Golang生成随机字符串
假如我们要生成一个固定长度的随机字符串,包含大小写字母,没有数字,没有特殊字符串,那么我们怎么做呢?需要怎样优化,才会更简单,更高效?在最终的方案之前,我们看看最常见的写法是怎样的,然后是如何一步步演进到最终的高效率方案的。好吧,先看下最原始的方案。
- 常见做法(Runes)
func init() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
}
var letterRunes = []rune("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")
func RandStringRunes(n int) string {
b := make([]rune, n)
for i := range b {
b[i] = letterRunes[rand.Intn(len(letterRunes))]
}
return string(b)
}
这个实现比较简单,二十六字母(大小写),然后随机取数,获得随机字符串。
- Bytes改进
我们在最开始的时候进行了假设,我们的随机字符串只包含大小写字母,这样的话,我们发现没有必要使用rune类型存储,因为在Golang(Go语言)UTF-8编码下,英文字母和byte字节是一对一的。byte的本质是uint8类型,而rune本质是int32类型。我们改进后的代码如下:
const letterBytes = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
func RandStringBytes(n int) string {
b := make([]byte, n)
for i := range b {
b[i] = letterBytes[rand.Intn(len(letterBytes))]
}
return string(b)
}
仔细看上面的代码,我们不光对rune类型进行了改进,还把原来的letter变量变成了常量,这样len(letterBytes)也是一个常量,代码的效率将大大提升。
- 余数改进
我们前面的方案都是通过调用rand.Intn()生成的随机字符,这个rand.Intn()其实是委托调用的Rand.Intn(),而Rand.Intn()最终又是调用的Rand.Int31n()实现。相比我们直接调用rand.Int63()来说,rand.Intn()要慢很多。
所以我们可以把rand.Intn()换成rand.Int63()来提高效率,为了不超过letterBytes的索引范围,我们使用余数来保证。
func RandStringBytesRmndr(n int) string {
b := make([]byte, n)
for i := range b {
b[i] = letterBytes[rand.Int63() % int64(len(letterBytes))]
}
return string(b)
}
这种方式虽然快,但是有个缺点,就是每个字母的概率可能会不一样,不过52个字母相比1«63-1是在太小太小,所以在这种情况下,这个缺点可以忽略不计。
- Masking 掩码
基于前面的方案,我们可以进一步改进,使用随机数的最低位保证字母的均等分配,也就是掩码的方式。我们现在有52个字母,52用二进制表示就是52==110100b,所以我们可以只使用rand.Int63()返回最低的6位数就可以。为了保证平均分配,如果返回的只大于len(letterBytes)-1,则舍弃不用。
const letterBytes = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
const (
letterIdxBits = 6 // 6 bits to represent a letter index
letterIdxMask = 1<<letterIdxBits - 1 // All 1-bits, as many as letterIdxBits
)
func RandStringBytesMask(n int) string {
b := make([]byte, n)
for i := 0; i < n; {
if idx := int(rand.Int63() & letterIdxMask); idx < len(letterBytes) {
b[i] = letterBytes[idx]
i++
}
}
return string(b)
}
按照作者的推测,在52个字母的情况下,随机到超过范围的可能性(64-52)/64 = 0.19,按上面的代码,如果超过范围会重复生成,重复的10次的概率仅有1e-8。
- Masking 掩码改进
上一步的方案,我们使用rand.Int63()可以生成63个随机位的数,但是我们只用了最低位的6个,有点浪费,因为获取随机数是我们整个代码中最慢的部分。现在我们有52个字母,意味着6位编码字母索引即可满足,所以我们使用rand.Int63()生成的随机数可以被我们使用63/6=10次。
const letterBytes = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
const (
letterIdxBits = 6 // 6 bits to represent a letter index
letterIdxMask = 1<<letterIdxBits - 1 // All 1-bits, as many as letterIdxBits
letterIdxMax = 63 / letterIdxBits // # of letter indices fitting in 63 bits
)
func RandStringBytesMaskImpr(n int) string {
b := make([]byte, n)
// A rand.Int63() generates 63 random bits, enough for letterIdxMax letters!
for i, cache, remain := n-1, rand.Int63(), letterIdxMax; i >= 0; {
if remain == 0 {
cache, remain = rand.Int63(), letterIdxMax
}
if idx := int(cache & letterIdxMask); idx < len(letterBytes) {
b[i] = letterBytes[idx]
i--
}
cache >>= letterIdxBits
remain--
}
return string(b)
}
把生成的63位的随机数,分成10部分,每一部分都可以被我们使用,这样我们调用rand.Int63()次数将大大降低,进而提升效率。
- rand Source 优化
rand.Rand其实是使用了一个rand.Source作为生成随机数的源,这个rand.Source是个接口,正好有个func Int63() int64 方法。
// A Source represents a source of uniformly-distributed
// pseudo-random int64 values in the range [0, 1<<63).
