随机数在实际应用中有着广泛的应用，为了应对各种随机数生成需求，Java提供了一套丰富的随机数生成API，掌握这些API对于提高Java编程技能非常重要。本文将会介绍Java中的随机数生成API，以及如何利用这些工具炼就高效的Java编程技能。

首先要了解的是在Java中随机数生成有两部分组成，一部分是Java自带的随机数生成器，另一部分是随机数生成API。

Java自带的随机数生成器位于java.util包中的Random类中，我们可以通过如下代码创建一个Random实例：

```

Random random = new Random();

```

这个Random实例的默认种子是系统当前时间的毫秒数，因此如果运行多次并不会生成相同的随机数序列。我们可以通过调用setSeed方法来改变这个随机数生成器的种子，从而实现创建与当前时间不同的随机数序列。

Java提供的随机数生成API是基于Random类的封装，在java.util.concurrent.ThreadLocalRandom类和java.util.SplittableRandom类中实现。

ThreadLocalRandom类是Java1.7开始引入的，它是一个线程本地随机数生成器。它的一大优势在于可以在多线程环境下共享Random实例，并且具有更高的性能。

SplittableRandom类是Java1.8开始引入的，它支持更好的随机数分布，同时可以拆分当前随机数生成器状态，从而方便并行计算。

现在我们已经了解了Java提供的随机数生成器以及API，接下来我们来了解一下如何在实际应用中应对各种随机数生成场景。

首先要明确的是，在实际应用中，不能简单地使用Random类生成随机数，因为由于它的算法是伪随机算法，可能会产生重复的随机数序列。在实际应用中要使用更高级的随机数生成API。

在需要生成大量随机数的场景中，比如生成随机密码、生成双色球等等，我们可以使用ThreadLocalRandom类。下面是一个生成指定长度的随机密码的示例：

```

private static final String SYMBOLS = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";

public static String generateRandomPassword(int length) {

StringBuilder sb = new StringBuilder(length);

ThreadLocalRandom rand = ThreadLocalRandom.current();

for (int i = 0; i < length; i++) {

sb.append(SYMBOLS.charAt(rand.nextInt(SYMBOLS.length())));

}

return sb.toString();

}

```

在上面的示例中，generateRandomPassword方法使用了ThreadLocalRandom类的nextInt方法生成随机整数，然后根据随机整数的取值范围，在SYMBOLS字符串中随机选择一个字符添加到StringBuilder中，从而生成所需要的随机密码。

在需要更高的随机数分布和更精确的控制随机数生成的场景中，我们可以使用SplittableRandom类。下面是一个生成指定范围内的随机整数的示例：

```

public static int generateRandomNumber(int min, int max) {

SplittableRandom rand = new SplittableRandom();

return rand.nextInt(min, max+1);

}

```

在上面的示例中，generateRandomNumber方法使用了SplittableRandom类的nextInt方法生成随机整数，并使用参数min和max指定随机数的取值范围。

在实际应用中，一些情况下需要生成一些特定分布特征的随机数序列，比如正态分布、均匀分布等等。这时候我们可以使用Apache Commons Math库中的RandomGenerator类。下面是一个生成符合正态分布的随机数序列的示例：

```

public static double[] generateNormalDistribution(int size, double mean, double stdDev) {

RandomGenerator rand = new JDKRandomGenerator();

NormalDistribution normDist = new NormalDistribution(rand, mean, stdDev);

double[] result = new double[size];

for (int i = 0; i < size; i++) {

result[i] = normDist.sample();

}

return result;

}

```

在上面的示例中，generateNormalDistribution方法使用了Apache Commons Math库中的NormalDistribution类生成符合正态分布的随机数。

在实际应用中，我们需要根据应用场景来选择合适的随机数生成器以及API，同时也需要注意随机数生成的算法和参数是否合理，从而生成出更加安全、高效的随机数序列。