因为math/rand默认使用固定种子1，不显式初始化就调用rand.intn会得到完全相同序列；go 1.20+应弃用rand.seed()，改用rand.new(rand.newsource(time.now().unixnano()))创建独立实例，并发时需避免共享全局实例以防panic或重复值。
为什么 rand.Intn(100) 每次运行结果都一样
因为 math/rand 默认使用固定种子 1，不显式初始化就调用包级函数（如 rand.Intn），必然得到完全相同的序列。这不是 bug，是设计——方便测试复现，但用在生成 ID、验证码等场景就是硬伤。
Go 1.20+ 已弃用 rand.Seed()，正确做法是显式创建新实例：
- 全局声明一个：
var r = rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())) - 然后用
r.Intn(100)，不是rand.Intn(100) - 别在
init()或循环里反复调rand.New—— 实例可复用，new 开销小但没必要
并发环境下 math/rand panic 或返回重复值怎么办
math/rand 的包级函数（rand.Intn 等）背后共享一个全局 *rand.Rand，它不是并发安全的。多 goroutine 同时调用会触发 fatal error: concurrent map writes，或更隐蔽地——状态被覆盖，导致不同 goroutine 拿到一模一样的随机数。
- 最简单解法：每个 goroutine 自己
rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))，但注意纳秒时间戳在高并发下极易重复 - 更稳妥：用
time.Now().UnixNano() ^ int64(unsafe.Pointer(&x))混入局部地址防碰撞（x是函数内定义的任意变量） - 绝对别用
sync.Mutex包裹全局调用——锁争用会让随机数生成变成串行瓶颈 - 如果 goroutine 数量稳定（比如 worker pool），提前建好
[]*rand.Rand池，按索引取用，省 GC 压力
生成 token 或 session ID 该用 crypto/rand 还是 math/rand
必须用 crypto/rand。哪怕只是生成一个 16 字节的 session ID，用 math/rand 就等于把登录凭证明文贴在请求头里——攻击者只要知道你用了 time.Now().UnixNano() 做 seed，就能暴力穷举出全部可能值。
-
crypto/rand从系统熵池读取（Linux/dev/urandom，WindowsBCryptGenRandom），不可预测、无状态、无需 seed - 正确写法：
buf := make([]byte, 16); _, err := rand.Read(buf)，必须检查err（Windows 或低熵容器中可能返回io.EOF） - 别手搓：
rand.Intn(256)循环拼 byte、fmt.Sprintf("%x", rand.Uint64())都不安全，前者非密码学安全，后者长度不固定、字符集受限 - 字符串编码用
encoding/base64.RawURLEncoding.EncodeToString(buf)，别用 hex —— 膨胀率高且含大小写字母数字外的符号
crypto/rand 为什么不能用来 shuffle 列表或掷骰子
它慢，而且没必要。虽然现代机器上单次 crypto/rand.Read 只耗 100–300ns，但比起 math/rand 的纳秒级开销，它本质是系统调用，有上下文切换和熵池访问成本。更重要的是：它不提供 Intn 或 Perm 这类便利方法，你得自己读字节、转整数、做拒绝采样防偏斜——代码啰嗦，还容易出错。
- 洗牌用户列表、生成游戏骰子点数、模拟抽样统计——全用
math/rand，只要 seed 合理、实例隔离，完全够用 - 别被 “crypto” 名字误导：它的唯一使命是生成密钥、token、salt、IV，不是“更高级的随机数”
- 高频路径（比如每秒万级 HTTP 请求）若误用
crypto/rand，真正卡住你的往往不是熵读取，而是后续 base64 编码或 JSON 序列化——但错误源头在选错了包
真正容易被忽略的点是：crypto/rand 的 Read 返回实际读取字节数，必须校验是否等于预期长度；而 math/rand 的 seed 碰撞问题，在容器或 CI 环境中因时钟精度下降会更严重，不是本地跑通就万事大吉。
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