1. 什么是真随机数？
真随机数有一个非常基本的特征就是不可预测性
2.什么是伪随机数
大部分程序和语言中的随机数，确实都只是伪随机。是由可确定的函数（常用线性同余），通过一个种子（常用时钟），产生的。这意味着：如果知道了种子，或者已经产生的随机数，都可能获得接下来随机数序列的信息（可预测性）。
在java中存在一个Random类，我们查看其源码就能发现，其就是使用的算法来实现的随机数，算法产生的随机数都不能算真随机数，有其自身的规则。直观来想，计算机就是一种确定的，可预测的的设备：一行行的代码是固定的，一步步的算法是固定的，一个个与非门是固定的。通过这些固定的东西自身产生真随机，当然不可能。
3. 怎么在计算机上得到真随机数
想直接利用算法得到真随机数，这有点难度，但是也不是没有办法的，计算机不能产生随机数，但是现实世界中是有非常多的随机因素的，将这种随机因素引入计算机，就能实现真随机
Unix 内核中的随机数发生器（/dev/random），理论上它能产生真随机。即这个随机数的生成，独立于生成函数，这时我们说这个随机数发生器是非确定的（不可预见的）。
具体来讲，Unix 维护了一个熵池，不断收集非确定性的设备事件，即机器运行环境中产生的硬件噪音，来作为种子。
比如说，时钟，IO 请求的响应时间，特定硬件中断的时间间隔，键盘敲击速度，鼠标位置变化，甚至周围的电磁波等等……直观地讲，你每按一次键盘，动一下鼠标，邻居家 wifi 信号强度变化，磁盘写入速度等等信号，都可能被用来生成随机数。
更具体的，内核提供了向熵池填充数据的接口，比如鼠标的大概就长成这样：
void add_mouse_randomness(__u32 mouse_data)
内核子系统和驱动调用这个函数，把鼠标的位置和中断间隔时间作为噪音源填充进熵池。
可以直接使用真随机数产生器产生的随机数。或者使用真随机数产生器产生的随机数做种子，输入密码学安全的伪随机数产生器产生密码学安全随机数。
4. SecureRandom最佳实践
4.1 基本用法
java.security.SecureRandom基本用法：
byte[] values = new byte[128];
SecureRandom random = new SecureRandom();
random.nextBytes(values);
4.2 关于种子的设置
要保证得到安全的随机数，需要使用真随机数产生器产生的随机数做种子。
可能的不当用法：
byte[] salt = new byte[128];
SecureRandom secureRandom = new SecureRandom();
secureRandom.setSeed(System.currentTimeMillis()); //使用系统时间作为种子
secureRandom.nextBytes(salt);
此处指定了当前系统时间作为种子，替代系统默认随机源。如果同一毫秒连续调用，则得到的随机数则是相同的。
可以尝试多开几个线程，每个线程都每个线程
系统默认的随机源是什么？
这取决于$JAVA_HOME/jre/lib/security/java.security配置中的securerandom.source属性。例如jdk1.8中该配置为：
securerandom.source=file:/dev/random
使用无参构造函数实例化SecureRandom，在大多数系统中，默认的算法是“nativePRNG”，从/dev/random获取随机数。
4.3 熵源不足时阻塞问题
概念回顾：
- "熵值"：即是随机值的不确定性度量值。
"熵源"：即是随机数的来源。
"熵输入"：是伪随机数产生器描述从熵源获取的bit串，用来产生种子。
"种子"：即是输入到伪随机数产生器用于初始化的bit串。
问题描述
在Linux系统中，/dev/random是系统提供的安全随机数接口。当通过/dev/random读取随机数的速度可以为产品所接受时，可以直接使用/dev/random读取的随机数。
有时无法满足产品对随机数的使用要求，熵源不足时存在阻塞，会导致得到随机数的速度太慢。
在读取时，/dev/random设备会返回小于熵池噪声总数的随机字节。/dev/random可生成高随机性的公钥或一次性密码本。若熵池空了，对/dev/random的读操作将会被阻塞，直到收集到了足够的环境噪声为止。
解决方法
提高系统随机数产生器产生随机数速度的一种方法：
- 采用haveged守护进程增加系统熵池熵值以提高/dev/random读取随机数的速度。
来源：CSDN
作者：P19777
链接：https://blog.csdn.net/P19777/article/details/103603655