因为math/rand默认种子固定为1，未初始化种子时每次运行都从同一状态生成确定性序列；正确做法是用rand.new(rand.newsource(time.now().unixnano()))创建独立实例。
Go 语言默认的 rand.Intn 不是真随机，不加种子会反复生成相同序列——必须调用 rand.Seed 或改用 rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))。
为什么每次运行 rand.Intn(10) 都返回同一个数？
因为 Go 的 math/rand 包使用确定性伪随机算法，初始种子固定为 1。没手动设置种子时，每次程序启动都从同一状态开始。
- 错误写法：
rand.Intn(10)（未初始化种子，或只在包初始化里调一次rand.Seed） - 正确做法：在 main 入口或首次使用前，用纳秒级时间设种：
rand.Seed(time.Now().UnixNano()) - 更推荐方式：创建独立的
*rand.Rand实例，避免全局状态干扰：r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))，再调r.Intn(10) - 注意：
time.Now().Unix()秒级精度不够，高并发下可能重复；务必用UnixNano()
rand.Intn 和 rand.Int63n 有什么区别？
两者都生成 [0, n) 区间整数，但底层实现和适用范围不同：
-
rand.Intn(n)要求n ，内部调用 <code>Int63n，适合一般场景（如取数组索引、骰子点数） -
rand.Int63n(n)更底层，仅支持n ，但比 <code>Intn少一层封装，性能略高；若n > 1，得用 <code>Int64()手动取模（注意模偏差） - 别用
rand.Int() % n：Int()返回 int（32/64 位依赖系统），且取模会导致分布不均，尤其当n接近1 时
需要加密安全随机数时，不能用 math/rand
比如生成 token、密钥、验证码盐值——math/rand 是伪随机，可被预测；必须换 crypto/rand。
-
crypto/rand读取操作系统熵池（Linux 的/dev/urandom，Windows 的 BCryptGenRandom），不可预测 - 生成随机字节：
crypto/rand.Read(buf)，失败需检查 err - 生成 0~n-1 整数：没有直接等价函数，需先读足够字节再裁剪+拒绝采样（
crypto/rand自带Int函数，接受*big.Int上界） - 示例：
n := big.NewInt(100); r, _ := rand.Int(rand.Reader, n); fmt.Println(r.Int64())
真正难的不是“怎么生成”，而是判断该用 math/rand 还是 crypto/rand——业务逻辑里混用或误判安全性要求，比语法错误更隐蔽也更危险。
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