Swift语言的随机数:运行效率和安全性(cryptographically good)

Apple推出Swift语言已经很多年了,如今,Swift语言已经进化到了5.1版本,很多细节也越来越完善了,不过,总的来说,Swift语言的overhead仍然较大,具体到随机数上,Swift内置的运行时生成随机数效率低,不适用于模拟,测试和游戏等对于cryptographically good要求不高的场景。

如果读者需要大量生成随机数的话,建议用arc4random或者arc4random_uniform,不要使用arc4random_buf或者Swift语言的random方法。对于测试,模拟和游戏等不需要cryptographically good/secure的情况,可以直接引入C语言类库的rand方法,运行效率更高。

Swift对于内置的Double, Int等类型提供了random方法,用以生成指定的开闭区间内的随机数。然而,经过实际测试,我发现,一方面,Swift语言本身的overhead很大,另一方面,Swift内置的SystemRandomNumberGenerator使用的是arc4random_buf,该方法比arc4random和arc4random_buf慢很多。所以,如果效率非常重要,那么,请不要使用Swift类库的随机数,应该在Swift中调用C/C++语言实现的随机数库。


       var i = 0;
        while(i<100000000){
 //1亿个随机数,每个随机数在闭区间[0,11]内取值,随机数独立同分布
            let _ = arc4random_uniform(11)
            i += 1;
        }
       var i = 0;
        while(i<100000000){
//1亿个随机数,每个随机数在闭区间[0,2^32-1]内取值,随机数独立同分布
            let _ = arc4random()
            i += 1;
        }
       var i = 0;
        while(i<100000000){
            var b:UInt32 = 0;
//1亿个随机数,每个随机数在闭区间[0,2^32-1]内取值
            arc4random_buf(&b, 4)
            i += 1;
        }
        var i = 0;
        while(i<100000000){
            var b:UInt32 = 0;
            b = UInt32.random(in: 0...10)
            i += 1;
        }

以下为一个特别简单的模n同余的Linear Congruent伪随机数生成器,实际测试发现,生成1亿个32位随机数的话,Debug模式下需要耗时29.31秒, Release模式下需要5.06秒。

struct LCG: RandomNumberGenerator {
    var seed:UInt64
    
    init() {
        self.seed = mach_absolute_time()
    }
    
    init(seed:UInt64) {
        self.seed = seed;
    }
    
    mutating func next() -> UInt64 {
        self.seed = 32479 &+ self.seed
        return self.seed
    }
    
}

var i = 0;
while(i<100000000){
    var b:UInt32 = 0;
    b = UInt32.random(in: 0...10, using: &lcg)
    i += 1;
}

经过实际测试,结果如下
1亿个随机数,

随机数生成方法 debug release
rand 11.21秒 0.52秒
arc4random 3.09秒 2.34秒
arc4random_uniform 3.41秒 2.67秒
arc4random_buf 19.69秒 18.79秒
UInt32.random 47.98秒 19.27秒
自定义LCG 29.31秒 5.06秒

UInt32.random实际上会使用Swift内置的SystemRandomNumberGenerator,实际上最终调用了arc4random_buf,然而,与直接调用arc4random_buf相比,UInt32.random在Debug模式下慢了近30秒,Release模式下则慢了16秒,因此,我们可以得出结论,即便是Release模式下,Swift的overhead还是很大的。因此,如果需要高效率生成很多随机数的话,不建议直接使用Swift的Double, Int的random方法。不过很特别的是,rand函数在Debug模式下竟然比arc4random慢很多,甚至和arc4random_buf差不多了,但是,在Release模式下,rand还是最快的,0.52秒就可以生成1亿个伪随机数。

接下来,我们来看看为什么arc4random_buf比arc4random和arc4random_uniform慢这么多。

经过查看苹果的具体实现 https://opensource.apple.com/source/Libc/Libc-1272.200.26/gen/FreeBSD/arc4random.c.auto.html

我们不难发现,arch4random方法的具体代码如下,其中CACHE_LENGTH的值为64

uint32_t
arc4random(void)
{
	int ret;
	os_unfair_lock_lock(&arc4_lock);
	arc4_init();
	if (arc4_count <= 0) {
	    arc4_stir();
	}
	if (cache_pos >= CACHE_LENGTH) {
		ret = ccdrbg_generate(&rng_info, rng_state, sizeof(rand_buffer), rand_buffer, 0, NULL);
		os_assert_zero(ret);
		cache_pos = 0;
	}
	uint32_t rand = rand_buffer[cache_pos];
	// Delete the current random number from buffer
	memset_s(rand_buffer+cache_pos, sizeof(rand_buffer[cache_pos]), 0, sizeof(rand_buffer[cache_pos]));
	arc4_count--;
	cache_pos++;
	os_unfair_lock_unlock(&arc4_lock);
	return rand;
}

而arc4random_uniform实际调用arc4random方法,并且通过多次循环避免modulo bias

/*
 * Calculate a uniformly distributed random number less than upper_bound
 * avoiding "modulo bias".
 *
 * Uniformity is achieved by trying successive ranges of bits from the random
 * value, each large enough to hold the desired upper bound, until a range
 * holding a value less than the bound is found.
 */
uint32_t
arc4random_uniform(uint32_t upper_bound)
{
	if (upper_bound < 2)
		return 0;

	// find smallest 2**n -1 >= upper_bound
	int zeros = __builtin_clz(upper_bound);
	int bits = CHAR_BIT * sizeof(uint32_t) - zeros;
	uint32_t mask = 0xFFFFFFFFU >> zeros;

	do {
		uint32_t value = arc4random();

		// If low 2**n-1 bits satisfy the requested condition, return result
		uint32_t result = value & mask;
		if (result < upper_bound) {
			return result;
		}

		// otherwise consume remaining bits of randomness looking for a satisfactory result.
		int bits_left = zeros;
		while (bits_left >= bits) {
			value >>= bits;
			result = value & mask;
			if (result < upper_bound) {
				return result;
			}
			bits_left -= bits;
		}
	} while (1);
}

也就是说,arc4random和arc4random_uniform由于rand_buffer[64]的存在,每生成64个32位随机数,才需要调用一次ccdrbg_generate,而arc4random_buf每一次调用,都需要调用一次ccdrbg_generate。所以,如果读者需要大量生成随机数的话,建议用arc4random或者arc4random_uniform,不要使用arc4random_buf或者Swift语言的random方法。

对于测试,模拟和游戏等不需要cryptographically good/secure的情况,可以直接引入C语言类库的rand方法,运行效率更高。

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