我正在为高性能数据压缩系统编写测试用例。（嗯，不完全是，但出于测试目的，可以这样描述）
为了测试，我必须在一个目录中生成 500GB~3TB 的随机文件。
现在我正在使用/dev/urandom但它存在随机性的问题。
没有什么可以保证我不会一次得到几个充满零的文件，并且对算法的改变本应对效率产生负面影响，但却会显示为高效率。
有没有办法生成那么多的随机数据，而不必永久存储，并且使其可预测？
类似于：播种一个函数，生成数据，检查数据，提交种子，相信每次都会得到相同的生成数据。
我知道可以播下随机种子，但它无法像我希望的那样每次都生成相同的数据。
/dev/urandom 在 UNIX 上提供的便利与上述类似吗？
答案1
您可以实现线性一致性 PRNG（https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_congruential_generator）。
基本上它们是递归关系，其中每一步的输出都作为下一步的种子：
X_{n+1} = (a*X_n+c) mod m
应选择数字 a、X_0、c 和 m，以便它们在重复发生之前最大化序列的长度。对您来说，好处在于，给定相同的起始种子，它们每次都会创建相同的序列。
但它们不适合用于加密目的，因为它们产生的“随机”数熵很小。