如何在Golang中使用math/rand生成随机数 Go语言伪随机与真随机区别

math/rand 生成的随机数默认不安全，每次运行结果都一样

直接调用 rand.Intn(10) 得到的永远是 1、5、8、8、2……这种固定序列。因为 rand 包内部用的是确定性算法，且默认种子是 1 —— 它根本没“随机”过。

必须手动用当前时间初始化种子，否则所有程序实例、所有测试、所有 docker 容器跑出来的随机序列完全一致：

rand.Seed(time.Now().UnixNano())

注意：go 1.20+ 已废弃 rand.Seed()，改用新方式（见下一条）。

Go 1.20+ 推荐用 rand.New(rand.NewSource()) 构造独立随机生成器

全局 rand 函数（如 rand.Intn()）共享一个包级状态，多 goroutine 并发调用会竞争，还可能被其他库意外重置种子。更稳妥的做法是自己创建隔离的生成器：

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• 用 rand.NewSource(time.Now().UnixNano()) 创建种子源
• 再用 rand.New() 包装成线程安全的 *rand.Rand 实例
• 后续所有操作都调用该实例的方法，比如 r.Intn(100)

示例：

r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())) n := r.Intn(100) // 每次运行结果不同，且不干扰其他 r 实例

crypto/rand 才是真随机，但开销大、不可复现

crypto/rand 从操作系统熵池读取（linux 的 /dev/urandom，windows 的 BCryptGenRandom），输出不可预测、不可复现，适合生成密钥、Token、salt 等安全敏感场景。

但它不能替代 math/rand 做模拟、测试数据或游戏逻辑 —— 因为：

• 性能差：每次调用都要进内核，比 math/rand 慢 100 倍以上
• 不可复现：无法设置种子，调试和单元测试会变得极其困难
• 可能阻塞：极少数低熵环境（如容器启动初期）下 Read() 可能短暂等待

用法示例（生成 8 字节随机 ID）：

buf := make([]byte, 8) _, err := crypto/rand.Read(buf) if err != nil {     panic(err) }

测试时别硬编码 seed，用 t.Setenv 或参数控制

写单元测试时，需要可复现的随机行为，但又不能把 rand.Seed(42) 写死在代码里 —— 这会让所有测试共享同一份随机流，相互干扰。

推荐做法是：让测试通过环境变量或命令行参数注入种子，比如：

• 测试前设 t.Setenv("RAND_SEED", "12345")
• 主逻辑中检查 os.Getenv("RAND_SEED")，存在则解析为 int64 并传给 rand.NewSource()
• CI 中可统一设固定 seed，本地开发则留空，用系统时间

这样既保测试稳定，又不牺牲日常开发的随机性。

真正麻烦的不是选哪个包，而是混用它们：比如误把 crypto/rand 当作 math/rand 的“升级版”去生成抽奖号码 —— 结果服务一压测就卡住，还查不出为什么。