随机数(1)

最新推荐文章于 2025-01-06 22:09:21 发布

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linux 内核内建了随机数生成器。从系统收集环境噪声放入熵池，产生随机数。通过/dev/random和/dev/urandom向应用提供随机数。

/dev/random 生成的随机数质量较高，产生随机数的速度较慢，应用从中读取随机数速率过快默认会阻塞

/dev/urandom 生成随机数的速度很快，质量较差，但并不会发生阻塞。

可以使用cat 或 hexdump 直接读出随机数

hexdump -C /dev/random

hexdump -C /dev/urandom

可以发现从 /dev/urandom 比/dev/random 要明显快很多。

/proc/sys/kernel/random 提供了关于/dev/random额外信息

entropy_avail：可用熵大小

poolsize：熵池大小

read_wakeup_threshold：可读阈值

write_wakeup_threshold：可写阈值

uuid 和 boot_id：随机性字符串；前者每读一次变化一次，后者启动后一直不变

ioctl 提供接口访问或改变这些值。包括读取熵池大小，获取熵池中熵大小，改变熵大小，往熵池写数据增加熵，清空熵池。

rng-tools快速增加熵池中熵大小

安装rng-tools

yum install rng-tools

启动rngd

service rngd start

查看熵池中熵大小，发现由20-30变成了3000多，/dev/random 速率也快了很多

cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail

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fortran 随机数1

08-08

Do i = 1 , size(x) call random_number( x(i) ) !// 可以循环调用 End Do call random_number(y) !// 也可以一次生成一个数组 call random_number(a) !// 单变量也可以 write(*,*) a write(*,*) x write...

gaoljhy#blog#产生随机数1

07-25

c++的库中是include 对应 #includeinclude 对应 #include1> 如果你只要产生随机数而不需要设定范围的话，你只要用rand()`

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Linux下熵池大小导致的一些问题

chinoukin的博客

10-15

9597

详解熵池熵池本质上是若干字节。/proc/sys/kernel/random/entropy_avail中存储了熵池现在的大小，/proc/sys/kernel/random/poolsize是熵池的最大容量，单位都是bit。如果entropy_avail的值小于要产生的随机数bit数，那么/dev/random就会堵塞。那么，为什么熵池不够用呢？ google了一下资料，熵池实际上是从各种...

linux内核熵池,Linux 内核熵池与 /dev/urandom

weixin_42508557的博客

04-29

1123

从计算机随机数谈起我们知道，计算机是一个可预测的系统，因此不可能通过算法来产生真正的随机数。在计算机中，所谓的随机数通常都是伪随机数，就是通过随机算法计算出来的，可以被近似看作随机数的数值。常见的随机数算法有线性同余法(Linear Congruential Generator)、梅森旋转法(Mersenne twister)等，前者是大部分编译器采用的算法，随机性相对差一些；而后者是更为优秀的随...

Linux主机熵值不足导致SecureRandom线程阻塞问题

SpringBoy的博客

10-11

4454

Linux主机熵值不足导致SecureRandom线程阻塞问题 linux操作系统熵值不够，导致使用安全随机数时，长时间线程阻塞。问题定位使用jdk远程debug，发现线程堆栈停在SecureRandom.nextBytes()上，出现阻塞状态。表现为程序长时间无法向下运行。问题根因 jre的安全随机数会使用linux的随机数生成器（在linux上实际上使用的是/dev/random或者/dev/urandom）来生成安全随机数，即提供永不为空的随机字节数据流。默认会使用阻塞算法获取随机数，如果熵值不

/proc/sys/kernel/random/entropy_avail 熵值修改

weixin_38339601的博客

12-01

4359

/proc/sys/kernel/random/entropy_avail熵值修改 1、熵值是干嘛的 Entropy（熵，[shāng]）在信息论中表示数据的混乱程度或者不确定性，可理解为随机数据。在 GNU/Linux 中有两个虚拟设备专门用于生成随机数以供系统使用。分别为 /dev/random /dev/urandom，又称 PRNG（Pseudorandom Number Generator，伪随机数发生器），其中 /dev/random 数据来源为硬件设备的活动（键盘输入、磁盘读写、内存错误等）

Linux内核参数解释

weixin_40548182的博客

08-27

9099

第1章内核参数说明 1.1 内核参数列表 kernel.acct acct功能用于系统记录进程信息，正常结束的进程都会在该文件尾添加对应的信息。异常结束是指重启或其它致命的系统问题，不能够记录永不停止的进程。该设置需要配置三个值，分别是： 1.如果文件系统可用空间低于这个百分比值，则停止记录进程信息。 2.如果文件系统可用空间高于这个百分比值，则开始记录进程信息。 3.检查上面两个值的频率(以秒为单位)。 kernel.auto_msgmni 系统自动设置同时运行的消息队列个数。 0：不自动 1：自动 k

Java生产1-100的随机数简单实例(分享)

08-30

在Java编程语言中，生成1到100之间的随机数是一项常见的任务，广泛应用于各种应用场景，如模拟、测试和游戏等。以下是如何在Java中生成这个范围内随机数的详细步骤和相关知识点：首先，Java提供了`java.util....

Python 生成 -1~1 之间的随机数矩阵方法

12-24

如生成 3*3 的 -1~1 之间的随机数矩阵 -1 + 2*np.random.random((3,3)) # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import pylab import cv2 import numpy as np img = plt.imread("1.png") #在这里...

使用Scala生成随机数的方法示例

08-25

这个示例代码将生成 10 组随机数，每组包含 4 个随机整数，每个整数介于 1 到 10 之间。生成不重复的随机数 在某些情况下，我们需要生成一组不重复的随机数。在这种情况下，我们可以使用以下方法： ```scala def...

