8种超简单的Golang生成随机字符串方式

本文分享自华为云社区《Golang生成随机字符串的八种方式与性能测试》，作者： 张俭。

前言

这是**icza**在StackOverflow上的一篇高赞回答，质量很高，翻译一下，大家一起学习

问题是：go语言中，有没有什么最快最简单的方法，用来生成只包含英文字母的随机字符串

icza给出了8个方案，最简单的方法并不是最快的方法，它们各有优劣，末尾附上性能测试结果：

1. Runes

比较简单的答案，声明一个rune数组，通过随机数选取rune字符，拼接成结果

package approach1

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
)

var letters = []rune("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")

func randStr(n int) string {
    b := make([]rune, n)
    for i := range b {
        b[i] = letters[rand.Intn(len(letters))]
    }
    return string(b)
}

func TestApproach1(t *testing.T) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    fmt.Println(randStr(10))
}

func BenchmarkApproach1(b *testing.B) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        _ = randStr(10)
    }
}

2. Bytes

如果随机挑选的字符只包含英文字母，我们可以直接使用bytes，因为在UTF-8编码模式下，英文字符和Bytes是一对一的（Go正是使用UTF-8模式编码）

所以可以把

var letters = []rune("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")

用这个替代

var letters = []byte("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")

或者更好

const letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

现在我们有很大的进展了，我们把它变为了一个常数，在go里面，只有string常数，可并没有slice常数。额外的收获，表达式len(letters)也变为了一个常数（如果s为常数，那么len(s)也将是常数)

我们没有付出什么代码，现在letters可以通过下标访问其中的bytes了，这正是我们需要的。

package approach2

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
)

const letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

func randStr(n int) string {
    b := make([]byte, n)
    for i := range b {
        b[i] = letters[rand.Intn(len(letters))]
    }
    return string(b)
}

func TestApproach2(t *testing.T) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())

    fmt.Println(randStr(10))
}

func BenchmarkApproach2(b *testing.B) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        _ = randStr(10)
    }
}

3. Remainder 余数

上面的解决方法通过rand.Intn()来获得一个随机字母，这个方法底层调用了Rand.Intn()，然后调用了Rand.Int31n()

相比于生成63个随机bits的函数rand.Int63()来说，Rand.Int31n()很慢。

我们可以简单地调用rand.Int63()然后除以len(letterBytes)，使用它的余数来生成字母

package approach3

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
)

const letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

func randStr(n int) string {
    b := make([]byte, n)
    for i := range b {
        b[i] = letters[rand.Int63() % int64(len(letters))]
    }
    return string(b)
}

func TestApproach3(t *testing.T) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())

    fmt.Println(randStr(10))
}

func BenchmarkApproach3(b *testing.B) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        _ = randStr(10)
    }
}

这个算法能正常工作并且非常快，不过它牺牲了部分精确性，字母出现的概率并不是精确一样的（假设rand.Int63()生成63比特的数字是等概率的）。由于字母总共才52个，远小于 1<<63 - 1，因此失真非常小，因此实际上这完全没问题。

解释: 假设你想要0~5的随机数，如果使用3位的bit，3位的bit等概率出现0~7，所以出现0和1的概率是出现2、3、4概率的两倍。使用5位的 bit，0和1出现的概率是6/32，2、3、4出现的概率是5/32。现在接近了一些了，是吧？不断地增加比特位，这个差距就会变得越小，当你有63位地时候，这差别已经可忽略不计。

4. Masking 掩码

在上一个方案的基础上，我们通过仅使用随机数的最低n位保持均匀分布，n表示所有字符的数量。比如我们有52个字母，我们需要6位（52 = 110100b）。所以我们仅仅使用了rand.Int63()的最后6位。并且，为了保持所有字符的均匀分布，我们决定只接受在0..len(letterBytes)-1的数字即0~51。（译者注：这里已经没有第三个方案的不准确问题了）

最低几位大于等于len(letterBytes)的概率一般小于0.5（平均值为0.25），这意味着出现这种情况，只要重试就好。重试n次之后，我们仍然需要丢弃这个数字的概率远小于0.5的n次方（这是上界了，实际会低于这个值）。以本文的52个字母为例，最低6位需要丢弃的概率只有(64-52)/64=0.19。这意味着，重复10次，仍然没有数字的概率是1*10^-8。

package approach4

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
)

const letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

const (
    // 6 bits to represent a letters index
    letterIdBits = 6
    // All 1-bits as many as letterIdBits
    letterIdMask = 1 <<letterIdBits - 1
)

func randStr(n int) string {
    b := make([]byte, n)
    for i := range b {
        if idx := int(rand.Int63() & letterIdMask); idx < len(letters) {
            b[i] = letters[idx]
            i++
        }
    }
    return string(b)
}

func TestApproach4(t *testing.T) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())

    fmt.Println(randStr(10))
}

func BenchmarkApproach4(b *testing.B) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        _ = randStr(10)
    }
}

