任务新建方法、装置、计算机设备和存储介质
阅读说明：本技术 任务新建方法、装置、计算机设备和存储介质 (Task new building method and device, computer equipment and storage medium ) 是由 朱怡霖 于 2020-06-22 设计创作，主要内容包括：本申请涉及区块链技术,提供一种任务新建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收任务新建请求,任务新建请求携带有任务信息；响应任务新建请求,获取固定伪随机数生成参数；固定伪随机数生成参数通过评估多组不同伪随机数生成参数确定；基于固定伪随机生成参数,生成伪随机数序列；将伪随机数序列与所述任务信息关联,根据任务信息新建对应的任务。其中,固定伪随机数生成参数可存储于区块链中。采用本方法能够提高任务管理的准确性。(The application relates to a block chain technology and provides a task newly-building method, a task newly-building device, computer equipment and a storage medium. The method comprises the following steps: receiving a task new building request, wherein the task new building request carries task information; responding to a task new building request, and acquiring a fixed pseudo-random number generation parameter; the fixed pseudo-random number generation parameters are determined by evaluating a plurality of groups of different pseudo-random number generation parameters; generating a pseudo-random number sequence based on the fixed pseudo-random generation parameter; and associating the pseudo-random number sequence with the task information, and establishing a corresponding task according to the task information. Wherein the fixed pseudo-random number generation parameters may be stored in a block chain. By adopting the method, the accuracy of task management can be improved.)
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种任务新建方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着计算机技术的发展，各行各业的大部分任务都开始采用线上处理。当需要线上处理任务之前，通常需要先新建任务。由于线上任务量的激增，为了防止各个任务信息的混乱，现有通常在任务建立时生成唯一标识来区分任务。
然而，由于在高并发的情况下很容易出现标识重复的情况，导致不同的任务信息重复使用了同一个标识，从而影响任务信息的管理，降低了任务信息管理的准确性。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高任务信息管理准确性的任务新建方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种任务新建方法，所述方法包括：
接收任务新建请求，所述任务新建请求携带有任务信息；
响应所述任务新建请求，获取固定伪随机数生成参数；所述固定伪随机数生成参数是通过评估多组不同伪随机数生成参数确定的服从正态分布的参数；
基于所述固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列；
将所述伪随机数序列与所述任务信息关联，根据所述任务信息新建对应的任务。
在其中一个实施例中，所述基于所述固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列，包括：
获取预设长度要求和上一次任务新建请求所生成的在先伪随机数序列；
获取所述在先伪随机数序列中的最后一个伪随机数作为当前种子数；
