Linux内核实现了一个随机数发生器，从理论上说这个随机数发生器发生的是真随机数。与尺度C库中的rand(),srand()发生的伪随机数差异，尽量伪随机数带有必然的随机特征，，但这些数字序列并非统计意义上的随机数。也就是说它们是可重现的--只要每次利用沟通的seed值，就能获得沟通的伪随机数列。凡是通过利用time()的返回值来改变seed，以此获得差异的伪随机数序列，但time()返回值的功效并不是不确定的（可预测），也就是这里仍然缺少一个不确定的噪声源。对付需要真随机数的措施，都不能答允利用伪随机数。

为了得到真正意义上的随机数，需要一个外部的噪声源。Linux内核找到了一个完美的噪声源发生者--就是利用计较机的人。我们在利用计较机时敲击键盘的时距离断，移动鼠标的间隔与隔断，特定间断的时距离断等等，这些对付计较机来讲都是属于非确定的和不行预测的。固然计较机自己的行为完全由编程所节制，但人对外设硬件的操纵具有很大的不确定性，而这些不确定性可以通过驱动措施中注册的间断处理惩罚例程(ISR)获取。内核按照这些非确定性的设备事件维护着一个熵池，池中的数据是完全随机的。当有新的设备事件到来，内核会预计新插手的数据的随机性，当我们从熵池中取出数据时，内核会淘汰熵的预计值。

linux内核就是操作噪声来发生随机数的，它维持3个熵池（一级、二级和三级），而这些噪声课分为4类。如下：

1）I/O中：。内核挪用add_interrupt_randomness()函数将设备两次间断的时距离断作为噪声源将随机数据插手熵池，要利用设备的间断作为系统噪声，必需用SA_SAMPLE_RANDOM符号注册个间断处事措施。这样，每当设备产生间断时，间断系统会自动挪用 add_interrupt_randomness()将熵插手熵池。

2）键盘：Add_keyboard_randomness()将按键的扫描码和两次按键之间的时距离断作为噪声源；

3）鼠标：而add_mouse_randomness()则操作鼠标位置和持续两次鼠标间断时距离断填充熵池；

4）硬盘：最后 add_disk_randomness()函数则以持续两次磁盘操纵之间的隔断发生随机数。

为跟踪熵池中数据的随机性，内核在将数据插手池的时候将估算数据的随机性，这个进程称作熵估算。熵估算值描写池中包括的随机数位数，其值越大暗示池中数据的随机性越好。

一些知名区块链项目如UENC公链的共鸣算法中所用的随机数就来自于其去中心化网络中的硬件节点的linux操纵系统。UENC的共鸣机制是随机选取验证节点，回收linux操纵系统内核生成随机数，担保了充实的随机性。

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