Go crypto/rand区分安全随机与伪随机种子的选择方法

Go 里“随机”不是一种需求。令牌、密码重置链接和安全抽样需要不可预测；模拟、测试和固定回归数据需要可复现。前者使用 crypto/rand 的系统随机源，后者可以使用 math/rand/v2 并显式提供伪随机种子。不要给安全场景套一个固定 seed：可复现恰好意味着攻击者更容易重放。

先按“不可预测”还是“可复现”分流

crypto/rand 的关键对象是 rand.Reader：它由操作系统随机接口提供数据，包文档将其定义为密码学安全随机数发生器，并且可并发使用。调用方关注的是读取错误和结果范围，不是如何初始化一个 seed。

math/rand/v2 的定位不同，官方文档明确它适合模拟，不能用于安全敏感工作。它可以通过 NewPCG 接收两个 uint64 种子，固定这两个值后，测试序列可以稳定重放。

安全场景不要自行设计种子

生成安全随机字节时，直接使用 crypto/rand.Read；需要限定整数范围时使用 crypto/rand.Int。下面的代码把错误保留在调用边界，并把随机字节编码成便于传输的十六进制字符串。

package main

import (
    "crypto/rand"
    "encoding/hex"
    "fmt"
    "log"
)

func main() {
    // 令牌材料来自系统安全随机源，不在业务层设置固定 seed。
    raw := make([]byte, 32)
    if _, err := rand.Read(raw); err != nil {
        // 随机源不可用时应终止当前操作，不能退回伪随机数。
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println(hex.EncodeToString(raw))
}

这里的重点不是“随机字符串长得不重复”，而是生成过程不能被调用方预测。若随机源读取失败，继续用时间戳、进程号或固定常量补位，会把安全边界悄悄降级。

伪随机种子只服务于模拟和测试重放

需要固定测试样本时，可以把伪随机发生器封装在局部对象里。固定种子让同一测试在不同运行中得到同一序列，便于复现失败样本；它同时意味着序列可推断，所以不应产生会被外部使用的凭证。

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand/v2"
)

func main() {
    // 固定 seed 只用于回归测试，让失败样本可以被重复构造。
    r := rand.New(rand.NewPCG(11, 29))
    for i := 0; i 

如果测试还需要“每次不同但不涉及安全”的数据，可以改变种子，但仍应把发生器限制在模拟边界内。不要把一个全局发生器同时交给多个 goroutine；局部实例配合清晰的生命周期，更容易定位重放问题。

代码评审时的四项边界检查

1. 先看结果用途：认证码、会话标识、重置链接、密钥和抽奖安全性使用 crypto/rand；测试数据、仿真和普通洗牌才考虑 math/rand/v2。
2. 再看种子来源：安全随机不接受业务 seed；伪随机固定 seed 要写在测试边界内，不能由线上请求参数控制。
3. 检查范围转换：优先使用 crypto/rand.Int 或 IntN，不要把随机字节直接取模后宣称“均匀”，也要处理上界为零的情况。
4. 检查降级路径：随机源失败应返回错误或终止当前操作，不能静默换成时间戳、计数器或另一套不可审计的发生器。

一句话判断：需要“别人猜不到”，选 crypto/rand；需要“我下次还能得到同样结果”，选带明确 seed 的 math/rand/v2，并把它锁在测试或模拟代码中。

常见相关问题

crypto/rand 是否也要手动初始化 seed？

不需要。应用层直接使用包提供的 rand.Reader 即可，初始化和平台随机源由运行时与操作系统负责。

固定 seed 能不能用来生成验证码？

不能。固定 seed 的序列可重放，验证码应使用 crypto/rand 生成，并在业务层增加有效期、尝试次数和服务端校验。

math/rand/v2 比 crypto/rand 快就能替代吗？

不能用速度替换安全属性。只有当结果不承担不可预测性要求时，才按吞吐和可复现性选择伪随机发生器。