1. 背景介绍

sonar扫描到使用Random随机函数不安全, 推荐使用SecureRandom替换之, 当使用SecureRandom.getInstanceStrong()获取SecureRandom并调用next方式时, 在生产环境(linux)产生较长时间的阻塞, 但开发环境(windows7)并未重现

2. 现象展示

使用测试代码:

package com.youai.test;import java.security.NoSuchAlgorithmException;import java.security.SecureRandom;public class TestRandom {    public static void main(String[] args) throws NoSuchAlgorithmException {        System.out.println("start.....");        long start = System.currentTimeMillis();        SecureRandom random = SecureRandom.getInstanceStrong();        for(int i = 0; i < 100; i++) {            System.out.println("第" + i + "个随机数.");            random.nextInt(10000);        }        System.out.println("finish...time/ms:" + (System.currentTimeMillis() - start));    }}

第94个随机数.第95个随机数.第96个随机数.第97个随机数.第98个随机数.第99个随机数.finish...time/ms:100

windows下未出现明显阻塞现象, 耗时100ms

2.2 centos7下运行结果

第52个随机数.第53个随机数.第54个随机数.第55个随机数.第56个随机数.第57个随机数.第58个随机数.第59个随机数.第60个随机数.第61个随机数.第62个随机数.第63个随机数.第64个随机数....

linux下运行阻塞在第65次获取随机数.(如果实验结果未阻塞, 可以尝试增加获取随机数的次数)

3. 现象分析3.1 linux阻塞分析

通过

jstack -l <你的java进程>

得到如下堆栈信息

"main" #1 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f894c009000 nid=0x1129 runnable [0x00007f8952aa9000]   java.lang.Thread.State: RUNNABLE	at java.io.FileInputStream.readBytes(Native Method)	at java.io.FileInputStream.read(FileInputStream.java:255)	at sun.security.provider.NativePRNG$RandomIO.readFully(NativePRNG.java:424)	at sun.security.provider.NativePRNG$RandomIO.ensureBufferValid(NativePRNG.java:525)	at sun.security.provider.NativePRNG$RandomIO.implNextBytes(NativePRNG.java:544)	- locked <0x000000076c77cb28> (a java.lang.Object)	at sun.security.provider.NativePRNG$RandomIO.access$400(NativePRNG.java:331)	at sun.security.provider.NativePRNG$Blocking.engineNextBytes(NativePRNG.java:268)	at java.security.SecureRandom.nextBytes(SecureRandom.java:468)	at java.security.SecureRandom.next(SecureRandom.java:491)	at java.util.Random.nextInt(Random.java:390)	at TestRandom.main(TestRandom.java:12)

可以看到main线程阻塞在了java.io.FileInputStream.readBytes(Native Method)这个读取文件的IO处.

对NativePRNG的部分关键源码进行分析:

// name of the pure random file (also used for setSeed())private static final String NAME_RANDOM = "/dev/random";// name of the pseudo random fileprivate static final String NAME_URANDOM = "/dev/urandom";private static RandomIO initIO(final Variant v) {    return AccessController.doPrivileged(        new PrivilegedAction<RandomIO>() {            @Override            public RandomIO run() {                File seedFile;                File nextFile;                switch(v) {                //...忽略中间代码                case BLOCKING: // blocking状态下从/dev/random文件中读取                    seedFile = new File(NAME_RANDOM);                    nextFile = new File(NAME_RANDOM);                    break;                case NONBLOCKING: // unblocking状态下从/dev/urandom文件中读取数据                    seedFile = new File(NAME_URANDOM);                    nextFile = new File(NAME_URANDOM);                    break;               	//...忽略中间代码                try {                    return new RandomIO(seedFile, nextFile);                } catch (Exception e) {                    return null;                }            }    });}// constructor, called only once from initIO()private RandomIO(File seedFile, File nextFile) throws IOException {    this.seedFile = seedFile;    seedIn = new FileInputStream(seedFile);    nextIn = new FileInputStream(nextFile);    nextBuffer = new byte[BUFFER_SIZE];}private void ensureBufferValid() throws IOException {     long time = System.currentTimeMillis();     if ((buffered > 0) && (time - lastRead < MAX_BUFFER_TIME)) {         return;     }     lastRead = time;     readFully(nextIn, nextBuffer);     buffered = nextBuffer.length;}