5. Masking Improved

第4节的方案只使用了rand.Int63()方法返回的64个随机字节的后6位。这实在是太浪费了，因为rand.Int63()是我们算法中最耗时的部分了。

如果我们有52个字母，6位就能生成一个随机字符串。所以63个随机字节，可以利用63/6=10次。

译者注：使用了缓存，缓存了rand.Int63()方法返回的内容，使用10次，不过已经并不是协程安全的了。

package approach5

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
)

const letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

const (
    // 6 bits to represent a letter index
    letterIdBits = 6
    // All 1-bits as many as letterIdBits
    letterIdMask = 1<<letterIdBits - 1
    letterIdMax  = 63 / letterIdBits
)

func randStr(n int) string {
    b := make([]byte, n)
    // A rand.Int63() generates 63 random bits, enough for letterIdMax letters!
    for i, cache, remain := n-1, rand.Int63(), letterIdMax; i >= 0; {
        if remain == 0 {
            cache, remain = rand.Int63(), letterIdMax
        }
        if idx := int(cache & letterIdMask); idx < len(letters) {
            b[i] = letters[idx]
            i--
        }
        cache >>= letterIdBits
        remain--
    }
    return string(b)
}

func TestApproach5(t *testing.T) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())

    fmt.Println(randStr(10))
}

func BenchmarkApproach5(b *testing.B) {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        _ = randStr(10)
    }
}

6. Source

第5个方案非常好，能改进的点并不多。我们可以但不值得搞得很复杂。

让我们来找可以改进的点：随机数的生成源

crypto/rand的包提供了Read(b []byte)的函数，可以通过这个函数获得需要的随机比特数，只需要一次调用。不过并不能提升性能，因为crypto/rand实现了一个密码学上的安全伪随机数，所以速度比较慢。

所以让我们坚持使用math/rand包，rand.Rand使用rand.Source作为随机位的来源，rand.Source是一个声明了Int63() int64的接口：正是我们在最新解决方案中需要和使用的唯一方法。

所以我们不是真的需要rand.Rand，rand.Source包对于我们来说已经足够了

package approach6

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
)

const letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

var src = rand.NewSource(time.Now().UnixNano())

const (
    // 6 bits to represent a letter index
    letterIdBits = 6
    // All 1-bits as many as letterIdBits
    letterIdMask = 1<<letterIdBits - 1
    letterIdMax  = 63 / letterIdBits
)

func randStr(n int) string {
    b := make([]byte, n)
    // A rand.Int63() generates 63 random bits, enough for letterIdMax letters!
    for i, cache, remain := n-1, src.Int63(), letterIdMax; i >= 0; {
        if remain == 0 {
            cache, remain = src.Int63(), letterIdMax
        }
        if idx := int(cache & letterIdMask); idx < len(letters) {
            b[i] = letters[idx]
            i--
        }
        cache >>= letterIdBits
        remain--
    }
    return string(b)
}

func TestApproach6(t *testing.T) {
    fmt.Println(randStr(10))
}

func BenchmarkApproach6(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        _ = randStr(10)
    }
}

注意到这里我们没有使用种子初始化rand了，取而代之的是初始化了rand.Source

还有一件需要注意的事，math/rand的文档指出

默认的Source是协程安全的

所以默认的Source比通过rand.NewSource()创建出来的Source要慢。不用处理协程并发场景，当然慢啦。

7. 使用 strings.Builder

之前的解决方案都返回了通过slice构造的字符串。最后的一次转换进行了一次拷贝，因为字符串是不可变的，如果转换的时候不进行拷贝，就无法保证转换完成之后，byte slice再被修改后，字符串仍能保持不变。

Go1.10引入了strings.Builder，这是一个新的类型，和bytes.Buffer类似，用来构造字符串。底层使用[]byte来构造内容，正是我们现在在做的，最后可以通过Builder.String()方法来获得最终的字符串值。但它很酷的地方在于，它无需执行刚才谈到的复制即可完成此操作。它敢这么做是因为它底层构造的[]byte从未暴露出来，所以仍然可以保证没有人可以无意地、恶意地来修改已经生成的不可变字符串。

所以我们的下一个想法不是在slice中构建随机字符串，而是使用 strings.Builder，结束building后，我们就可以获取并返回结果，而无需复制。 这可能在速度方面有所帮助，并且在内存使用和分配方面肯定会有所帮助（译者注：等会在benchmark中会清晰地看到）。

package approach7

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "strings"
    "testing"
    "time"
)

const letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

var src = rand.NewSource(time.Now().UnixNano())

const (
    // 6 bits to represent a letter index
    letterIdBits = 6
    // All 1-bits as many as letterIdBits
    letterIdMask = 1<<letterIdBits - 1
    letterIdMax  = 63 / letterIdBits
)

func randStr(n int) string {
    sb := strings.Builder{}
    sb.Grow(n)
    // A rand.Int63() generates 63 random bits, enough for letterIdMax letters!
    for i, cache, remain := n-1, src.Int63(), letterIdMax; i >= 0; {
        if remain == 0 {
            cache, remain = src.Int63(), letterIdMax
        }
        if idx := int(cache & letterIdMask); idx < len(letters) {
            sb.WriteByte(letters[idx])
            i--
        }
        cache >>= letterIdBits
        remain--
    }
    return sb.String()
}

func TestApproach7(t *testing.T) {
    fmt.Println(randStr(10))
}

func BenchmarkApproach7(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        _ = randStr(10)
    }
}

