我们都知道,所谓的随机都是伪随机,随机的结果是由随机算法和随机种子决定的。

所以,当我们没有初始化的时候,如果直接使用math.random(),那么出来的值肯定是每次都一样,因为种子等于0。

因此,我们都会在进程启动前,我们先调用一下种子

--随机种子初始化
math.randomseed(tostring(os.time()):reverse():sub(1, 6))

但是,这一切在operensty的多进程里面被打破了,因为随机以后的因子。。各个进程不共享。。

如果,有2个进程,那么意味着,同样的值会出现两遍,比如在游戏里面开宝箱,很容易被玩家抓到规律。

好吧,除非将随机因子放入共享内存,并且自己实现随机算法,不然的话。。math.random是废了!

好了,不需要随机种子的随机方法,我想起了。。/dev/random

以下文档摘自https://zh.wikipedia.org/wiki//dev/random

由于不可抗拒原因,大家可以看看截图

我们只要知道这样的随机方式,不可预测的真随机,来自硬件的因子,并且记得

  • /dev/random是阻塞的
  • /dev/urandom是非阻塞的

那么,对我们而言/dev/urandom是够的,所以。。我还是把代码贴一下就好了

local MAX_UINT = math.pow(,)

--由于随机函数是非常频繁的,所以,还是做了一个随机池在那边,先随机一大部分放着
local cache_results = {}
local cache_index = local table_getn = table.getn --种子不需要初始化了
local function init()
end --从系统随机文件中读取
local function urandom()
--看下缓存里面还有没有
local this_count = table_getn(cache_results) - cache_index
if this_count <= then
--每次读取128个整数,512个字节缓存下来
local COUNT =
local frandom = assert(io.open("/dev/urandom", "rb"))
local s = frandom:read( * COUNT)
assert(s:len() == * COUNT) for i=,COUNT do
--读取4个字节作为一个整数
local v =
for c = , do
v = * v + s:byte(i*c)
end
cache_results[i] = v
end
io.close(frandom) --重新把
this_count = table_getn(cache_results)
cache_index =
end cache_index = cache_index +
return cache_results[cache_index]
end local rand = urandom --随机一个0-1之间的浮点数
local function randFloat()
return rand()/(MAX_UINT+)
end --随机给定范围[a,b]的整数
local function randInt(a, b)
assert(b >= a)
local v = rand()
return a + math.floor((b-a+)*randFloat())
end return {
init = init,
rand = rand,
urandom = urandom,
randInt = randInt,
randFloat = randFloat
}

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