go 1.20+ 中 rand.intn(10) 每次运行结果相同，因全局随机源默认用种子 0；需手动创建 *rand.rand 实例并传入 time.now().unixnano() 等动态种子才能真随机，固定种子则用于可重现场景；区间生成须准确计算长度：[5,15) 用 5+r.intn(10)，[5,15] 用 5+r.intn(11)。
Go 语言里生成“看起来随机”的数，不是调个函数就完事——rand.Intn(10) 在 Go 1.20+ 默认每次运行都返回相同结果，这不是 bug，是设计：全局源用固定种子 0。想让它真随机，必须自己构造 *rand.Rand 实例；想它可重现（比如测试、仿真复现），就得主动用固定种子。
为什么 rand.Intn() 总返回同一个数？
因为没初始化随机源。Go 不自动读系统时间或熵池。math/rand 的全局函数（如 rand.Intn、rand.Float64）在未显式设置种子时，内部状态从固定初始值开始，输出序列完全确定。
-
rand.Seed()在 Go 1.20+ 已被移除，硬写会编译失败 - 漏掉
"time"导入，time.Now().UnixNano()恒为0，种子还是固定值 - 哪怕写了
rand.NewSource(time.Now().UnixNano())，但没传给rand.New()，也没用
怎么生成 [min, max) 或 [min, max] 区间的整数？
rand.Intn(n) 只返回 [0, n)，边界计算错会导致整个范围偏移。闭区间容易漏 +1，开区间容易多算。
- [5, 15) → 正确：
5 + r.Intn(10)（因为15 - 5 == 10） - [5, 15] → 正确：
5 + r.Intn(11)（因为15 - 5 + 1 == 11） - 输入校验不能少：
if max ，否则 <code>r.Intn(0)或负数会 panic - 浮点同理：
a + r.Float64()*(b-a)得[a, b)；要含b需额外处理，通常没必要
并发环境下怎么避免 panic 或数据错乱？
*rand.Rand 实例本身不是并发安全的。多个 goroutine 同时调 r.Intn() 可能 panic，也可能返回负数、超范围值，甚至破坏内部状态。
- 短生命周期场景（如 HTTP handler）：每个请求新建一个
*rand.Rand，用不同纳秒时间戳种子，简单干净 - 长周期高吞吐 worker：可用
sync.Pool复用，但Pool.New里不能调time.Now()，否则失去复用意义；更推荐每个 goroutine 自己 new - 全局复用变量？可以，但必须加锁（
sync.Mutex）或改用sync.Pool管理 - 别在循环里反复
rand.New(rand.NewSource(...))—— 时间精度不足可能导致重复种子，且性能差
模拟仿真该用 math/rand 还是 crypto/rand？
二者目标完全不同，混用或错用会出问题：前者快、可重现、适合仿真；后者慢、密码学安全、只该用于 token、密钥等。
- 游戏抽卡、蒙特卡洛积分、用户行为模拟 → 用
math/rand（或math/rand/v2），快且可控 - 生成 API token、session ID、加密 salt → 必须用
crypto/rand，math/rand有被预测风险 -
math/rand/v2是零配置、线程安全、不可重现的替代方案，但不兼容旧代码（无Float64()、不支持自定义源） - 测试时反而要故意用固定种子（如
rand.NewSource(42)），确保结果可复现；生产环境必须用真随机源
真正难的不是写对一行 r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))，而是判断这个随机数到底要“可重现”还是“不可预测”，以及它跑在单 goroutine 还是并发环境里——选错路径，轻则结果总一样，重则服务间歇性返回负数或 panic。
golang免费学习笔记（深入）：立即使用
在学习笔记中，你将探索golang的核心概念和高级技巧！
