虽然UUID的重复概率非常低,但并不是绝对的。当生成大量的UUID时,重复的可能性会逐渐增加。根据概率论的知识,当生成的UUID数量接近264时,出现重复的概率将超过0.01%。当生成的UUID数量接近280时,出现重复的概率将超过0.00000001%。由于这些概率非常小,所以在实际开发中我们可以忽略UUID的重复问题。 结论 总的来说,Java...
重复是肯定会重复的,32位的UUID,经过16^32+1次生成后,必然会产生至少一次重复,当然,不追求这个必然,偶然产生一次重复需要的平均次数比这个少得多。 不过……后面转折来了,16^32=……没算错的话有39位数啊,你每秒并发10000次(你在Google工作也不一定能遇到这种场景),3600秒×24小时×365天不断的并发,需要连续...
理论上,随机生成的UUID的重复概率非常低,接近于零。具体来说,如果每秒生成10亿个UUID,连续生成340年,才有可能生成一个重复的UUID。这个概率远远低于实际应用中可能遇到的其他错误概率,因此可以认为UUID在大多数情况下是唯一的。 4. 举例说明UUID重复的实际影响 尽管UUID的重复概率极低,但在某些极端情况下仍有可能发生...
由以下几部分的组合:当前日期和时间(UUID的第一个部分与时间有关,如果你在生成一个UUID之后,过几秒又生成一个UUID,则第一个部分不同,其余相同),时钟序列,全局唯一的IEEE机器识别号(如果有网卡...,从网卡获得,没有网卡以其他方式获得),UUID的唯一缺陷在于生成的
4:random(版本4):根据随机数,或者伪随机数生成UUID。这种UUID产生重复的概率是可以计算出来的,还有一个特点就是预留了6比特存放变体和版本属性,所以随机生成的位一共有122个,总量为2^122,比其他变体的总量要偏少 5:namespace name-based SHA-1(版本5):和版本3类似,散列算法换成了SHA-1 ...
UUID是长度为16-byte(128-bit)的ID,用16进制表示,一般以形如f81d4fae-7dec-11d0-a765-00a0c91e6bf6。算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随机数来生成UUID。从理论上讲,如果一台机器每秒产生10000000个UUID,则可以保证(概率意义上)3240年不重复。
Python的UUID V4实现基于伪随机数实现,这种UUID产生重复的概率是可以计算出来的。 代码语言:javascript 复制 >>>uuid.uuid4()UUID('d1437e20-95eb-446a-b9ca-9184013b8542')>>>uuid.uuid4()UUID('4dce6000-0ad5-4f35-84d8-6b434205d212')
目前编写的JAVA版,一个uuid共26位,生成效率是默认的10倍,重复概率位一亿亿亿亿亿亿分之一,大概和太阳系中所有原子数量一样的多(纯属放屁)。 这样比较重复概率没有任何意义,可以根据生成效率,使用这个算法的机器数量,以用uuid的频度,和期望使用多少年不出现重复,可以根据这些参数合理设置uuid的长度。具体涉及概率论...
关于是否重复，首先要说一下uuid生成的原理 UUID是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的 UUID由以下几部分的组合：（1）当前日期和时间，UUID的第一个部分与时间有关，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同。（2）时钟序列。