bevy_turborand

一个为Bevy游戏引擎启用随机数生成的插件，基于turborand构建。实现了Bevy的确定性RNG RFC中的想法。

turborand的内部实现使用Wyrand，这是一个简单快速的生成器，但不是加密安全的，以及ChaCha8，这是一个加密安全的生成器，经过调整以进行8轮ChaCha算法，以提高吞吐量而不牺牲太多安全性，如Too Much Crypto论文中所述。

示例

use bevy::prelude::*;
use bevy_turborand::prelude::*;

#[derive(Debug, Component)]
struct Player;

fn setup_player(mut commands: Commands, mut global_rng: ResMut<GlobalRng>) {
    commands.spawn((
        Player,
        RngComponent::from(&mut global_rng)
    ));
}

fn do_damage(mut q_player: Query<&mut RngComponent, With<Player>>) {
    let mut rng = q_player.single_mut();

    println!("Player attacked for {} damage!", rng.u32(10..=20));
}

fn main() {
    App::new()
        .add_plugins(RngPlugin::default())
        .add_systems(Startup, setup_player)
        .add_systems(Update, do_damage)
        .run();
}

确定性RNG

为了使您的游戏/应用程序具有确定性，必须对Rng进行初始化。可以给GlobalRng和RngPlugin提供一个种子，然后设置内部PRNG以表现出确定性。无需手动初始化每个RngComponent，只要初始化了GlobalRng，就可以直接从全局实例创建RngComponent，将内部Rng克隆到自身，这给它提供了一个随机但确定的种子。这允许在RngComponent之间有更好的随机状态，同时仍然有一个确定性的应用程序。

系统还需要正确排序才能保证确定性。然而，系统并不需要像线性路径一样严格排序。只有访问特定集合的 RngComponent 的相关系统需要排序。那些无关的系统可以并行运行，仍然能得到确定性的结果。因此，选择带有 RngComponent 的 Player 实体的系统都应该相互排序，但选择带有 RngComponent 的 Item 实体且从不与 Player 交互的系统，无需与 Player 系统排序，只需它们自己之间排序。

要查看此示例，请查看项目的测试用例 链接，了解如何利用确定性进行随机系统的测试。

支持版本

bevy_turborand 的 MSRV 与 bevy 相同，因此始终使用最新的 Rust 编译器版本。

从 0.2 版本迁移到 0.3 版本的指南

由于 API 的重构，turborand 0.6 版本有很多破坏性更改。大部分是 turborand 和 bevy_turborand 的内部更改，而 bevy_turborand 默认公开了新特性，所以现有代码应该大致正常工作，除了以下内容：

• RngComponent 上的 from_global 已不存在。取而代之的是，在 RngComponent 和 ChaChaRngComponent 上有 From 实现，覆盖了更多用例，其中可以使用引用、资源甚至另一个组件来初始化新的 RngComponent 等。这使得它在源的选择上更加灵活。只需使用 RngComponent::from 即可。
• 不再接受 Option 参数的 new 函数。方法被分割在 new（用于不带种子初始化，因此获取随机种子）和 with_seed（用于带种子值初始化，适用于组件和资源）之间。
• RngPlugin 现在采用构建器模式进行初始化。默认创建一个不带种子的默认状态，然后使用 with_rng_seed 和 with_chacha_seed 将种子值应用到插件上，然后使用这些种子值初始化全局 RNG 资源。请参阅文档以了解示例。
• bevy_turborand 现在有一些功能标志，除了始终提供的新特性之外，其他所有内容都位于功能标志之后。例如，基于 wyrand 的结构（如 RngComponent 等）位于 wyrand 标志之后，该标志默认启用。为了获得更高质量的熵源（尽管它会更慢），chacha 标志提供 ChaCha8 算法提供的 RNG，例如 ChaChaRngComponent。当启用 wyrand 或 chacha 时，RngPlugin 可用。否则，现有的标志如 rand 启用 rand crate 兼容层，而 serialize 用于 serde derive。

从 0.3 版本迁移到 0.4 版本的指南

bevy_turborand 已升级到 turborand 0.8，带来了一些重大的 API 破坏性更改。某些特性不再公开，因为它们是内部实现细节。主要变化是，ChaChaRng 不再由 Vec 缓存熵，而是切换到对齐数组以提高生成吞吐量，这略微牺牲了初始化性能和结构体大小。这意味着当 RNG 首次生成数字时，不需要单次堆分配。这次重构还改变了 ChaChaRng 的序列化方式，因此 bevy_turborand 0.4 与先前序列化的数据不兼容。

此外，TurboCore RNG 的旧 Clone 行为已更改，因此 .clone() 现在在原始实例和克隆实例之间保持状态。旧的行为现在作为 ForkableCore 特性存在，具有 .fork() 方法，该方法会修改原始实例的状态，以便为分叉实例推导新的随机状态。因此，RngComponent 和 ChaChaRngComponent 现在可以实现 Clone。

从 0.4 迁移到 0.5 的指南

bevy_turborand 已升级到 turborand 0.10，引入了更多支持迭代器的样本/样本多次方法，partial_shuffle，以及关于稳定索引的重大更改，样本/洗牌方法使用新的 index 方法。 index 允许样本在平台之间稳定，尽管它目前针对 64 位系统进行了优化。所有样本/洗牌方法现在都使用 index，这意味着 bevy_turborand 在不同平台之间将是确定的，例如 wasm32 和 x86-64 有相同的输出。唯一不受此影响的方法是 usize。

ChaChaRngComponent 也因内部 ChaChaRng 源代码的改变而具有不同的输出，这也改变了它的序列化方式。

许可证

根据您的要求，受以下任一许可证的许可：

• Apache License，版本 2.0 (LICENSE-APACHE 或 https://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0)
• MIT 许可证 (LICENSE-MIT 或 http://opensource.org/licenses/MIT)

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