type Source interface {
Int63() int64
Seed(seed int64)
}
这正好是我们需要的,也够我们用了。改进后代码如下:
var src = rand.NewSource(time.Now().UnixNano())
func RandStringBytesMaskImprSrc(n int) string {
b := make([]byte, n)
// A src.Int63() generates 63 random bits, enough for letterIdxMax characters!
for i, cache, remain := n-1, src.Int63(), letterIdxMax; i >= 0; {
if remain == 0 {
cache, remain = src.Int63(), letterIdxMax
}
if idx := int(cache & letterIdxMask); idx < len(letterBytes) {
b[i] = letterBytes[idx]
i--
}
cache >>= letterIdxBits
remain--
}
return string(b)
}
原来的rand.Int63()是整个rand包全局的,而且支持安全高并发,所以速度比较慢。现在我们自己创建的这个src只有我们自己用,所以效率比较高。 strings.Builder 改进
这个是G0 1.10 新增的功能,提升字符串拼接的效率,这方面的可以参考我以前写的三篇文章,这里不做过多的介绍了。
经过改进后,代码如下:
func RandStringBytesMaskImprSrcSB(n int) string {
sb := strings.Builder{}
sb.Grow(n)
// A src.Int63() generates 63 random bits, enough for letterIdxMax characters!
for i, cache, remain := n-1, src.Int63(), letterIdxMax; i >= 0; {
if remain == 0 {
cache, remain = src.Int63(), letterIdxMax
}
if idx := int(cache & letterIdxMask); idx < len(letterBytes) {
sb.WriteByte(letterBytes[idx])
i--
}
cache >>= letterIdxBits
remain--
}
return sb.String()
}
使用unsafe包模拟 strings.Builder
strings.Builder的原理其实很简单,是内置了一个[]byte存储字符,最终转换为string的时候为了避免拷贝,使用了unsafe包。
// String returns the accumulated string.
func (b *Builder) String() string {
return *(*string)(unsafe.Pointer(&b.buf))
}
以上这些我们可以自己来做,看看我们重写后的代码。
func RandStringBytesMaskImprSrcUnsafe(n int) string {
b := make([]byte, n)
// A src.Int63() generates 63 random bits, enough for letterIdxMax characters!
for i, cache, remain := n-1, src.Int63(), letterIdxMax; i >= 0; {
if remain == 0 {
cache, remain = src.Int63(), letterIdxMax
}
if idx := int(cache & letterIdxMask); idx < len(letterBytes) {
b[i] = letterBytes[idx]
i--
}
cache >>= letterIdxBits
remain--
}
return *(*string)(unsafe.Pointer(&b))
}
效果和使用strings.Builder一样,而且看起来更简洁了。
- Benchmark 性能测试
以后,我们通过一步步的改进代码,提升效率,现在我们通过Benchmark测试看下这些方法的效果。
BenchmarkRunes-4 2000000 723 ns/op 96 B/op 2 allocs/op
BenchmarkBytes-4 3000000 550 ns/op 32 B/op 2 allocs/op
BenchmarkBytesRmndr-4 3000000 438 ns/op 32 B/op 2 allocs/op
BenchmarkBytesMask-4 3000000 534 ns/op 32 B/op 2 allocs/op
BenchmarkBytesMaskImpr-4 10000000 176 ns/op 32 B/op 2 allocs/op
BenchmarkBytesMaskImprSrc-4 10000000 139 ns/op 32 B/op 2 allocs/op
BenchmarkBytesMaskImprSrcSB-4 10000000 134 ns/op 16 B/op 1 allocs/op
BenchmarkBytesMaskImprSrcUnsafe-4 10000000 115 ns/op 16 B/op 1 allocs/op
仅仅从rune到byte的改进,我们就获得了24%的提升,内存占用降低了三分之一 。
使用rand.Int63替换掉原来的rand.Intn,我们又获得了近20%的提升。
单纯的使用掩码,因为重复获取可用索引的问题,性能下降了 -22%。
但是当我们对 Masking 掩码 进行改进,分为10部分缓存的时候,我们获得了3倍的提升。
使用rand.Source 代替 rand.Rand, 我们再次获得了21%的提升。
使用strings.Builder,速度提升虽然只有3.5%,但是内存分配降低了50% 。
最后,通过unsafe包精简重写了strings.Builder的功能,我们又获得了14%的提升。
最终,RandStringBytesMaskImprSrcUnsafe比RandStringRunes快6.3倍,并且只使用了六分之一的内存和一半的内存分配,我们就完成了任务。
- 结束语
这是一篇stackoverflow的文章,有人提问 How to generate a random string of a fixed length in Go? ,icza 做了非常精彩的回答,我把整个翻译下来加以整理分享给大家。
这是一篇非常棒的文章,它的意义不光是回答这个问题,还有帮助我们建立如何一步步优化的思路以及追求极致的极客精神。
原文链接:https://blog.csdn.net/flysnow_org/java/article/details/103520891