UUID 重复的概率接近零,可以忽略不计。 因此,所有人都可以自行建立和使用 UUID,而且几乎可以确定其不会与既有的标识符重复。也因为如此,在不同地方产生的 UUID 可以使用于同一个数据库或同一个频道中,而且几乎不可能重复。 UUID 的应用相当普遍,许多计算平台都提供了对于生成和解析 UUID 的支持。 这是百科里关于...
System.out.println("uuid的值: " + uuid_random + "\n"); System.out.println("取前16: " + uuid_random.getMostSignificantBits()); System.out.println("取后16: " + uuid_random.getLeastSignificantBits() + '\n'); System.out.println(">>UUID生成的种类:" + uuid_random.version()); Syste...
这个版本的UUID保证了:相同命名空间中不同名字生成的UUID的唯一性;不同命名空间中的UUID的唯一性;相同命名空间中相同名字的UUID重复生成是相同的 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...
时间戳的低位部分会每增加一个UUID就+1的操作来模拟更高精度的时间戳,换句话说,就是当系统时间精度无会区分2个UUID的时间先后时,为了保证唯一性,会在其中一个UUID上+1。所以UUID重复的概率几乎为0,时间戳加扩展的clock sequence一共有74bits,(2的74次方,约为1.8后面加22个零),即在每个节点下,每秒可产生1630...
UUID v4通过完全随机或伪随机数生成器生成，确保了其高度的唯一性。据估计，生成的UUID v4样本具有3.26*10¹⁶的基数，重复概率低于0.01%。【详情请阅读参考资料2】UUID v7 UUID v7同样是一个128位的标识符，格式遵循8-4-4-4-12的十六进制表示。UUID v7的创新之处在于其时间排序特性，它在前48位中嵌入...
UUID保证了数据的唯一性,但并不能绝对保证UUID的重复概率为0。在使用UUID时,需要根据具体的应用场景来评估UUID的重复概率,并采取适当的措施来保证数据的唯一性。 类图 参考链接 Python官方文档:[uuid - Generate random UUIDs]( Wikipedia:[Universally unique identifier](...
只要输入strs相同,我就可以得到相同的生成UUID。 就输入strs而言,生成的UUID必须是不同的。 由基于时间的UUID创建的随机创建的UUID是否有可能与此新UUID重复使用。 我检查了UUID文档中的那些,但是我希望得到更多的确认,因为没有这些条件的部署可能会导致系统灾难。
namespace name-based MD5(版本3):通过计算名字和命名空间的MD5散列值得到。这个版本的UUID保证了:相同命名空间中不同名字生成的UUID的唯一性;不同命名空间中的UUID的唯一性;相同命名空间中相同名字的UUID重复生成是相同的 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...
UUID是不能人工指定的，除非你冒着UUID重复的风险。UUID的复杂性决定了“一般人“不能直接从一个UUID...
UUIDs is one in a billion.因此，在103万亿个V4 UUID，找到2个重复UUID的概率为十亿分之一。