根据所述固定伪随机生成参数、所述当前种子数和所述预设长度要求，生成伪随机数序列。
在其中一个实施例中，所述根据所述固定伪随机生成参数、所述当前种子数和所述预设长度要求，生成伪随机数序列，包括：
调用线性同余随机数生成器，根据所述固定伪随机数生成参数和所述当前种子数，生成伪随机数；
当当前存在的所述伪随机数的总数量不满足所述预设长度要求时，将当前生成的所述伪随机数作为当前种子数；
返回调用随机数生成器的步骤，直至当前存在的所述伪随机数的总数量满足所述预设长度要求；
根据各所述伪随机数的生成顺序，组合得到伪随机数序列。
在其中一个实施例中，确定所述固定伪随机数生成参数的方法，包括：
随机生成多组伪随机数生成参数；
根据各组所述伪随机数生成参数和初始种子数，生成多组伪随机数序列；
对各组所述伪随机序列分别进行正态分布的评估；
确定服从正态分布的伪随机数序列对应的伪随机数生成参数作为固定伪随机数生成参数，所述固定伪随机数生成参数存储于区块链中。
在其中一个实施例中，所述随机生成多组伪随机数生成参数，包括：
获取参数约束条件；
根据所述参数约束条件，随机生成多组伪随机数生成参数。
在其中一个实施例中，所述伪随机数生成参数包括模数、增量和乘数；根据所述参数约束条件，随机生成多组伪随机数生成参数，包括：
获取中央处理器的字长，根据所述字长生成模数；
根据所述模数确定乘数，以及根据所述模数随机生成多个增量，各所述增量与所述模数互为质数；
各所述增数分别与所述模数和所述乘数进行组合，得到多组伪随机数生成参数。
在其中一个实施例中，所述对各组所述伪随机序列分别进行正态分布的评估，包括：
当所述伪随机数序列中各伪随机数生成的伪随机数均符合预设参数的指数分布时，确定所述伪随机数序列服从正态分布。
一种任务新建装置，所述装置包括：
接收模块，用于接收任务新建请求，所述任务新建请求携带有任务信息；
获取模块，用于响应所述任务新建请求，获取固定伪随机数生成参数；所述固定伪随机数生成参数通过评估多组不同伪随机数生成参数确定；
生成模块，用于基于所述固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列；
新建模块，用于将所述伪随机数序列与所述任务信息关联，根据所述任务信息新建对应的任务。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述任务新建方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述任务新建方法的步骤。
上述任务新建方法、装置、计算机设备和存储介质，在新建任务时，通过固定伪随机数生成参数生成与任务信息关联的伪随机数序列。该方法通过伪随机数作为任务信息的标识，能够提高标识的随机性，从而在新建任务高并发时降低标识重复的情况，提高了任务管理的准确性。同时，用于生成伪随机数序列所用的固定伪随机数生成参数是从多组不同伪随机数生成参数中挑选服从正态分布的参数，从而确保伪随机数生成参数是具备长周期性的参数，能够进一步避免伪随机数重复，提高任务的标识的随机性进而提高任务管理的准确性。
附图说明
图1为一个实施例中任务新建方法的应用场景图；
图2为一个实施例中任务新建方法的流程示意图；
图3为一个实施例中基于固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列步骤的流程示意图；
图4为一个实施例中确定固定伪随机数生成参数的方法的流程示意图；
图5为一个实施例中任务新建装置的结构框图；
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的任务新建方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。当终端102接收到用户的任务新建请求之后，可以由终端响应任务新建请求单独实现上述任务新建方法。也可以由终端102将任务新建请求发送给通信的服务器104，由服务器104实现上述任务新建方法。具体地，以服务器104为例，服务器104接收终端102发送的用户的任务新建请求，任务新建请求携带有任务信息；服务器104响应任务新建请求，获取固定伪随机数生成参数；固定伪随机数生成参数是通过评估多组不同伪随机数生成参数确定的服从正态分布的参数；服务器104基于固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列；服务器104将伪随机数序列与任务信息关联，根据任务信息新建对应的任务。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种任务新建方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S202，接收任务新建请求，任务新建请求携带有任务信息。
