Fastrand：超越传统随机数生成器的性能与安全性

资源摘要信息:"fastrand是一款高性能的伪随机数生成库，其设计目标在于提供比标准库中的crypto/rand快10倍的性能。为了达到这个性能目标，fastrand在实现上采取了独特的策略，包括使用系统的默认熵源进行初始化播种，并通过重复哈希的方式生成随机值。这样的实现方式不仅提高了随机数生成的速度，而且还能保证足够的安全性。此外，fastrand还特别注重内存安全，它使用了由github.com/awnumar/memguard提供的安全分配的内存技术，以防止内存泄露和其他安全问题。与传统的crypto/rand和math/rand相比，fastrand在多线程环境下表现出色，尤其在并发调用时能够保持很高的性能，甚至超越了math/rand。值得注意的是，fastrand是基于gitlab.com/NebulousLabs/fastrand项目分叉而来的，因此开发者在使用fastrand时，可以期待得到一种既快速又安全的随机数生成工具，特别适合对性能要求高且对内存安全有一定需求的场景。" 知识点: 1. 伪随机数生成器(PRNG)：在计算机科学中，伪随机数生成器是指一个能够生成看似随机序列的算法。它们通常用于需要大量随机数的场合，如模拟、加密、统计抽样等。伪随机数不是真正的随机，因为它们是由确定性算法生成的，但在统计意义上它们应当足够接近随机分布。 2. 加密安全的伪随机数生成器：这类PRNG在设计时特别考虑了安全性，确保生成的随机数不仅难以预测（防止预测攻击），而且能够满足加密应用的安全要求。例如，在密钥生成、一次性密码本等场景中，PRNG生成的随机数必须足够安全，以防止被破解。 3. 熵源：在随机数生成过程中，熵源是指提供随机性的来源，比如系统时间、用户鼠标移动、键盘输入等。这些数据源的不确定性较高，可以被用来“播种”（初始化）PRNG，从而增强生成随机数的不可预测性。 4. crypto/rand和math/rand：这两个是Go语言标准库中的随机数生成包。crypto/rand专门用于加密相关的随机数生成，它提供的随机数质量比math/rand要高，但速度相对较慢。math/rand用于通用的随机数生成，速度较快，但不一定适合加密应用。 5. 内存安全：内存安全是程序设计中的一个重要方面，特别是在涉及加密的场景下。内存安全的代码可以防止诸如缓冲区溢出、内存泄露和其他潜在的内存破坏漏洞，从而提高程序的整体安全性。 6. 并发编程：在多线程或多进程环境下，并发编程允许同时执行多个任务。并发编程中的随机数生成器需要特别设计，以避免在并发访问时产生竞态条件或其它同步问题。 7. 分叉(Fork)：分叉是指从现有软件项目的源代码基础上创建一个分支版本，通常用于引入新的功能、修复错误或者改变项目的运行方向。分叉的版本可以是独立开发的，也可以与原项目保持一定的联系。 8. 哈希函数：在计算机科学中，哈希函数是一种从任意长度的输入（又称为预映像）中创建小的固定长度输出（称为哈希值）的函数。哈希函数在随机数生成中可以用于产生均匀分布的输出。 9. 性能基准测试：性能基准测试是一种评估软件性能的方法，通过测量软件在一定条件下的表现来对比不同实现的性能。在随机数生成器的上下文中，性能基准测试可以用来评估不同PRNG在速度、吞吐量和响应时间方面的表现。 10. go get命令：这是Go语言的包管理工具命令，用于从远程代码库下载并安装指定的包。使用go get命令可以方便地获取并安装github.com/awnumar/fastrand库，从而在Go项目中使用fastrand。