从源代码分析, 发现导致阻塞的原因是因为从/dev/random中读取随机数导致, 可以通过如下代码验证:

import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;public class TestReadUrandom {    public static void main(String[] args) throws IOException {        System.out.println("start.....");        for(int i = 0; i < 100; i++) {            System.out.println("第" + i + "次读取随机数");            FileInputStream inputStream = new FileInputStream("/dev/random");            byte[] buf = new byte[32];            inputStream.read(buf, 0, buf.length);        }    }}

上述代码在linux环境下同样会产生阻塞.

通过hotspot源码分析, java通过c调用操作系统的读取文件api, 通过一个c代码的案例论证:

#include <stdio.h>#include <fcntl.h>int main() {    int randnum = 0;    int fd = open("/dev/random", O_RDONLY);    if(fd == -1) {        printf("open error.\n");        return 1;    }    int i = 0;    for(i = 0; i < 100; i++) {        read(fd, (char *)&randnum, sizeof(int));        printf("random number = %d\n", randnum);    }    close(fd);    return 0;}

这个例子再次论证了读取/dev/random会导致阻塞

3.2 windows下运行结果分析NativePRNG.java这个文件在linux和windows下的环境中实现不同windows的调用堆栈过程

windows在通过SecureRandom.getInstanceStrong()获取随机数的过程, 并没有使用到NativePRNG, 而是最终调用sun.security.mscapi.PRNG#generateSeed的native方法, 所以windows并没有明显的阻塞现象(但明显比 new SecureRandom()生成的对象产生随机数要慢许多).

sun.security.mscapi.PRNG#generateSeed的native方法实现, 阅读hotspot中security.cpp代码

#include <windows.h>JNIEXPORT jbyteArray JNICALL Java_sun_security_mscapi_PRNG_generateSeed  (JNIEnv *env, jclass clazz, jint length, jbyteArray seed){	//省略不关键代码...	else if (length > 0) {            pbData = new BYTE[length];            if (::CryptGenRandom(  // 此处通过调用windows提供的apiCryptGenRandom获取随机数                hCryptProv,                length,                pbData) == FALSE) {                ThrowException(env, PROVIDER_EXCEPTION, GetLastError());                __leave;            }            result = env->NewByteArray(length);            env->SetByteArrayRegion(result, 0, length, (jbyte*) pbData);        }  //省略不关键代码...}

没有详细研究CryptGenRandom的具体实现

4. 结论

4.1 推荐使用方式

不推荐使用SecureRandom.getInstanceStrong()方式获取SecureRandom(除非对随机要求很高)

推荐使用new SecureRandom()获取SecureRandom, linux下从/dev/urandom读取. 虽然是伪随机, 但大部分场景下都满足.

4.2 关于/dev/random的扩展

由于/dev/random中的数据来自系统的扰动, 比如键盘输入, 鼠标点击, 等等, 当系统扰动很小时, 产生的随机数不够, 导致读取/dev/random的进程会阻塞等待. 可以做个小实验, 当阻塞时, 多点击鼠标, 键盘输入数据等操作, 会加速结束阻塞

可以从通过这个命令cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail获取当前系统的熵, 值越大, /dev/random中随机数产生效率越高

熵补偿: 可通过安装linux下的工具haveged, 进行系统熵补偿, 安装后, 启动haveged, 发现系统熵值从几十万增加到一千多, 此时在运行前面阻塞的程序(运行结果如下), 发现不再阻塞, 获取100个随机数只要29毫秒, 效率大大提升.

第91个随机数.第92个随机数.第93个随机数.第94个随机数.第95个随机数.第96个随机数.第97个随机数.第98个随机数.第99个随机数.finish...time/ms:29

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