周末的深夜，Linux老大发布了紧急会议通知，召集CPU、内存、硬盘等所有硬件，以及git、 vim、浏览器、c、 Java等所有软件参会。
在Linux系统中，/dev/random和/dev/urandom是两个特殊的设备文件，用于生成随机数。在本文中，我们将深入探讨这两个设备文件的区别，以及它们在Linux系统中的作用。
原因是LUA的random只是封装了C的rand函数，使得random函数有一定的缺陷，
在Linux的广阔世界中，每个命令都有其独特的用途和价值。今天，我们要深入探讨的是mcookie这个命令，它虽小，但功能强大，尤其在数据处理和分析中扮演着不可或缺的角色。
我们的项目工程里经常在每个函数需要用到 Random 的地方定义一下 Random 变量（如下）
在解另外一个issue（gssproxy.service start operation timed out. Terminating.）时了解到熵的概念，在此做下总结。
日常生活中，会经常用到随机数，使用场景非常广泛，例如买彩票、丢骰子、抽签、年会抽奖等。
在日常生活中，随机数实际上经常遇到，想丢骰子，抓阄，还有抽签。呵呵，非常简单就可以实现。那么在做程序设计，真的要通过自己程序设计出随机数那还真的不简单了。现在很多都是操作系统内核会提供相应的api，这些原始参数是获取一些计算机运行原始信息，如内存，电压，物理信号等等，它的值在一个时间段可以保证是唯一的了。好了，废话我就不说了。呵呵。
linux中提供了 /dev/urandom 和 /dev/random 两个特殊设备来提供随机数。那么这两个文件有什么区别呢？ 要回答这个问题，先需要了解熵这个概念。
C++11 是一个比较重要的版本，它引入了许多新的语言特性和标准库组件。其中，随机数生成的新特性极大地方便了开发人员在程序中生成随机数。
在password技术中，随机序列是非常重要的，比方密钥产生、数字签名、身份认证和众多的password学协议等都要用到随机序列。所以产生高质量的随机数序列对信息的安全性具有十分关键的数据。随机数分为真随机数和伪随机数，计算机通过算法产生的随机数并不上真正意义上的随机数，非常easy被激活成功教程，仅仅能称为伪随机数。若要产生真正的随机数，必须通过硬件来实现，比方使用离子辐射事件的脉冲检測器、气体放电管和带泄露的电容等，可是为每台计算机配备这种装置上不可能。所以在此我们通过改进我们的算法，使生成的伪随机数达到真随机数的标准。
在这里，我们要明确，计算机随机化出来的数字都是伪随机数字，就是近似于随机数，简单来说这个伪随机数需要依靠一个种子来决定这个数值的大小。默认情况下，这个种子的值是1。这造成了如果不改变种子的值，我们生成的随机数就会是同一个值。所以，我们就要设置种子
Linux本身有一个生成随机数的设备，也就是/dev/random或者/dev/urandom。通过读取这个随机数设备我们就不需要安装任何的加密库就能得到随机数了，也能用它生成UUID字符串。
/dev/random 存储着系统当前运行环境的实时数据，是阻塞的随机数发生器，读取有时需要等待。
time能得到一个当前时间距离标准起点时间1970-01-0100:00:00 +0000(UTC)过去了多少秒。
上一篇文章中介绍了消息验证码，这篇文章咱们来聊聊随机数。随机数看起来是一个很简单的概念，不论哪种编程语言都提供了简单的生成随机数的方法，有必要单独写一篇文章么？
在 Unix 或 Linux 系统中，一些设备的主次设备号是固定的。下面是一些常见的设备及其固定的主次设备号：
本文主要介绍了Linux系统中关于文件、目录和权限管理的相关概念和命令。包括文件类型、文件名、文件权限、目录和子目录、特殊权限、文件删除和恢复、文件压缩和打包、以及Linux系统中文件系统的相关概念和操作。
上次更新fortune自定义发现召唤cowsay的bash shell脚本有小概率的bug，就是随机脚本可能超出cows列出图形的数量，这里修补下。
前言： 一般生成随机数，可以用glibc提供的random()函数，不过这个是伪随机的函数，所以一般会在使用使用random函数之前初始化种子：srandom(time())，或者使用srandom(getpid())。但是，两次使用的种子相同的情况下，会得到相同的随机数！简单做一个实验，使用同一个seed，两次生成100个随机数，它们是相同的数列！原因也很简单，通过相同的算法做hash或者移位或者加减，必然会得到同样的结果。 所以，/dev/random出现了。用来生成随机数，避免生成相同的数列的随机数！
很多库例程产生的“随机”数是准备用于仿真、游戏等等；它们在被用于密钥生成一类的安全函数时是不够随机的。其问题在于这些库例程使用的算法的未来值可以被攻击者轻易地推导出来（虽然看起来它们可能是随机的）。对于安全函数，需要的随机值应该是基于量子效应之类的确实无法预测的值。Linux内核（1.3.30以上）包括了一个随机数发生器/dev/random，对于很多安全目的是足够的。
我们一般使用随机数生成器的时候，都认为随机数生成器（Pseudo Random Number Generator， PRNG）是一个黑盒：
启动Tomcat的时候，没有任何错误，端口监听也正常。 就是启动后无法访问 原因是Tomcat 在启动的时候，调用了jdk的随机数，随机数非常慢，就卡住了。 将$JAVA_HOME/jre/lib/security/Java.security内,将securerandom.source的内容改为file:/dev/./urandom即可 注: Linux或者部分unix系统提供随机数设备是/dev/random 和/dev/urandom ，两个有区别，urandom安全性没有random高，但random
前言：最近部署springboot项目的时候，正常情况下启动很快，但是当我在centos上启动的时候卡在一个地方3-5分钟。所以查看一下问题。
