Go语言中math/rand包的线程安全性详解（小白也能看懂的并发安全随机数生成指南）

什么是线程安全？

线程安全（Thread Safety）是指一段代码在多个线程（或 Go 中的 goroutine）同时访问时，仍能正确地工作，不会出现数据竞争（Data Race）或不可预测的行为。

math/rand 包是线程安全的吗？

答案是：部分线程安全。

Go 官方文档明确指出：math/rand 包中的全局函数（如 rand.Int()、rand.Float64() 等）是通过一个共享的全局随机数生成器实现的，这个生成器内部使用了互斥锁（sync.Mutex），因此这些全局函数在并发调用时是线程安全的。

但是！这种线程安全是以性能为代价的。每次调用都会加锁和解锁，在高并发场景下可能成为性能瓶颈。

推荐做法：每个 goroutine 使用独立的 rand.Rand 实例

为了兼顾性能和真正的随机性，官方推荐的方式是：为每个 goroutine 创建独立的 *rand.Rand 实例，并使用不同的种子（seed）进行初始化。

错误示例：直接使用全局 rand 函数（虽安全但低效）

package mainimport (    "fmt"    "math/rand"    "sync"    "time")func main() {    var wg sync.WaitGroup    for i := 0; i < 5; i++ {        wg.Add(1)        go func(id int) {            defer wg.Done()            // 直接使用全局 rand，线程安全但有锁竞争            fmt.Printf("Goroutine %d: %d\n", id, rand.Intn(100))        }(i)    }    wg.Wait()}

正确示例：每个 goroutine 拥有自己的 *rand.Rand

package mainimport (    "fmt"    "math/rand"    "sync"    "time")func main() {    var wg sync.WaitGroup    for i := 0; i < 5; i++ {        wg.Add(1)        go func(id int) {            defer wg.Done()            // 为每个 goroutine 创建独立的 rand 实例            // 使用 time.Now().UnixNano() + int64(id) 保证种子不同            r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano() + int64(id)))            fmt.Printf("Goroutine %d: %d\n", id, r.Intn(100))        }(i)    }    wg.Wait()}

在这个正确示例中，每个 goroutine 都拥有自己的 *rand.Rand 对象，避免了锁竞争，提升了并发性能，同时通过不同的种子确保了随机性。

为什么种子很重要？

伪随机数生成器（PRNG）依赖于“种子”来初始化其内部状态。如果多个 *rand.Rand 实例使用相同的种子，它们将生成完全相同的随机数序列！

因此，在并发环境中，务必确保每个实例的种子是唯一的。常用方法包括：

• 使用 time.Now().UnixNano()（纳秒级时间戳）
• 结合 goroutine ID 或循环索引（如上面示例中的 + int64(id)）
• 使用 crypto/rand 生成更安全的种子（适用于安全敏感场景）

总结

- math/rand 的全局函数是线程安全的，但存在性能开销。
- 在高并发场景下，应为每个 goroutine 创建独立的 *rand.Rand 实例。
- 务必使用不同的种子 - 若需密码学安全的随机数，请使用 crypto/rand 包，而非 math/rand。

掌握这些技巧后，你就能在 Go 项目中高效、安全地使用 Go语言随机数功能了！无论是开发 Web 服务、游戏逻辑还是数据模拟，都能游刃有余。

本文涵盖了 Go语言math/rand包、math/rand线程安全、Go并发安全随机数等核心知识点，适合 Go 初学者和中级开发者参考。