crypto/rand.Read() 是生成安全随机字节的唯一可靠入口，直接从操作系统熵池读取不可预测字节，需预分配缓冲区、检查错误、避免小块调用，并用rand.Int(rand.Reader, max)生成安全整数。
crypto/rand.Read() 是生成安全随机字节的唯一可靠入口
你要生成密码、token、AES密钥或 salt，crypto/rand.Read() 就是标准答案。它不依赖种子、不维护状态、不暴露内部逻辑，直接从操作系统熵池（Linux 的 /dev/urandom，Windows 的 BCryptGenRandom）读取不可预测字节。
常见错误是绕开 Read() 自己拼：比如用 math/rand.Intn(256) 循环填 byte slice，或者拿 crypto/rand.Read() 返回的字节再手动转 int——这既多余又容易出错（如切片长度不够导致 panic 或偏差）。
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buf := make([]byte, 32)必须提前分配好长度，Read()不会帮你扩容 - 必须检查返回的
err：虽然 Linux/macOS 下极少失败，但在容器或 Windows 环境中可能返回io.EOF或io.ErrUnexpectedEOF - 不要多次小块调用：
Read(buf)一次填满比循环调用Read([]byte{0})效率高得多，也更少触发系统调用
rand.Int(rand.Reader, max) 是生成安全整数的正确方式
crypto/rand 包本身没有 Intn() 这类便捷函数，但你可以用 math/big 提供的 rand.Int() ——注意第一个参数传的是 crypto/rand.Reader，不是 math/rand.Rand 实例。
典型误用是写成 math/rand.Intn(100) 或 rand.New(rand.NewSource(...)).Intn(100)，哪怕只用于生成验证码，只要它要防撞库，就属于安全场景，不能用。
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- 示例：生成 [0, 99] 内的安全随机整数
max := big.NewInt(100)<br>n, err := rand.Int(rand.Reader, max)
- 别自己用
binary.BigEndian.Uint64(buf)强转再取模：256 % 100 有偏差，且 buf 长度不足时会 panic -
rand.Reader是全局变量，线程安全，可直接使用，无需额外封装
math/rand 只能用在明确非安全场景
math/rand 不是 bug，它是设计成可复现的：默认种子固定，rand.Intn(10) 每次运行都一样。这适合单元测试、图形噪声、游戏抽卡——前提是“被猜中”不会导致账户被盗。
一旦你发现代码里有 time.Now().UnixNano() 做种子、或在 goroutine 里反复 rand.New(...)，就要警惕：高并发下多个实例可能拿到相同时间戳，导致重复随机值。
- Go 1.20+ 正确初始化方式：
r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))，不是rand.Seed() - 包级函数（如
rand.Intn()）共享全局*rand.Rand，高并发时会成为 mutex 瓶颈，压测可见runtime.futex占比飙升 - 如果只是打乱 slice 顺序或生成 mock ID，
math/rand足够快；换成crypto/rand反而拖慢性能，还可能在低熵环境卡住
生成随机字符串时字符集偏差比长度更重要
很多人只关注“32位 token”，却忽略字符映射是否均匀。直接对 crypto/rand 输出的字节做 % 62（对应 0–9a–zA–Z）会导致某些字符概率略高——因为 256 ÷ 62 余 24，最后 24 个值会被丢进前 24 个字符里。
官方推荐做法是拒绝采样（rejection sampling）：只接受 [0, 247] 范围内的字节（248 = 62 × 4），超出就丢弃重读。平均只需约 1.1 次读取就能得一个有效字符，性能影响可忽略。
- 别用
fmt.Sprintf("%x", buf)：十六进制膨胀率 100%，且字符集窄 - URL 安全字符串优先用
encoding/base64.RawURLEncoding.EncodeToString(buf)，不是base64.StdEncoding（含+和/） - 不要手写字符表拼接逻辑，先确保字节安全，再映射；源头不安全，后面再长也没用
crypto/rand 多花几纳秒，也别让 math/rand 少写一行代码埋下漏洞。 
