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
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