当随机不够随机：模运算的陷阱

When random is not actually random enough

在代码中随手用取模运算（modulo）来从集合中随机选取元素，看似简单直观，实则暗藏玄机。这种做法会破坏原本均匀的概率分布，导致某些选项被选中的几率远高于预期。作为 Antithesis 的用户，我们在测试操作系统时深刻体会到，直接定义概率分布比依赖底层随机数生成器更可靠。与其纠结于 random_u64() 这样的低级 API，不如直接使用 random_choice() 并明确指定相对整数权重。这不仅避免了浮点数精度问题，还能让代码逻辑更清晰，帮助我们在测试中更有效地覆盖关键路径。下次再写随机代码时，不妨问问自己：是否可以直接表达想要的分布？