获取当前种子值：

计算下一个种子值：

更新种子值：

生成随机数：

总结

这个方法利用种子值和线性同余生成器算法来生成伪随机数，并通过AtomicLong保证了多线程情况下的线程安全。它返回的是指定位数的整数形式的随机数，将会被其他方法如nextInt()或nextDouble()进一步处理，以提供给用户所需的随机数类型。

java真随机数

在Java中，实现真随机数通常需要依赖外部硬件设备或者操作系统的功能，因为纯软件方法生成的都是伪随机数。

使用java.security.SecureRandom

虽然SecureRandom类本质上仍然是伪随机的，但它可以配置为使用底层操作系统提供的熵源，这样生成的随机数接近于真随机数，特别是在安全性要求较高的应用场景中。

import java.security.SecureRandom;
public class TrueRandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        SecureRandom secureRandom = new SecureRandom();
        
        // 生成一个随机整数
        int randomInt = secureRandom.nextInt();
        System.out.println("Random Integer: " + randomInt);
        
        // 生成一个0到100之间的随机整数
        int boundedInt = secureRandom.nextInt(101);

        System.out.println("Bounded Random Integer (0-100): " + boundedInt);
        // 生成随机字节数组
        byte[] randomBytes = new byte[16];
        secureRandom.nextBytes(randomBytes);
        System.out.println("Random Bytes: " + java.util.Arrays.toString(randomBytes));
    }
}

SecureRandom的特点真随机数的硬件支持

如果需要真正的随机数，可以使用硬件随机数生成器（HRNG），通常通过专用的硬件设备来实现，如：

在Java中，直接调用这些硬件设备需要通过JNI（Java Native Interface）或者底层的操作系统API，这涉及到特定平台的调用和配置。对于大多数应用来说，SecureRandom已经能够提供足够好的随机数质量。

扩展：热噪声随机数如何理解

热噪声随机数是基于物理现象生成的随机数，其主要原理是利用电子设备中的热噪声。热噪声，又称为约翰逊-奈奎斯特噪声，是由于导体中自由电子的热运动引起的电压和电流波动。这种波动在微观上是不可预测的，因此可以用作随机数的来源。

理解热噪声随机数的关键点：

物理基础：

生成过程：

优点：

应用场景：

实现难点：

通过理解热噪声及其应用，我们可以更好地选择适合各种需求的随机数生成器。对于一般的软件应用，伪随机数生成已经足够，而在高度安全的场合，硬件级别的真随机数生成是必需的。