其中，任务新建请求是指用户通过终端发送的请求新建任务的指令，具体任务由实际项目情况决定。例如，可以是在数据标准质量监控项目中新建监控任务。任务信息是新建任务所需要的信息，包括任务名称、任务对应的数据库、任务频率，例如每天/每月，以及当任务涉及到数据抽取，任务信息应当还包括数据抽取方式等。
具体地，当用户有新建任务需求时，通过终端的输入装置输入新建任务对应的任务信息。当用户点击操作完成之后，终端接收到用户的指令并生成任务新建请求，同时终端获取到用户输入的该任务对应的任务信息。然后，终端将任务信息随着生成的任务新建请求发送给服务器。
另外，当终端获取到任务信息之后，可以将任务信息封装成JSON格式的数据之后，将该JSON格式的数据发送给服务器。
步骤S204，响应任务新建请求，获取固定伪随机数生成参数；固定伪随机数生成参数是通过评估多组不同伪随机数生成参数确定的服从正态分布的参数。
其中，伪随机数生成参数是用于生成伪随机数的数据，基于不同的伪随机数生成器，伪随机数生成参数不同。例如，当伪随机数生成器为线性同余随机数生成器时，伪随机生成参数则包括乘数、增量和模数。固定伪随机数生成参数可以理解为是，服务器经过评估预先从多组的伪随机数生成参数中确定的服从正态分布的伪随机数生成参数。
具体地，当服务器接收到终端发送的携带有任务信息的任务新建请求时，响应该任务新建请求，获取预先确定好的用于新建任务的固定伪随机数生成参数。
步骤S206，基于固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列。
其中，伪随机数序列是指包括多个伪随机数的序列，由多个伪随机数组成。
具体地，服务器获取到固定伪随机数生成参数之后，调用该固定伪随机数生成参数对应的伪随机数生成器。然后，利用调用的伪随机数生成器根据固定伪随机数生产参数生成预设数量的伪随机数。将预设数量的伪随机数组成伪随机数序列，根据伪随机数生成的前后顺序进行排序得到对应的伪随机数序列。
步骤S208，将伪随机数序列与任务信息关联，根据任务信息新建对应的任务。
具体地，当服务器生成伪随机数序列之后，将任务信息与伪随机数序列进行关联。关联可以是任意一种方法，例如将伪随机数序列与任务信息中的任务名称进行映射，或以伪随机数序列作为任务名称的唯一标识，或者直接将伪随机数序列更新为任务名称，将伪随机数序列作为任务名称的一部分等。然后，将关联了伪随机数序列的任务信息作为一条新建数据保存到对应的数据库中，完成任务的新建。例如，可以是通过SQL(StructuredQuery Language，结构化查询语句)语句中的***语句将关联了伪随机数序列的任务信息保存到Mysql数据库中。
另外，当服务器接收到的任务信息是终端已经封装为JSON格式的数据，服务器应当首先对接收到的JSON数据进行解析得到任务信息之后，再根据任务信息进行任务新建。
上述任务新建方法，在新建任务时，通过固定伪随机数生成参数生成与任务信息关联的伪随机数序列。该方法通过伪随机数作为任务信息的标识，能够提高标识的随机性，从而在新建任务高并发时降低标识重复的情况，提高了任务管理的准确性。同时，用于生成伪随机数序列所用的固定伪随机数生成参数是从多组不同伪随机数生成参数中挑选服从正态分布的参数，从而确保伪随机数生成参数是具备长周期性的参数，能够进一步避免伪随机数重复，提高任务的标识的随机性进而提高任务管理的准确性。
在一个实施例中，如图3所示，步骤S206，基于固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列，包括：
步骤S302，获取预设长度要求和上一次任务新建请求所生成的在先伪随机数序列。
步骤S304，获取在先伪随机数序列中的最后一个伪随机数作为当前种子数。
其中，预设长度要求是预设用于限值伪随机数序列长度的要求。可以通过预设固定数值来限制伪随机数序列的长度。也可以在服务器内预先存储已知长度的已知序列，通过已知序列约束生成的伪随机数序列的长度。即，服务器生成的伪随机数序列的长度与已知序列的长度相等。在先伪随机数是服务器本次生成伪随机数序列之前，对应的上一次伪随机数序列生成所生成的伪随机数序列。可以理解为是，为本次新建任务对应的上一次新建任务生成的伪随机数序列。当前种子数是当前生成伪随机数所需要用到的种子数。
具体地，当服务器根据固定伪随机数生成参数生成伪随机数序列时，首先获取预设长度要求。根据预设长度要求确定所生成的伪随机数序列的长度。同时，服务器获取在先伪随机数序列中的最后一个伪随机数作为本次伪随机数序列生成的第一个种子数，即作为当前种子数。
步骤S306，根据固定伪随机生成参数、当前种子数和预设长度要求，生成伪随机数序列。
其中，利用种子数生成伪随机数的是线性同余法。因此，当服务器获取到包括模数、增量和乘数的固定伪随机数生成参数、当前种子数和预设长度要求之后，调用线性同余随机数生成器基于固定伪随机数生成参数、当前种子数和预设长度要求生成对应的伪随机数序列。线性同余随机数生成器如下：
Xn＝(aXn-1+c)mod(m)
