기본적으로 제공되는 Math.random 정적 메서드, Apache Commons 프로젝트에 포함된 유틸성 메서드, 그리고 보안적으로 강력한 SecureRandom 클래스까지, 자바(Java)에는 랜덤한 수인 난수를 만들 수 있는 여러 가지 방법이 있다.
Math.random 메서드
java.lang.Math 클래스의 random 메서드를 사용하는 방법이다. Math.random 메서드는 객체 생성 없이 바로 사용할 수 있는 정적(static) 메서드다. 반환값은 0.0 보다 크거나 같고 1.0 보다 작은 double 형 값이며, 현재 시간을 시드(Seed) 값으로 사용하기 때문에 매 실행마다 다른 난수가 반환된다.
// 0.0 보다 크거나 같고(포함 O) 1.0 보다 작은(포함 X)
double randomValue = Math.random();
아래와 같이 최솟값(포함)과 최댓값(제외)으로 범위를 지정해서 정수형 난수를 얻을 수도 있다.
// min 보다 크거나 같고 max 보다 작은 난수
int random = (int)((Math.random() * (max - min)) + min);
Random 클래스
java.util 패키지에 있는 Random 클래스를 사용하는 방법도 있다. 앞서 살펴본 Math.random와 다르게 인스턴스를 생성해서 사용해야 한다. 객체 생성 방법은 2가지인데, 인자 없이 기본 생성자를 사용하는 방법과 long 타입의 시드(seed)를 인자로 받는 생성자를 사용하는 방법이다.
// 기본 생성자로 생성
Random random = new Random();
// seed 지정해서 생성
Random randomWithSeed = new Random(5);
난수의 범위를 지정하려면 아래와 같이 설정하면 된다.
int randomValueWithRange = random.nextInt(max - min) + min;
자바 8버전부터 추가된 ints 메서드를 사용하면 난수로 구성된 IntStream을 쉽게 생성할 수 있다.
// 무한대 난수 스트림
IntStream intStream = random.ints();
// 난수 5개를 갖는 스트림
IntStream intStreamWithSize = random.ints(5);
// 크기를 비롯하여 min, max 값도 지정할 수 있다.
// 1보다 크거나 같고(포함 O) 5보다 작은(포함 X) 난수 5개를 갖는 스트림
IntStream intStreamWithSizeAndRange = random.ints(5, 1, 5);
난수에 패턴이 보인다?
시드값을 설정해서 Random 클래스를 사용할 때는 주의할 점이 있다. 아래 예시 코드를 보자.
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Random random = new Random(5);
for (int j = 0; j < 5; j++) {
System.out.print(random.nextInt() + " ");
}
System.out.println();
}
실행 결과를 자세히 살펴보면 이상한 점을 볼 수 있다. 아래 출력된 결과를 통해서 알 수 있듯이, 동일한 시드값을 갖는 인스턴스가 생성한 난수는 일정 패턴을 갖는다는 것이다.
-1157408321 758500184 379066948 -1667228448 2099829013
-1157408321 758500184 379066948 -1667228448 2099829013
-1157408321 758500184 379066948 -1667228448 2099829013
-1157408321 758500184 379066948 -1667228448 2099829013
-1157408321 758500184 379066948 -1667228448 2099829013
왜 그럴까? 컴퓨터는 사람처럼 무의식적이고 우연적인 선택을 할 수 없고 정해진 입력에 따라 결과를 반환한다. 그렇기 때문에 진짜 난수가 생성되는 것이 아니다. 그저 우리가 볼 때 임의의 값인 것처럼 보이게 특정한 방법으로 난수 생성을 흉내 내는데, 이처럼 특정한 알고리즘으로 생성된 값을 유사 난수(pseudo-random)라고 한다.
참고로 Random 클래스는 시드값을 설정하지 않은 경우 시스템의 현재 시간을 활용한다.
public Random() {
this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());
}
private static long seedUniquifier() {
// L'Ecuyer, "Tables of Linear Congruential Generators of
// Different Sizes and Good Lattice Structure", 1999
for (;;) {
long current = seedUniquifier.get();
long next = current * 1181783497276652981L;
if (seedUniquifier.compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
Apache Commons Math
Apache Commons Math 프로젝트의 RandomDataGenerator를 사용하는 방법이다.
RandomDataGenerator randomDataGenerator = new RandomDataGenerator();
int randomIntWithRange = randomDataGenerator.nextInt(min, max);
사용을 위해서는 다음과 같은 의존성(dependency) 추가가 필요하다. 참고로 2022년 7월 기준으로 최신 버전은 2016년 3월에 릴리즈된 3.6.1 버전이다.
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-math3</artifactId>
<version>3.6.1</version>
</dependency>
Apache Commons Lang3
Apache Commons Lang3 프로젝트에 포함된 RandomUtils 클래스를 사용할 수도 있다. Random 클래스를 보완하는 유틸리티성 라이브러리로 아래 코드처럼 정적 메서드로 사용할 수 있다.
int randomInt = RandomUtils.nextInt();
int randomIntWithRange = RandomUtils.nextInt(min, max)
역시나 사용하려면 의존성 추가가 필요하다. 2022년 7월 기준으로 최신 버전은 2021년 3월에 릴리즈된 3.12.0 버전이다.
