JS getRandomValues和Math.random方法深入解析
作者：不裁_caiii
Math.random()
Math.random()是JavaScript默认提供的生成随机数的方法。该方法返回一个0到1之间的浮点数，其值由伪随机算法产生。换言之，它并非真正的随机数，而是使用数学函数和时间戳等系统变量来模拟随机性。因此，尽管可能看起来相当随机，但它的输出结果并不能保证完全随机或安全可靠。例如，如果连续调用Math.random()方法多次，会发现它返回的值存在某些明显的重复性。以下是一些生成随机整数的通常方法：
// 生成0~9之间的随机整数 Math.floor(Math.random() * 10) // 生成1~10之间的随机整数 Math.floor(Math.random() * 10) + 1 // 生成100~200之间的随机整数 Math.floor(Math.random() * 101) + 100
需要注意的是，Math.random()方法并不具备足够的安全性，如需保证应用程序的安全性，请勿使用该方法生成密码、加密密钥等关键数据。此外，在JavaScript中访问数学随机数发生器时，可能由于算法和实现上的问题而受到攻击，并导致产生可预测的序列。因此，如果需要在应用程序中生成安全可靠的随机数，请考虑使用Crypto API中的getRandomValues()方法。
Crypto API 中的 getRandomValues()
getRandomValues()是由浏览器提供的一种更为安全和随机的方法，它可以用于生成高质量的伪随机数。与Math.random()方法不同，getRandomValues()使用真正的随机性源来生成随机数。这些随机性源通常被称为“熵池”，它们由多个不可预测的因素组成，例如硬件噪声、鼠标移动等。在实际使用中，getRandomValues()的输出结果始终是随机的，并且没有明显的重复性。
以下是一些使用Crypto API的getRandomValues()方法生成随机整数的通常示例：
// 生成一个32位的随机整数数组
const buffer = new Uint32Array(1);
window.crypto.getRandomValues(buffer);
console.log(buffer[0]);
// 生成1~10之间的随机整数
let randomNumber;
do {
randomNumber = window.crypto.getRandomValues(new Uint32Array(1))[0];
} while (randomNumber > 4294967295 - (4294967295 % 10))
randomNumber %= 10;
randomNumber += 1;
console.log(randomNumber);
需要注意的是，getRandomValues()方法需要浏览器支持Web Cryptography API，并且无法在Node.js应用程序中使用。
安全性
在讨论随机数生成方法时，必须注意安全性。安全的随机数生成器是计算机科学中非常重要的部分，因为它们可以用于密码学、保密通信、数字签名等关键应用中。安全的随机数生成器必须能够产生完全不可预测的序列，并且不能受到攻击者的控制或影响。
Math.random()方法不能满足以上要求，因为它的输出结果是通过算法和时间戳等系统变量获得的。尽管看起来相当随机，但它并不安全可靠，并且可能会被恶意攻击者预测和利用。
相比之下，getRandomValues()方法使用真正的随机性源来生成随机数。它的输出结果是完全不可预测的，并且没有明显的重复性。如果需要在应用程序中生成安全可靠的随机数，请使用getRandomValues()方法。
性能
随机数生成器的性能也是一个重要的问题。在大多数情况下，JavaScript应用程序不需要高度安全的随机数，因此Math.random()方法可能是更好的选择。它简单易用，而且性能较好。
相比之下，getRandomValues()方法是一种复杂的随机数生成器，它需要耗费更多的时间和资源来获得真正的随机性源。因此，在编写轻量级或低优先级应用程序时，应该考虑使用Math.random()方法以获得更好的性能。但是，在涉及关键数据或强加密环境中，始终应使用getRandomValues()方法来保证安全可靠。
使用建议
在编写应用程序时，需要根据需求选择适当的随机数生成方法。以下是一些建议：
- 如果需要生成简单的随机数序列，并且无需考虑安全性问题，则可以使用Math.random()方法。
- 如果需要生成安全可靠的随机数，例如加密密钥、数字签名等，请使用getRandomValues()方法。
- 当使用Math.random()方法时，请确保随机数满足统计分布的要求，并避免出现可预测的序列。
- 如果需要高质量的随机数并且没有安全性问题，请考虑使用第三方的随机数生成器库。
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