其中，m为模数、c为增量、a为乘数、Xn-1为当前种子数、Xn为本次生成的伪随机数(下一次伪随机数生成的种子数)。由此可知，每次利用线性同余随机数生成器生成伪随机数时，需要获取上一次生成的伪随机数作为当前的种子数。所以，当所生成的伪随机数为一定长度的伪随机数序列时，上一次生成的伪随机数即为在先伪随机数序列中的最后一位伪随机数。
在一个实施例中，步骤S306，包括：调用线性同余随机数生成器，根据固定伪随机数生成参数和当前种子数，生成伪随机数；当当前存在的伪随机数的总数量不满足预设长度要求时，将当前生成的伪随机数作为当前种子数；返回调用随机数生成器的步骤，直至当前存在的伪随机数的总数量满足所述预设长度要求；根据各伪随机数的生成顺序，组合得到伪随机数序列。
具体地，当预设长度要求为1时，即调用线性同余随机数生成器基于固定伪随机数生成参数、当前种子数生成一个伪随机数作为伪随机数序列即可。而当预设长度要求大于1时，调用线性同余随机数生成器基于固定伪随机数生成参数、当前种子数生成一个伪随机数之后，将当前生成的伪随机数作为下一次伪随机数生成的种子数。然后，利用该种子数生成下一个伪随机数，直至本次所生成的伪随机数的数量满足预设长度要求。然后，将本次生成的所有的伪随机数按照生成的顺序，组合得到满足预设长度要求的伪随机数序列。例如，当确定模数m、增量c、乘数a以及种子数X0之后，将模数m、增量c、乘数a以及种子数X0代入上述线性同余随机数生成器生成对应的伪随机序列。即，根据X0、m、a和c确定X1，X1即为伪随机数序列中的第一个伪随机数。而后，根据X1、m、a和c确定伪随机数序列中的第二个伪随机数X2，以此类推，得到长度与预设长度要求相等的伪随机数序列。即，例如，预设的已知序列一共包括4个元素，则生成的伪随机序列为{X1、X2、X3、X4}。
在本实施例中，利用长度限值伪随机数序列的长度，使得作为新建任务的标识为包括多个伪随机数的伪随机数序列，从而进一步提高作为新建任务标识的伪随机数序列的唯一性。
在一个实施例中，如图4所示，提供一种确定固定伪随机数生成参数的方法，包括：
步骤S402，随机生成多组伪随机数生成参数。
具体地，根据预设的参数约束条件，随机生成多组伪随机数生成参数。
在一个实施例中，伪随机数生成参数包括模数、增量和乘数；根据参数约束条件，随机生成多组伪随机数生成参数，包括：获取中央处理器的字长，根据字长生成模数；根据模数确定乘数，以及根据模数随机生成多个增量，各增量与模数互为质数；各增数分别与模数和乘数进行组合，得到多组伪随机数生成参数。
具体地，由于线性同余法对应的伪随机数生成参数中的模数m是决定所生成的伪随机数的最大周期。因此，模数m要尽可能取最大的值才能确保长周期。本实施例中，模数优选2p-1，p为中央处理器(CPU)的字长减1。例如，当生成伪随机数序列所用的服务器的CPU字节为32位。那么，模数取值231-1。字长取决于实际所用设备的CPU决定，包括16位、32位、64位等。
由于线性同余法中增量c应当与模数m互为质数，因此增量c的取值与模数m同质即可。而由于乘数a-1是每个能整除模数m的质数的倍数，如果模数m能被4整除，则a-1也能被整除，所以a最好接近2p/2。而初始种子数则可以选择任意值。但是，为了防止产生退化的序列，初始种子数应当是除0以外的任意值，本实施优选初始种子数为7的5次方，为16807。
服务器根据确定的模数m生成有限个与模数m同质的增量c。然后，各个增量c分别与确定的模数m和乘数a组成多组伪随机数生成参数。在本实施例中，基于CPU的字长决定模数的取值，进而基于模数与增量和乘数的关系确定增量和乘数的关系，确保优质参数的前提下减少数据的选择，不仅能提高生成的伪随机数的随机性还能提高效率。
步骤S404，根据各组伪随机数生成参数和初始种子数，生成多组伪随机数序列。
其中，初始种子数是用于生成伪随机数的第一个种子数。具体地，当服务器随时生成得到多组伪随机数生成参数之后，根据各组伪随机数生成参数和初始种子数分别生成多组伪随机数序列。例如，3组伪随机数生成参数分别和初始种子数生成3组伪随机数序列。伪随机数生成器同样调用线性同余随机数生成器。
步骤S406，对各组伪随机序列分别进行正态分布的评估。
步骤S408，确定服从正态分布的伪随机数序列对应的伪随机数生成参数作为固定伪随机数生成参数，固定伪随机数生成参数存储于区块链中。
其中，由于合格的伪随机数生成器需要具备长周期(避免短数列不断重复)，因此，为了提高随机性。本实例对各伪随机数生成参数生成的伪随机数序列进行正态分布的评估，确定满足正态分布要求的伪随机数序列对应的伪随机数生成参数为固定伪随机数生成参数。另外，需要强调的是，为进一步保证固定伪随机数生成参数的私密和安全性，上述固定伪随机数生成参数可以存储至一区块链的节点中。
在一个实施例中，步骤S406，包括：当所述伪随机数序列中各伪随机数生成的伪随机数均符合预设参数的指数分布时，确定所述伪随机数序列服从正态分布。
具体地，由于服从正态分布的伪随机数能够生成符合预设参数q(即期望为1/q)的指数分布的伪随机数。例如，假设服从正态分布的随机变量X为X～U(0,1)另一个由X生成的伪随机数变量Y，具体为：