在构造出builder之后，我们立刻调用了Builder.Grow()方法，使得它分配一个足够大的底层slice,避免在后续操作中再进行分配

8. “Mimicing” strings.Builder with package unsafe

模仿string.Builder使用unsafe包

string.Builder跟我们第六节地解法一样，都是用[]byte来构建字符串。切换到strings.Builder可能有一些太重了，我们使用strings.Builder只是想避免拷贝slice。

string.Builder使用unsafe包来避免最终的拷贝

// String returns the accumulated string.
func (b *Builder) String() string {
    return *(*string)(unsafe.Pointer(&b.buf))
}

我们也可以自己完成这个流程。所以思路是我们通过unsafe包来返回一个字符串，来避免拷贝

package approach8

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
    "unsafe"
)

const letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"

var src = rand.NewSource(time.Now().UnixNano())

const (
    // 6 bits to represent a letter index
    letterIdBits = 6
    // All 1-bits as many as letterIdBits
    letterIdMask = 1<<letterIdBits - 1
    letterIdMax  = 63 / letterIdBits
)

func randStr(n int) string {
    b := make([]byte, n)
    // A rand.Int63() generates 63 random bits, enough for letterIdMax letters!
    for i, cache, remain := n-1, src.Int63(), letterIdMax; i >= 0; {
        if remain == 0 {
            cache, remain = src.Int63(), letterIdMax
        }
        if idx := int(cache & letterIdMask); idx < len(letters) {
            b[i] = letters[idx]
            i--
        }
        cache >>= letterIdBits
        remain--
    }
    return *(*string)(unsafe.Pointer(&b))
}

func TestApproach8(t *testing.T) {
    fmt.Println(randStr(10))
}

func BenchmarkApproach8(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        _ = randStr(10)
    }
}

Benchmark

go test ./... -bench=. -benchmem

原作者测试的数据

(译者注：第三列代表操作一次需要多少纳秒)

BenchmarkRunes-4                     2000000    723 ns/op   96 B/op   2 allocs/op
BenchmarkBytes-4                     3000000    550 ns/op   32 B/op   2 allocs/op
BenchmarkBytesRmndr-4                3000000    438 ns/op   32 B/op   2 allocs/op
BenchmarkBytesMask-4                 3000000    534 ns/op   32 B/op   2 allocs/op
BenchmarkBytesMaskImpr-4            10000000    176 ns/op   32 B/op   2 allocs/op
BenchmarkBytesMaskImprSrc-4         10000000    139 ns/op   32 B/op   2 allocs/op
BenchmarkBytesMaskImprSrcSB-4       10000000    134 ns/op   16 B/op   1 allocs/op
BenchmarkBytesMaskImprSrcUnsafe-4   10000000    115 ns/op   16 B/op   1 allocs/op

译者测试的数据

BenchmarkApproach1-12            3849038               299.5 ns/op            64 B/op          2 allocs/op
BenchmarkApproach2-12            5545350               216.4 ns/op            32 B/op          2 allocs/op
BenchmarkApproach3-12            7003654               169.7 ns/op            32 B/op          2 allocs/op
BenchmarkApproach4-12            7164259               168.7 ns/op            32 B/op          2 allocs/op
BenchmarkApproach5-12           13205474                89.06 ns/op           32 B/op          2 allocs/op
BenchmarkApproach6-12           13665636                84.41 ns/op           32 B/op          2 allocs/op
BenchmarkApproach7-12           17213431                70.37 ns/op           16 B/op          1 allocs/op
BenchmarkApproach8-12           19756956                61.41 ns/op           16 B/op          1 allocs/op

现在跑出来的数据，相原作者时候，已经有了一些变化，不过并不妨碍我们看出来各个方法的趋势：

• 仅仅只是把rune切换到byte，就获得了性能的大幅度提升(大于百分之20)
• 使用rand.Int63()代替rand.Intn()也获得大幅度提升(大于百分之20)
• 使用Masking并没有提升性能，相反在原作者哪里，反而性能下降了
• 不过使用了一次rand.Int63()返回的全部字符后，性能提升了3倍
• 使用rand.Source替代rand.Rand，性能提升了21%
• 使用strings.Builder，我们在速度上提升了3.5%，并且把原本2次的内存分配，降低到了一次！
• 使用unsafe包来代替strings.Builder，性能提升了14%

将第八个方案和第一个方案比较，第八个方案比第一个方案快6.3倍，仅仅使用六分之一的内存，分配次数也只有原来的一半。

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