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
<version>3.12.0</version>
</dependency>
ThreadLocalRandom 클래스
자바 7버전에 추가된 java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 클래스를 사용하는 방법이다.
int randomValue = ThreadLocalRandom.current().nextInt();
// 5보다 작은(포함 X) 난수 생성
int randomValueWithMax = ThreadLocalRandom.current().nextInt(5);
// 1보다 크거나 같고(포함 O) 5보다 작은(포함 X) 난수 생성
int randomValueWithRange = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1, 5);
자바 8버전부터는 앞서 살펴본 Random 클래스처럼 ThreadLocalRandom 클래스에서도 ints 메서드를 사용하여 난수 스트림을 생성할 수 있다.
IntStream intStream = ThreadLocalRandom.current().ints();
IntStream intStreamWithSize = ThreadLocalRandom.current().ints(5);
IntStream intStreamWithSizeAndRange = ThreadLocalRandom.current().ints(5, 1, 5);
Random vs ThreadLocalRandom
ThreadLocalRandom 클래스는 Random 클래스와 비교했을 때 다음과 같이 장점이 있다.
매번 새로운 인스턴스를 생성할 필요가 없다.
생성자를 통해 인스턴스를 생성했던 Random 클래스와 다르게 ThreadLocalRandom 클래스는 current 메서드를 통해 인스턴스에 접근한 후 메서드를 사용하면 된다.
int randomValue = ThreadLocalRandom.current().nextInt();
시드 값을 생성할 필요가 없다.
Random 클래스와 다르게 ThreadLocalRandom 클래스는 시드값 설정으로 발생할 수 있는 문제를 원천 차단한다. setSeed 메서드의 구현도 아래와 같이 예외를 던지도록 설계돼있다.
public void setSeed(long seed) {
// only allow call from super() constructor
if (initialized)
throw new UnsupportedOperationException();
}
멀티 스레드 환경에서 더 좋은 성능을 갖는다.
Random 클래스는 멀티 스레드 환경에서 안전하나(thread-safe) 하나의 인스턴스를 공유하여 전역적으로 동작한다. 따라서 여러 스레드에서 동일한 인스턴스를 사용하면 경합이 발생하기 때문에 성능이 떨어진다.
private final AtomicLong seed;
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));
}
반대로 ThreadLocalRandom 인스턴스는 현재 스레드에 격리된다. 따라서 인스턴스에 대한 오버헤드나 경합이 훨씬 적게 되므로 멀티 스레드 환경에서 ThreadLocalRandom 클래스의 성능이 일반적으로 좋다.
public static ThreadLocalRandom current() {
if (U.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0)
localInit();
return instance;
}
주의할 점: 매번 꼭 current를 호출해야 하나?
참고로 ThreadLocalRandom을 사용할 때는 반드시 current 메서드를 통해서 접근해야 한다. 인스턴스를 생성하거나(또는 current 메서드의 반환 값을) 멤버 변수 등에 저장해서 사용하는 방법은 스레드 별로 랜덤 인스턴스를 격리시키지 못하므로 기대한 성능과 결과를 얻지 못한다.
SecureRandom
생성된 난수 등을 추측할 수 없도록 보안적으로 더 강력한 처리가 필요한 경우 SecureRandom을 고려해 볼 수 있다. 아래와 같이 정수형, 실수형 등의 기본형 타입에 대해서 난수를 생성할 수 있다.
SecureRandom secureRandom = new SecureRandom();
final int randomInt = secureRandom.nextInt();
final long randomLong = secureRandom.nextLong();
final float randomFloat = secureRandom.nextFloat();
final double randomDouble = secureRandom.nextDouble();
final boolean randomBoolean = secureRandom.nextBoolean();
최솟값(포함)과 최댓값(제외)으로 범위를 지정해서 난수를 생성할 수 있다.
int randomInt = secureRandom.nextInt(max - min) + min
Random 클래스를 상속하므로 동일하게 자바 8버전부터 난수 스트림도 생성할 수 있다.
IntStream randomInts = secureRandom.ints();
LongStream randomLongs = secureRandom.longs();
DoubleStream randomDoubles = secureRandom.doubles();
Random vs SecureRandom
SecureRandom 클래스는 Random 클래스와 비교했을 때 암호학적으로 더 강력하다.
Random 클래스는 시스템 시간을 시드로 사용하거나 시드를 생성한다. 그러므로 공격자가 시드의 생성된 시간을 알면 쉽게 재현해낼 수 있지만 SecureRandom은 OS의 무작위 데이터(하단의 엔트로피에 관한 내용 참고)를 가져와서 시드로 사용한다. 또한 48비트를 갖는 Random과 다르게 SecureRandom은 최대 128비트를 포함할 수 있기 때문에 반복될 확률도 적고 보안을 깨뜨리기 위해서는 상대적으로 더 많은 시도가 필요하다.
getInstanceStrong
자바 8버전에 getInstanceStrong 라는 정적 메서드가 추가되었다. 이 메서드는 시스템에서 사용 가능한 강력한 암호화 알고리즘을 사용하여 인스턴스를 얻도록 한다.