由此可得，伪随机数变量Y是服从预设参数q(即期望为1/q)的指数分布的。因此，当判断得到的多组伪随机数序列是否符合正态分布时，通过计算伪随机数序列x1,x2,x3,…xn中各伪随机数对应的：
另外，由于大数定论和中心极限定论的结论均表示期望无限趋于3.5的越符合正态分布，因此当同时存在多组伪随机数序列均服从正态分布时，选取期望值最接近3.5的伪随机数序列对应的伪随机数生成参数为固定伪随机数生成参数。本实施例中，通过选取服从正态分布的参数为用于生成新建任务的固定伪随机数生成参数，确保具备长周期的伪随机数生成参数，提高伪随机数的随机性，进一步提高作为任务标识的伪随机数的唯一性。
在一个实施例中，对上述任务新建方法进行详细解释说明，包括：
步骤1，服务器获取参数约束条件，基于参数约束条件获取服务器CPU的字长，将服务器的字长减1得到p。
步骤2，根据CPU的字长确定模数m取值为2p-1，获取有限个与2p-1同质的增量c，以及确定乘数a。同时，服务器获取初始种子数。模数m、乘数a分别与各个增量c组成伪随机数生成参数，得到多组的伪随机数生成参数。
步骤3，调用线性同余随机数生成器，基于各组伪随机数生成参数和初始种子数，以及预设长度要求，生成各组伪随机数生成参数对应的伪随机数序列。
步骤4，通过是否符合预设参数的指数分布，评估各组伪随机数序列是否服从正态分布。进而，选择服从正态分布伪随机数序列对应的伪随机数生成参数作为固定伪随机数生成参数。
步骤5，当接收到携带有任务信息的任务新建请求，获取固定伪随机数生成参数、预设长度要求以及当前种子数(或者获取确定为固定伪随机数生成参数对应所生成的伪随机数序列最后一位伪随机数作为当前种子数)。
步骤6，调用线性同余随机数生成器，基于固定伪随机数生成参数和当前种子数，生成第一个伪随机数。然后，将第一个伪随机数作为当前种子数与固定伪随机数生成参数生成第二个伪随机数，直至生成的伪随机数满足于预设长度要求为止。将生成的所有的伪随机数按照生成顺序组成得到伪随机数序列。
步骤7，将伪随机数生成序列与任务信息进行关联后，新建该任务信息对应的任务。
应该理解的是，虽然图2-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种任务新建装置，包括：接收模块502、获取模块504、生成模块506和新建模块508，其中：
接收模块502，用于接收任务新建请求，任务新建请求携带有任务信息。
获取模块504，用于响应任务新建请求，获取固定伪随机数生成参数；固定伪随机数生成参数通过评估多组不同伪随机数生成参数确定。
生成模块506，用于基于固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列。
新建模块508，用于将伪随机数序列与所述任务信息关联，根据任务信息新建对应的任务。
在一个实施例中，生成模块506还用于获取预设长度要求和上一次任务新建请求所生成的在先伪随机数序列；获取在先伪随机数序列中的最后一个伪随机数作为当前种子数；根据固定伪随机生成参数、当前种子数和预设长度要求，生成伪随机数序列。
在一个实施例中，生成模块506还用于调用线性同余随机数生成器，根据固定伪随机数生成参数和当前种子数，生成伪随机数；当当前存在的伪随机数的总数量不满足预设长度要求时，将当前生成的伪随机数作为当前种子数；返回调用随机数生成器的步骤，直至当前存在的伪随机数的总数量满足所述预设长度要求；根据各伪随机数的生成顺序，组合得到伪随机数序列。
在一个实施例中，任务新建装置还包括评估模块，用于随机生成多组伪随机数生成参数；根据各组伪随机数生成参数和初始种子数，生成多组伪随机数序列；对各组伪随机序列分别进行正态分布的评估；确定服从正态分布的伪随机数序列对应的伪随机数生成参数作为固定伪随机数生成参数，固定伪随机数生成参数存储于区块链中。
在一个实施例中，评估模块还用于获取参数约束条件；根据参数约束条件，随机生成多组伪随机数生成参数。
在一个实施例中，评估模块还用于获取中央处理器的字长，根据字长生成模数；根据模数确定乘数，以及根据模数随机生成多个增量，各增量与模数互为质数；各增数分别与模数和乘数进行组合，得到多组伪随机数生成参数。
在一个实施例中，当所述伪随机数序列中各伪随机数生成的伪随机数均符合预设参数的指数分布时，确定所述伪随机数序列服从正态分布。
关于任务新建装置的具体限定可以参见上文中对于任务新建方法的限定，在此不再赘述。上述任务新建装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储任务信息等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种任务新建方法。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
接收任务新建请求，任务新建请求携带有任务信息；
