PRNGは、「ランダムな」物理ソースではなく、アルゴリズムに基づいて値のシーケンスを生成するため、このシーケンスは最終的に再起動されます。PRNGが再起動する前に生成する値の数は、周期と呼ばれます。

PRNGの状態サイクルは、PRNGが生成可能なすべての値のシーケンスで構成されます。PRNGの状態とは、その状態サイクルの中で最後に生成された値の位置です。

一般に、値を生成する際に、PRNGは以前に生成された値を基にしています。ただし、一部のPRNGは、中間値を計算せずに、シーケンスのさらに先の多くの値を生成できるものもあります。これらは、値のシーケンスのはるか先にジャンプすることができるため、ジャンプ可能なPRNGと呼ばれます。通常は、2⁶⁴という一定の距離だけジャンプします。リープ可能なPRNGはさらにジャンプすることができ、通常の値は2¹²⁸です。任意でジャンプ可能なPRNGは、生成された値のシーケンス内の任意の値にジャンプできます。

次の例は、PRNGを作成し、それを使用して乱数を生成するための基本的な方法を示しています:

        RandomGenerator random1 = RandomGenerator.of("Random");
        long value1 = random1.nextLong();
        System.out.println(value1);

メソッドRandomGenerator.of(String)を使用します。このメソッドの引数は、PRNGのアルゴリズム名です。Java SEには多数のPRNGクラスが含まれています。ただし、Randomとは異なり、そのほとんどはjdk.randomパッケージに含まれています。

RandomGeneratorインタフェースには、nextLong()、nextInt()、nextDouble()、nextBoolean()など、様々なプリミティブ・データ型の乱数を生成する多くのメソッドが含まれています。

次の例は、RandomGeneratorFactoryクラスを使用してPRNGを作成する方法を示しています:

        RandomGeneratorFactory<RandomGenerator> factory2 =
            RandomGeneratorFactory.of("SecureRandom");
        RandomGenerator random2 = factory2.create();
        long value2 = random2.nextLong();
        System.out.println(value2); 

Java SEによって実装されたPRNGのリストを取得するには、RandomGeneratorFactory.all()メソッドを呼び出します:

        RandomGeneratorFactory.all()
            .map(f -> f.name())
            .sorted()
            .forEach(n -> System.out.println(n));

このメソッドは、使用可能なすべてのRandomGeneratorFactoryインスタンスのストリームを返します。

RandomGeneratorFactoryクラスを使用して、アルゴリズム名以外の特性に基づいてPRNGを作成できます。次の例では、最長周期のPRNGを検索し、この特性に基づいてRandomGeneratorFactoryを作成します:

        RandomGeneratorFactory<RandomGenerator> greatest =
            RandomGeneratorFactory
                .all()
                .sorted((f, g) -> g.period().compareTo(f.period()))
                .findFirst()
                .orElse(RandomGeneratorFactory.of("Random"));
        System.out.println(greatest.name());
        System.out.println(greatest.group());
        System.out.println(greatest.create().nextLong());

アプリケーション内の複数のスレッドがPRNGを使用して値のシーケンスを生成している場合、特に同じPRNGアルゴリズムを使用している場合は、これらのシーケンスに互いに一致する値が含まれている可能性がないことを確認します。(同じPRNGアルゴリズムを使用して、すべてのアプリケーションの擬似乱数シーケンスが同じ統計プロパティを持つようにします。)このためには、分割可能、ジャンプ可能およびリープ可能なPRNGが最適です。同じ統計プロパティを持ち、統計的に独立しているジェネレータのストリームを作成できます。

PRNGをアプリケーションに組み込むために使用できる手法は2つあります。アプリケーションが新しいスレッドをフォークする必要がある場合、新しいジェネレータを動的に作成できます。または、最初のRandomGeneratorに基づいてRandomGeneratorオブジェクトのストリームを作成し、各RandomGeneratorオブジェクトをストリームから独自のスレッドにマップすることもできます。

        int NUM_PROCESSES = 100;
        
        RandomGeneratorFactory<SplittableGenerator> factory =
            RandomGeneratorFactory.of("L128X1024MixRandom");
        SplittableGenerator random = factory.create();
       
        IntStream processes = IntStream.rangeClosed(1, NUM_PROCESSES);
        
        processes.parallel().forEach(p -> {
            RandomGenerator r = random.split();
            System.out.println(p + ": " + r.nextLong());
        });

       int NUM_TASKS = 10;
       
       RandomGeneratorFactory<JumpableGenerator> factory =
            RandomGeneratorFactory.of("Xoshiro256PlusPlus");
       JumpableGenerator random = factory.create();
       
       class Task implements Runnable {
            private int p;
            private RandomGenerator r;
            public Task(RandomGenerator prng) {
                r = prng;
            }
            public void run() {
                System.out.println(r.nextLong());
            }
        }
        
        List<Thread> taskList = random
            .jumps()
            .limit(NUM_TASKS)
            .map(prng -> new Thread(new Task(prng)))
            .collect(Collectors.toList());
        taskList.stream().forEach(t -> t.start());

暗号で保護されたアルゴリズムを必要としないアプリケーション(物理的なシミュレーション、機械学習、ゲームなど)のために、java.util.randomパッケージでは、速度、スペース、周期、偶発的な相関および等分布を含む1つ以上のPRNGプロパティに焦点を当てたインタフェースRandomGeneratorの複数の実装を提供しています。