SecureRandom secureRandom = SecureRandom.getInstanceStrong();
사용할 수 있는 알고리즘은 자바 8버전 기준으로 ${JAVA_HOME}/jre/lib/security/java.security 경로를 OpenJDK 17 버전에서는 ${JAVA_HOME}/conf/security 경로에서 java.security 파일을 확인하면 된다.
securerandom.strongAlgorithms=NativePRNGBlocking:SUN
MacOS Monterey + temurin OpenJDK 환경을 기준으로, 생성자로 생성한 SecureRandom 인스턴스는 기본적으로 NativePRNG 알고리즘을 사용하는데, 이는 /dev/urandom 라는 난수 생성을 위한 특수 파일을 사용한다. 반대로 getInstanceStrong 메서드로 생성한 인스턴스는 앞서 살펴본 것처럼 NativePRNGBlocking 알고리즘을 사용하는데 이 알고리즘은 상대적으로 더 안전한 /dev/random을 사용한다.
주의할 점: SecureRandom의 속도가 너무 느리다?
리눅스와 같은 유닉스 계열 환경에서 SecureRandom 클래스를 사용할 때 일부 느린 성능을 보이는 문제점이 있다. 우선 발생하는 원인은 /dev/random이 있다. 어떤 문제인지 좀 더 자세히 살펴보자.
보통 유닉스 계열 운영체제에서는 유사난수(pseudo-random) 생성을 위해 /dev/random과 /dev/urandom 이라는 특수한 장치 파일을 사용한다. 이들은 난수를 생성하기 위해 아래 이미지처럼 엔트로피 소스(Entropy Source)가 담긴 엔트로피 풀(Entropy Pool)에서 데이터를 가져다 쓴다.
이미지 출처: https://pt.slideshare.net/nij05/slideshare-linux-random-number-generator
두 파일의 차이는 사용하는 엔트로피 풀에 있다. /dev/urandom은 논 블로킹 풀(non-blocking pool)을 사용하고 /dev/random은 블로킹 풀(blocking pool)을 사용한다. /dev/urandom은 충분한 엔트로피가 쌓이지 않아도 현재 엔트로피 풀 내의 데이터로 난수를 생성하지만, /dev/random은 엔트로피 풀에 필요한 크기만큼의 데이터가 없다면 블로킹(blocking) 상태로 기다린다.
바로 이 차이에서 문제가 발생한다. 엔트로피가 쌓일 때까지 대기하므로 성능 저하가 발생한다. 이러한 내용은 SecureRandom 클래스의 API 코멘트에서도 확인할 수 있다.
Note: Depending on the implementation, the generateSeed and nextBytes methods may block as entropy is being gathered, for example, if they need to read from /dev/random on various Unix-like operating systems.
예를 들어 아래와 같이 getInstanceStrong 메서드를 통해서 사용하면, 리눅스 환경에서 성능 저하를 확인할 수 있다.
SecureRandom secureRandom = SecureRandom.getInstanceStrong();
int randomInt = secureRandom.nextInt();
// 참고로 `nextInt` 메서드에서는 `next` 메서드를 호출한다.
@Override
public int nextInt() {
return next(32);
}
// 그리고 `next` 메서드 내부에서는 `nextBytes` 메서드를 호출한다.
@Override
protected final int next(int numBits) {
int numBytes = (numBits+7)/8;
byte[] b = new byte[numBytes];
int next = 0;
nextBytes(b);
for (int i = 0; i < numBytes; i++) {
next = (next << 8) + (b[i] & 0xFF);
}
return next >>> (numBytes*8 - numBits);
}
오라클(Oracle)에서 제시하는 해결 방법은 다음과 같다. java.security 내의 아래 내용을 수정하면 된다. 참고로 해당 파일 위치는 자바 17버전 기준으로 ${JAVA_HOME}/conf/security 하위에 있다.
# 수정 전
securerandom.source=file:/dev/random
# 수정 후
securerandom.source=file:/dev/urandom
보안적인 측면에서는 /dev/urandom/ 보다 /dev/random이 더 안전하지만, 애플리케이션의 성능 저하를 야기할 수 있으므로 관련 오라클 가이드에서도 경우에 따른 변경을 권고하고 있다. 특히 이러한 문제는 개인 로컬 환경과 원격 서버의 환경이 다를 경우, 소스 코드를 서버에 배포할 때까지 징후를 발견하기 어려우므로 잘 숙지해야 할 것 같다.
참고
- Oracle Guide: Avoiding JVM Delays Caused by Random Number Generation
- JDK-6521844 : SecureRandom hangs on Linux Systems
- StackOverflow: How to deal with a slow SecureRandom generator?
