std::random_device 的线程安全答案

【问题标题】：Thread safety of std::random_devicestd::random_device 的线程安全
【发布时间】：2017-06-28 16:24:11
【问题描述】：

我有一些看起来有点像这样的代码：

std::random_device rd;

#pragma omp parallel
{
    std::mt19937 gen(rd());
    #pragma omp for
    for(int i=0; i < N; i++)
    {
        /* Do stuff with random numbers from gen() */
    }
}

我有几个问题：

std::random_device 线程安全吗？即当多个线程同时调用它时它会做一些无用的事情吗？
这通常是个好主意吗？我应该担心重叠的随机数流吗？
有没有更好的方法来实现我想要的（每个线程中的独立随机数流 - 我现在不太担心可重复性）？

如果它对std::random_device 的工作有任何影响，我主要在 Windows 上运行，但我希望代码也能在 Linux 和 OSX 上同样良好地工作。

【问题讨论】：

您可以实现重现性，但使用特定的种子而不是使用std::random_device。
random_device 可能会被阻止。如果您想要的是并行性，那么这样使用它没有多大意义。您可以使用以random_device 为种子的全局 PRNG 来为mt19937 播种（但它需要显式锁定）。
另请参阅，stackoverflow.com/a/21238187/314290

标签： c++ c++11 random openmp

【解决方案1】：

并行使用随机设备不是一个好主意。即使它是阻塞的，您可能不会遇到重叠随机数流的问题，但是您添加了一个额外的同步点。

您应该设置与要启动的线程一样多的随机数引擎 (RNE)，omp_get_num_threads()。创建一个 RNE 的 std::vector 并将它们播种在程序的顺序部分中。对于播种，您可以使用随机设备和std::seed_seq。

然后在每个线程中使用与线程号相关联的 RNE，omp_get_thread_num()。

永远不要使用随机设备生成随机数，它的速度很慢，而且通常不会生成均匀分布的随机数！

根据您需要的随机数的质量，您可以使用预定义的随机数生成器之一。如果您正在进行蒙特卡罗模拟或密码学，请格外小心您选择的算法。

您可以在以下位置找到很多关于随机引擎的有用信息 https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random.

【讨论】：

您可能想用omp_get_max_threads() 实际查询线程数。当并行上下文用完时，omp_get_num_threads() 将始终返回 1。

【解决方案2】：

在没有 WinRT 的 Windows 上，它使用 CryptGenRandom，https://stackoverflow.com/a/46171432/2024042 是线程安全的

在带有 WinRT 的 Windows 上，它使用 CryptographicBuffer::GenerateRandom。没有关于这个线程安全的文档，但它似乎没有状态。因此它应该是线程安全的。

在 Linux 上，它似乎从 /dev/urandom 读取，这是线程安全的。

我从libs/random/src/random_device.cpp 阅读了这个实现。

我不知道该文件中的_CXXRT_STD_NAME 是什么，谷歌搜索会产生 boost::random_device 作为唯一结果。也许没什么！

【讨论】：