响应任务新建请求，获取固定伪随机数生成参数；固定伪随机数生成参数通过评估多组不同伪随机数生成参数确定；
基于固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列；
将伪随机数序列与所述任务信息关联，根据任务信息新建对应的任务。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取预设长度要求和上一次任务新建请求所生成的在先伪随机数序列；获取在先伪随机数序列中的最后一个伪随机数作为当前种子数；根据固定伪随机生成参数、当前种子数和预设长度要求，生成伪随机数序列。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：调用线性同余随机数生成器，根据固定伪随机数生成参数和当前种子数，生成伪随机数；当当前存在的伪随机数的总数量不满足预设长度要求时，将当前生成的伪随机数作为当前种子数；返回调用随机数生成器的步骤，直至当前存在的伪随机数的总数量满足所述预设长度要求；根据各伪随机数的生成顺序，组合得到伪随机数序列。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：随机生成多组伪随机数生成参数；根据各组伪随机数生成参数和初始种子数，生成多组伪随机数序列；对各组伪随机序列分别进行正态分布的评估；确定服从正态分布的伪随机数序列对应的伪随机数生成参数作为固定伪随机数生成参数，固定伪随机数生成参数存储于区块链中。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取参数约束条件；根据参数约束条件，随机生成多组伪随机数生成参数。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取中央处理器的字长，根据字长生成模数；根据模数确定乘数，以及根据模数随机生成多个增量，各增量与模数互为质数；各增数分别与模数和乘数进行组合，得到多组伪随机数生成参数。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：当所述伪随机数序列中各伪随机数生成的伪随机数均符合预设参数的指数分布时，确定所述伪随机数序列服从正态分布。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
接收任务新建请求，任务新建请求携带有任务信息；
响应任务新建请求，获取固定伪随机数生成参数；固定伪随机数生成参数通过评估多组不同伪随机数生成参数确定；
基于固定伪随机生成参数，生成伪随机数序列；
将伪随机数序列与所述任务信息关联，根据任务信息新建对应的任务。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取预设长度要求和上一次任务新建请求所生成的在先伪随机数序列；获取在先伪随机数序列中的最后一个伪随机数作为当前种子数；根据固定伪随机生成参数、当前种子数和预设长度要求，生成伪随机数序列。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：调用线性同余随机数生成器，根据固定伪随机数生成参数和当前种子数，生成伪随机数；当当前存在的伪随机数的总数量不满足预设长度要求时，将当前生成的伪随机数作为当前种子数；返回调用随机数生成器的步骤，直至当前存在的伪随机数的总数量满足所述预设长度要求；根据各伪随机数的生成顺序，组合得到伪随机数序列。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：随机生成多组伪随机数生成参数；根据各组伪随机数生成参数和初始种子数，生成多组伪随机数序列；对各组伪随机序列分别进行正态分布的评估；确定服从正态分布的伪随机数序列对应的伪随机数生成参数作为固定伪随机数生成参数，固定伪随机数生成参数存储于区块链中。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取参数约束条件；根据参数约束条件，随机生成多组伪随机数生成参数。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取中央处理器的字长，根据字长生成模数；根据模数确定乘数，以及根据模数随机生成多个增量，各增量与模数互为质数；各增数分别与模数和乘数进行组合，得到多组伪随机数生成参数。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：当所述伪随机数序列中各伪随机数生成的伪随机数均符合预设参数的指数分布时，确定所述伪随机数序列服从正态分布。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
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