.Net中我们通常使用Random类生成随机数，在一些场景下，我却发现Random生成的随机数并不可靠，在下面的例子中我们通过循环随机生成10个随机数：
for (int i = ; i < ; i++)
{
Random random1 = new Random();
Console.WriteLine(random1.Next());
}
测试生成随时基本都是相同的结果：
很显然上面的结果是不靠谱的，为什么会这样呢，因为微软的Random类，发现在C#中生成随机数使用的算法是线性同余法，这种算法生成的不是绝对随机，而是一种伪随机数，线性同余法算法的的公式是
：第n+1个数 = ( 第N个数 * a + b) % m ，公式中a、b和m分别为常数，是生成随机数的因子，如果之前从未通过同一个Random对象生成过随机数（也就是调用过Next方法），那么第N个随机数为将被指定为一个默认的常数，这个常数在创建一个Random类时被默认值指定，Random也提供一个构造函数允许开发者使用自己的随机数因子.
有人说要将 Random random1 = new Random(); 要放到循环的外面：
Random random2 = new Random();
for (int i = ; i < ; i++)
{
Console.WriteLine(random2.Next());
}
测试上面的代码执行的结果是这样的：
得到结果还是不靠谱的
有人说使用GUID产生填充因子：
for (int i = ; i < ; i++)
{
byte[] buffer = Guid.NewGuid().ToByteArray();
int iSeed = BitConverter.ToInt32(buffer, );
Random random3 = new Random(iSeed);
Console.WriteLine(random3.Next());
}
测试上面的代码得到的结果：
得到的结果还是不靠谱的。
为了生成更加可靠的随机数，微软在System.Security.Cryptography命名空间下提供一个名为system.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider的类，它采用系统当前的硬件信息、进程信息、线程信息、系统启动时间和当前精确时间作为填充因子，通过更好的算法生成高质量的随机数，它的使用方法如下所示：
for (int i = ; i < ; i++)
{
byte[] randomBytes = new byte[];
System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider rngServiceProvider = new System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider();
rngServiceProvider.GetBytes(randomBytes);
int result = BitConverter.ToInt32(randomBytes, );
result = System.Math.Abs(result); //求绝对值
Console.WriteLine(result);
}
测试结果未发现重复的：
总结：
Random算法简单，性能较高，适用于随机性要求不高的情况，由于RNGCryptoServiceProvider在生成期间需要查询上面提到的几种系统因子，所以性能稍弱于Random类，但随机数质量高，可靠性更好。使用哪一种方式视情况而定