说到随机这个词，相信各位肯定都深有体会了。生活中有太多的不确定因素从各方各面影响着我们，但也正是因为这样我们的人生更加多彩，具有了更多的可能性。
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
今天我们来介绍的是 PHP 中的加密伪随机数生成器（CSPRNG 扩展）。随机数的生成其实非常简单，使用 rand() 或者 mt_rand() 函数就可以了，但是我们今天说的这个则是使用了更复杂算法的一套随机数生成器。rand() 已经不是很推荐使用了，mt_rand() 的生成速度更快一些，也是现在的主流函数，而加密的伪随机数生成函数则是密码安全的，速度会比 mt_rand() 略慢一点。它需要依赖操作系统的一些函数，这个我们后面再说。
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习。
在Linux系统中，脚本是个举足轻重的家伙，甚至你不会写点脚本，都不能说你会Linux。这句话并不是夸张，因为脚本能帮助你做很多重复性的工作，同时也能按你的需求，给你需要的数据。所以说，脚本在Linux中是举足轻重的家伙。
查阅随机数相关资料，特做整理 首先说一下java中产生随机数的几种方式 在j2se中我们可以使用Math.random()方法来产生一个随机数，这个产生的随机数是0-1之间的一个double，我们可以
打开 $JAVA_PATH/jre/lib/security/java.security 这个文件，找到下面的内容
今天在部署项目的时候，来来回回启动了个两三次，突然发现，tomcat竟然起不来了！
UUID（Universally Unique Identifier，通用唯一标识符）是一种用于标识信息的128位标识符。Java开发人员倾向于使用 java.util.UUID#randomUUID API来生成UUID编号（类似4c88314f-14ca-4652-8567-4471a0ef917c）。
上文：问题:springboot多配置中心，解决无法同步更新(nacos/consul)
ETL是EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）的简称，实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址，是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧（如果你有一定的kettle使用，推荐看看Pentaho Kettle解决方案，这里用kettle实践kimball的数据仓库理论）
前言 在前段时间挖了不少跟mt_rand()相关的安全漏洞，基本上都是错误理解随机数用法导致的。这里又要提一下php官网manual的一个坑,看下关于mt_rand()的介绍:中文版^cn 英文版^en，可以看到英文版多了一块黄色的 Caution 警告
该文介绍了Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和Keras等Python数据科学库的简介、安装和入门。
以下是在 Unix 或 Linux 系统的 /dev 目录下一些常见设备的示例，这些设备主要包括字符设备和块设备：
随机性（Randomness）是偶然性的一种形式，具有某一概率的事件集合中的各个事件所表现出来的不确定性。对于一个随机事件可以探讨其可能出现的概率，反映该事件发生的可能性的大小。随机性在自然科学和哲学上有着重要的地位，也吸引大量的学者在这方面的研究，随机性在实际应用中也是一种极其重要的资源，当前在许多的领域中发挥着重要的作用，例如博弈，统计抽样，计算机模拟，密码学等。
php的随机数的安全性分析 在php中,产生随机数的方法有 rand()函数和mt_rand()函数,官方说mt_rand()函数要比rand()函数的速度快四倍,至于到底是不是这样的?他们两个的区别
有时候需要从大文件中随机抽取N行出来进行模拟，但是用python或者别的语言感觉不太方便，linux下直接分割感觉会更快捷。一般可以考虑以下的方法：
Java中的Random其实是伪随机的, 是根据seed 和算法生成的看似随机的数序.
本文介绍了如何在 Linux 系统中通过命令行生成随机文件，包括使用 mkfile、dd、/dev/zero 和 /dev/urandom 等命令。总结了不同场景下的使用方法，以及需要注意的问题。
运维小事件 Linux系统 系统随机数 # 两种获取随机值的伪设备 /dev/random /dev/urandom cat /dev/urandom |od -x | tr -d ' '| head -n 1 random 通过进程中断获取随机数，如果中断次数不够会阻塞程序，而urandom是不会阻塞程序，所以random的精度高urandom低些还可能会有重复
本文中主要包含有三个领域的知识点：随机数的应用、量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试，这里先简单分别介绍一下背景知识。
除了上一篇文章提到的MLFQ外，另一种调度名为proportional-share/fair-share，这种调度policy的目标是控制每个进程占用CPU时间的比例。这种policy的一种早期实现名为lottery scheduling，意思是应该运行更久的进程会更有机会获得lottery（彩票中奖，喻CPU使用）。linux内部则使用CFS作为另一种实现。
产生的随机数是 0 - 1 之间的一个 double，即 0 <= random <= 1。
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