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
--linbc 20160709 --lua随机函数 local MAX_UINT = math.pow(2,32) local cache_results = {} local cache_index = 0 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 <= 0 then --每次读取128个整数,512个字节缓存下来 local COUNT = 1024 local frandom = assert(io.open("/dev/urandom", "rb")) local s = frandom:read(4 * COUNT) assert(s:len() == 4 * COUNT) for i=1,COUNT do --读取4个字节作为一个整数 local v = 0 for c = 1, 4 do v = 256 * 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 = 0 end cache_index = cache_index + 1 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+1) 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+1)*randFloat()) end return { init = init, rand = rand, urandom = urandom, randInt = randInt, randFloat = randFloat }
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