我在许多不同的物理服务器上有一个大型分布式程序，每个程序产生许多线程，每个线程在其操作中使用Math.random()来从许多公共资源池中绘制一块。
目标是在所有操作中均匀使用池。有时候，通过查看资源池上的快照看看它在那一瞬间得到了哪些碎片（实际上可能是这样，但很难测量并确定无误），它看起来并不是随机的。
是否有比Math.random()更好的东西并且表现得更好（至少不是更差）？
答案 0 :(得分：2)
Math.random()基于java.util.Random，基于linear congruential generator。这意味着它的随机性并不完美，但对于大多数任务来说已经足够好了，听起来它应该足以完成你的任务。
但是，听起来您使用double返回值Math.random()来在固定数量的选项之间进行选择，这可能会进一步降低随机性的质量。最好使用java.util.Random.nextInt() - 只需确保重用相同的Random对象。
有时，通过查看资源池上的快照来查看当时正在获取的部分，它看起来并不是随机的
我们的大脑非常擅长以完美的随机性发现模式，因此几乎没有任何意义。
答案 1 :(得分：1)
Math.Random的算法对于任何平台都是“足够随机”的。用于创建伪随机数的数学模型是一个很好的模型。这取决于您使用的线程数。对于除了非常多的线程之外的任何东西，这都不会给你甚至分布（随机数的性质），然后Math.random（）会给你足够的开销。
尝试一个更好的选择：创建一个资源池类，它可以均匀地分配它们 - 然后只保留它在“distribute”方法中的关键部分受保护。
答案 2 :(得分：0)
答案 3 :(得分：0)
根据javadoc，Math.random（）只是一种使用java.util.Random的简单方法。这说它只是一个伪随机算法。检查algorythm的随机性的简单方法是在x / y网格上绘制随机点。你不应该找到任何模式。
要获得真实的ramdom数字，您可以使用http://www.random.org等服务。如果这样做很慢，可以定期调用它来播种java.util.Random可以让你更接近真随机。