math/rand需显式seed（如time.Now().UnixNano()）以避免固定序列，高并发应避免共享全局实例而用独立rand.Rand或sync.Pool；crypto/rand仅适用于密钥等高安全场景，非必要勿用。
用 math/rand 生成普通随机数，但必须自己 seed
Go 的 math/rand 默认是伪随机，不调用 rand.Seed() 或 rand.New() 初始化的话，每次运行都返回相同序列——这不是 bug，是设计如此。常见错误是写完 rand.Intn(10) 发现结果总一样，其实只是忘了初始化。
正确做法是用当前时间做 seed，但注意：不要在多个 goroutine 里共用同一个全局 rand.Rand 实例且频繁调用 Seed()，这会引发竞态。更稳妥的是显式创建独立实例：
src := rand.NewSource(time.Now().UnixNano()) r := rand.New(src) n := r.Intn(100)
如果只是临时、单次、非安全场景用（比如 CLI 工具抽个测试 ID），也可以直接用包级函数，但务必只调用一次 rand.Seed()，且放在 main() 开头：
func main() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
fmt.Println(rand.Intn(10))
}
crypto/rand 是真随机，但别用来做游戏或排序
crypto/rand 从操作系统熵池读取，速度慢、有阻塞风险，适合生成密钥、token、salt 这类对随机性质量要求极高的场景。拿它来生成游戏骰子点数或打乱切片顺序，纯属杀鸡用牛刀，还会拖慢性能，甚至在低熵环境（如容器、CI）里卡住。
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典型误用是看到 “crypto” 就觉得“更高级”，于是把所有随机逻辑都换成 crypto/rand。实际上它连 Intn() 都没有，得自己读字节再转换：
buf := make([]byte, 8)
_, err := rand.Read(buf)
if err != nil { panic(err) }
n := int(binary.LittleEndian.Uint64(buf)) % 100
这段代码不仅啰嗦，还可能因 rand.Read() 返回部分字节而引入偏差（虽然概率低）。除非你在生成 JWT 密钥或 AES IV，否则没必要碰它。
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并发安全：别在 goroutine 里共享默认 rand 实例
包级函数如 rand.Intn()、rand.Float64() 共享一个全局 *rand.Rand，内部用 mutex 保护——看似线程安全，但实际会成为性能瓶颈。压测时容易发现 runtime.futex 占比飙升。
高并发场景下，应该为每个 goroutine 分配独立的 *rand.Rand 实例，或者用 sync.Pool 复用：
- 用
sync.Pool时，注意New函数不能依赖外部状态（比如不能每次都用新时间 seed） - 如果 goroutine 生命周期短，直接 new 更简单；生命周期长、调用频繁，再考虑 pool
- seed 值建议用
time.Now().UnixNano() ^ int64(goroutineID)类方式微调，避免不同实例初始状态雷同
Go 1.20+ 的变化：默认 rand 已自动 seed，但仅限包级函数
Go 1.20 起，math/rand 包级函数（如 rand.Intn()）首次调用时会自动调用 rand.Seed(time.Now().UnixNano())。这意味着你不再会得到固定序列——但这也掩盖了老代码中“忘记 seed”的问题，让迁移旧项目时更难定位随机性异常。
这个自动 seed 只影响包级函数，不影响你手动 new 的 *rand.Rand 实例。所以如果你写的是库，暴露了 *rand.Rand 参数，使用者仍需自己负责 seed 和并发安全。
另外，自动 seed 不解决可重现性需求：单元测试需要固定 seed 才能断言结果。这时候依然得显式传入 rand.New(rand.NewSource(42))。
真正容易被忽略的是：自动 seed 后，你没法再通过“不调用 Seed()”来触发确定性行为。想复现某次随机结果，必须记录 seed 值并显式传入——这点在调试分布式任务时特别关键。