Linux 内核参数详解-KERNEL

weixin_34321977的博客

05-10

3687

kernel.wake_balance = 1导致调度运行线程被唤醒的任何avaialble调度的CPU。而不是它的CPU的优化的基础上缓存痕迹。默认为1kernel.suid_dumpable = 0kernel.unknown_nmi_panic = 0该参数的值影响的行为（非屏蔽中断处理）。当这个值为非0，未知的NMI受阻，PANIC出现。这时，内核调试信息显示控制台，...

【Linux】云服务器tomact启动巨慢，修改了熵池无效的看这里

11-20

553

云服务器下tomcat启动项目非常慢，修改熵池也无法解决后的另一种可能的解决方法

linux内核熵池,linux内核的熵池

weixin_33296185的博客

04-29

1891

也可以看百度科Linux内核采用熵来描述数据的随机性。熵(entropy)是描述系统混乱无序程度的物理量，一个系统的熵越大则说明该系统的有序性越差，即不确定性越大。在信息学中，熵被用来表征一个符号或系统的不确定性，熵越大，表明系统所含有用信息量越少，不确定度越大。计算机本身是可预测的系统，因此，用计算机算法不可能产生真正的随机数。但是机器的环境中充满了各种各样的噪声，如硬件设备发生中断的时间，用户...

OS的随机数生成过程中的内核熵池

最新发布

最后一个bug的博客

01-06

1382

内核熵池（Kernel Entropy Pool）是操作系统内核中用于收集和管理熵（随机性来源）的机制，在操作系统的随机数生成过程中发挥关键作用。内核熵池收集和管理熵的过程涉及多个环节。

linux系统随机数原理，内核熵（entropy）值

weixin_33872660的博客

12-23

4527

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

linux 随机数生成原理

tangzhangyin的专栏

09-02

721

在信息学中，信息熵是用来描述系统混乱无序程度的物理量；系统的熵越大，系统就越无序，所含有用信息量越少，不确定度越大。Linux内核中有一个熵池设备，专门收集来自系统环境的一些噪音，来产生高质量随机数序列；这些噪声主要来自于硬件设备发生中断的时间，用户点击鼠标的时间间隔，硬件噪声，磁盘活动等。

linux内核参数详解

weixin_34007291的博客

11-12

898

kernel.acct acct功能用于系统记录进程信息，正常结束的进程都会在该文件尾添加对应的信息。异常结束是指重启或其它致命的系统问题，不能够记录永不停止的进程。该设置需要配置三个值，分别是： 1.如果文件系统可用空间低于这个百分比值，则停止记录进程信息。 2.如果文件系统可用空间高于这个百分比值，则开始记录进程信息。 3.检查上面两个值的频率(以秒...

从Linux内核中获取真随机数

weixin_34122548的博客

04-04

750

内核随机数产生器 Linux内核实现了一个随机数产生器，从理论上说这个随机数产生器产生的是真随机数。与标准C库中的rand(),srand()产生的伪随机数不同，尽管伪随机数带有一定的随机特征，但这些数字序列并非统计意义上的随机数。也就是说它们是可重现的--只要每次使用相同的seed值，就能得到相同的伪随机数列。通常通过使用time()的返回值来改变seed，以此得到不同的伪随机数序列，但tim...

linux主机entropy报警

qq_31918543的博客

05-18

1187

entropy的重要性 1.主机的随机数生成器/dev/random,/dev/urandom依赖于足够的entropy 2./dev/random是一个阻塞设备，它将一直延迟到有足够的entropy才产生真正的随机数据 3.当没有足够的entropy时会造成依赖/dev/random的应用程序阻塞，进而影响集群稳定性和可用性关于entropy的常用操作 1.查看当前可用entropy cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail 注：最好保持在1000以上 2.查看

c++随机数1~50

09-12

在C++中生成1到50之间的随机数，你可以使用 `<cstdlib>` 或 `<random>` 头文件中的函数。下面我将分别给出使用这两个库的方法： **方法1：使用 `<cstdlib>` 库** `<cstdlib>` 库中的 `rand()` 函数可以生成一个随机数，但是它返回的是一个从0开始的数。为了得到1到50的随机数，你需要进行一些调整。首先，使用 `srand(time(NULL))` 来设置随机数生成的种子，以确保每次运行程序时生成的随机数序列都不同。然后，使用 `rand() % 50 + 1` 来得到1到50的随机数。示例代码如下： ```cpp #include <iostream> #include <cstdlib> #include <ctime> int main() { srand(time(0)); // 设置随机数种子 int random_number = rand() % 50 + 1; // 生成1到50之间的随机数 std::cout << "随机数: " << random_number << std::endl; return 0; } ``` **方法2：使用 `<random>` 库** `<random>` 库提供了更加现代和功能丰富的随机数生成方法。你可以创建一个 `mt19937` 随机数引擎，并使用它生成一个均匀分布的随机数。示例代码如下： ```cpp #include <iostream> #include <random> int main() { std::random_device rd; // 非确定性随机数生成器，通常用于初始化随机数引擎 std::mt19937 gen(rd()); // 使用随机数设备初始化Mersenne Twister引擎 std::uniform_int_distribution<> distrib(1, 50); // 定义1到50的均匀分布 int random_number = distrib(gen); // 生成随机数 std::cout << "随机数: " << random_number << std::endl; return 0; } ``` 使用 `<random>` 库的方法更为推荐，因为它提供了更好的随机性以及更好的性能。