Java中，对随机最基本的支持是Math类中的静态方法random(),它生成一个0~1的随机数，类型为double,包括0但不包括1。
System.out.println(Math.random());可以发现输出结果每次都会不一样。
那么Math.random()是如何实现的呢？我们来看相关代码
private static Random randomNumberGenerator;private static synchronized Random initRNG() {Random rnd = randomNumberGenerator;return (rnd == null) ? (randomNumberGenerator = new Random()) : rnd;}public static double random() {Random rnd = randomNumberGenerator;if (rnd == null) rnd = initRNG();return rnd.nextDouble();
}内部使用了一个Random类型的静态变量randomNumberGenerator，调用random（）就是调用该变量的nextDouble()方法，这个Random变量只有在第一次使用的时候才创建。
下面我们来仔细看看Random类，位于java.util下。
Random类提供了更为丰富的随机方法，它的方法不是静态方法，使用Random,先要创建一个
Random实例。
Random r = new Random();
System.out.println(r.nextInt());
System.out.println(r.nextInt(100));nextInt（）产生一个随机的int，可能为正数，也可能为负数，nextInt(100）产生一个随机int范围是0~100，包括0不包括100。除了nextInt,还有一些别的方法：
public long nextLong(）//随机生成一个long
public boolean nextBoolean(） //随机生成一个boolean
public void nextBytes(byte[] bytes）//产生随机字节，字节个数就是bytes的长度
public float nextFloat()//随机浮点数，从0到1，包括0不包括1
public double nextDouble()//随机浮点数，从0到1，包括0不包括1除了默认构造方法，Random类还有一个构造方法，可以接受一个long类型的种子参数：
public Random(long seed)种子决定了随机产生的序列，种子相同，产生的随机数序列就是相同的。所以说Random产生的随机数不是真正的随机数，相反，它产生的随机数一般称为伪随机数。真正的随机数比较难以产生，计算机程序中的随机数一般都是伪随机数。
伪随机数都是基于一个种子数的，然后每需要一个随机数，都是对当前种子进行一些数学运算，得到一个数，基于这个数得到需要的随机数和新的种子。数学运算是固定的，所以种子确定后，产生的随机数序列就是确定的，确定的数字序列当然不是真正的随机数，但种子不同，序列就不同，每个序列中数字的分布也都是比较随机和均匀的，所以称之为伪随机数。
Random的默认构造方法中没有传递种子，它会自动生成一个种子，这个种子数是一个真正的随机数，如下所示
private static final AtomicLong seedUniquifier= new AtomicLong(8682522807148012L);public Random() {this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());}private static long seedUniquifier() {for(;;) {long current = seedUniquifier.get();long next = current * 181783497276652981L;if(seedUniquifier.compareAndSet(current, next))
} 种子是seedUniquifier（）与System.nanoTime（）按位异或的结果，System.nanoTime（）返回一个更高精度（纳秒）的当前时间，seedUniquifier()返回当前seedUniquifier(current变量)与一个常数181783497276652981L相乘的结果（next变量)，然后，设置seedUniquifier的值为next，使用循环和compareAndSet都是为了确保在多线程的环境下不会有两次调用返回相同的值，保证随机性。
有了种子数之后，其他数是怎么生成的呢？我们来看下面的代码：
public int nextInt() {return next(32);}public long nextLong() {return ((long)(next(32)) << 32) + next(32);}public float nextFloat() {return next(24) / ((float)(1 << 24));}public boolean nextBoolean() {return next(1) != 0;}
它们都调用了next(intbits),生成指定位数的随机数，我们来看下它的代码：
private static final long multiplier = 0x5DEECE66DL;private static final long addend = 0xBL;private static final long mask = (1L << 48) - 1;protected int next(int bits) {long oldseed, nextseed;AtomicLong seed = this.seed;do {oldseed = seed.get();nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;} while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
}
简单地说，就是使用了如下公式：nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask
旧的种子(oldseed)乘以一个数(multiplier),加上一个数addend,然后取低48位作为结果(mask相与）。
这个方法的名称叫线性同余随机数生成器。通过一个递推公式生成一个序列的数字，看起来像是随机分布的数列。该公式的形式为：Xn+1 = (a * Xn + c) mod m。这种生成器的特点是周期性，经过一定数量的迭代之后，生成的序列会开始重复。因此，在使用线性同余随机数生成器时，需要选择合适的参数（a、c、m）来确保生成的随机数序列具有较长的周期性。
总之，Java中随机数基于一个种子，种子固定，随机数序列就固定。而在默认构造方法中，种子是一个真正的随机数。
