djava.security.egd=file:/dev/urandom
或者
-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom

代码中显式指定非阻塞算法

import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.security.SecureRandom;
import java.security.Security;

public class SecureRandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 使用指定的算法 "NativePRNGNonBlocking" 以避免阻塞
            SecureRandom secureRandom = SecureRandom.getInstance("NativePRNGNonBlocking");
            System.out.println("Random Integer: " + secureRandom.nextInt());
        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

使用第三方库增加熵源

可以使用 haveged 或 rng-tools 来增加系统的熵源，从而减少阻塞的概率

安装 haveged

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$ sudo apt-get install haveged
$ sudo systemctl enable haveged
$ sudo systemctl start haveged

安装 rng-tools

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$ sudo apt-get install rng-tools
$ sudo systemctl enable rngd
$ sudo systemctl start rngd

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