为什么 rand.Intn 在并发里总抽到同一个奖品？
因为默认的全局 rand.Rand 实例没做并发保护，而且它底层用的是未加锁的全局 src —— 多个 goroutine 同时调 rand.Intn，可能读到同一时刻的种子状态，尤其在高并发短时密集调用下，返回值高度重复。
常见错误现象：for i := 0; i 输出几乎全是相同数字。
- 别复用全局
rand，每个 goroutine 自己配一个独立rand.Rand - 用
time.Now().UnixNano()或crypto/rand生成真随机种子（测试可用时间戳，生产建议用crypto/rand） - 如果必须共享一个
rand.Rand，得手动加sync.Mutex，但会严重拖慢吞吐，不推荐
如何让抽奖结果既随机又可重现（比如回溯中奖记录）？
关键不是“去掉随机”，而是“控制随机源”——把种子固化下来，而不是依赖系统时间。
使用场景：抽奖活动需要审计、重放、压测或 AB 测试；你得确保同一组输入（如用户 ID + 活动 ID）总是产出相同中奖结果。
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- 用
sha256.Sum256把业务标识（如"user_123:act_456"）哈希成固定长度字节，再转为int64当种子 - 构造本地
rand.New(&rand.Source64{...})，避免污染全局状态 - 注意：不要直接用
hash.Hash.Write返回值当种子——它不是整数，得取哈希值前 8 字节再binary.BigEndian.Uint64
seed := binary.BigEndian.Uint64(hash[:8]) r := rand.New(rand.NewSource(int64(seed))) winner := r.Intn(len(prizes))
sync.WaitGroup 和 context.WithTimeout 怎么配合防抽奖卡死？
抽奖逻辑若含 HTTP 调用、数据库查库存、外部签名等，单个 goroutine 卡住会导致整个批次阻塞，WaitGroup 等不到 Done 就永远 hang 住。
性能影响：不设超时，1 个慢接口会让 1000 个并发抽奖全堵住；加上 context 后，超时 goroutine 自行退出，主流程仍能统计成功数。
-
WaitGroup只负责计数，不处理错误或超时，它和context是互补关系，不是替代关系 - 每个 goroutine 内部用
select { case 主动响应取消 - 别在
defer wg.Done()前加可能 panic 的操作，否则Done()永远不执行，主 goroutine 死等
为什么用 sync.Map 存中奖结果反而更慢？
因为 sync.Map 是为「读多写少 + 键分散」场景优化的，而抽奖结果通常是「短时高频写入 + 随后批量读」，这时候用普通 map 加一把 sync.RWMutex 更快、内存更省、逻辑更可控。
容易踩的坑：sync.Map.LoadOrStore 看似方便，但它每次都会对 key 做两次哈希、且内部有原子操作开销，在 10k+ 并发写入时比带锁普通 map 慢 3–5 倍。
- 写入阶段用
mutex.Lock(); m[key] = val; mutex.Unlock()，简单直接 - 读取阶段用
mutex.RLock(); defer mutex.RUnlock()，允许多读并发 - 如果真要无锁，考虑初始化时预分配好 map 容量（
make(map[string]Prize, 10000)），减少扩容冲突
