math/rand包适用于非加密场景的随机数生成，需注意种子初始化与并发使用。默认种子导致序列重复，应通过time.Now().UnixNano()设置动态种子，Go 1.20起Seed()已废弃但测试时仍可手动设置；常用方法包括Intn、Float64等，生成1-100整数示例为rand.Intn(100)+1；全局函数自Go 1.15支持并发，但高吞吐建议使用独立rand.Rand实例避免竞争；典型应用有随机字符串、洗牌、加权选择和模拟数据生成，如用rand.Shuffle打乱切片；安全敏感场景应改用crypto/rand。
在Go语言中，math/rand 包提供了伪随机数生成的功能，适用于大多数非加密场景下的随机需求。虽然它不是密码学安全的，但在游戏逻辑、模拟实验、负载均衡等场景中非常实用。本文将介绍其基本用法、常见问题及实际应用技巧。
初始化随机种子避免重复序列
默认情况下，math/rand 使用固定的种子（seed 1），导致每次程序运行时生成的“随机”数序列都相同。这在调试时可能有用，但在生产环境中通常不符合预期。
为确保每次运行生成不同的随机数，必须使用 rand.Seed() 设置一个变化的种子，最常用的是当前时间戳：
rand.Seed(time.Now().UnixNano())从 Go 1.20 开始，Seed() 已被标记为废弃，因为现代 Go 版本在首次调用时会自动使用 runtime 随机源初始化。但如果你需要可复现的序列（如测试），仍可手动设置种子。
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生成基本类型的随机值
math/rand 提供了多种方法来生成不同类型的随机数：
- rand.Intn(n)：生成 [0, n) 范围内的整数
- rand.Float64()：生成 [0.0, 1.0) 之间的浮点数
- rand.Int()：返回一个随机整数（范围依赖平台）
- rand.NormFloat64()：生成标准正态分布的浮点数
- rand.ExpFloat64()：生成指数分布的浮点数
例如，生成 1 到 100 之间的随机整数：
num := rand.Intn(100) + 1
并发安全与 Rand 类型的使用
全局函数如 rand.Intn() 是共享状态的，在高并发环境下可能出现竞争。虽然从 Go 1.15 起这些函数已支持并发调用，但仍推荐在高吞吐服务中使用独立的 rand.Rand 实例以提升性能和控制性。
创建独立的随机源：
r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))value := r.Intn(100)
这种方式适合每个 goroutine 拥有自己随机源的场景，避免锁争用。
实际应用场景示例
随机数在开发中有多种用途，以下是几个典型例子：
- 随机字符串生成：用于生成验证码或临时 token
- 数组元素随机打乱：使用 rand.Shuffle() 实现洗牌算法
- 加权随机选择：根据权重从多个选项中抽样（如 A:70%, B:30%）
- 模拟数据生成：测试时填充随机用户、订单等数据
例如，打乱一个字符串切片：
items := []string{"a", "b", "c", "d"}rand.Shuffle(len(items), func(i, j int) {
items[i], items[j] = items[j], items[i]
})
基本上就这些。只要注意种子初始化和并发使用方式，math/rand 就能稳定支撑多数常规随机需求。对于安全性要求高的场景（如密钥生成），应改用 crypto/rand。
