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...
每秒产生10亿笔UUID,100年后只产生一次重复的机率是50%。如果地球上每个人都各有6亿笔UUID,发生一次重复的机率是50% MD5重复几率: 一般的中头奖的机会,约一百万份之一,即1/10e6。而MD5重复几率相当1/10e22个一百万份之一。也就是说:相当于某人买了一亿亿亿次福彩,每次都中头奖的概率。
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...
有没有人真正研究过UUID碰撞的概率,特别是与版本4(随机)UUID,因为我们使用的随机数生成器并不是真正的随机,而且我们可能有数十或数百台相同的机器运行相同的代码来生成UUID?我的同事认为对UUID冲突的测试完全是浪费时间,但是我总是输入代码从数据库捕获一个重复的关键异常,然后用一个新的UUID再试一次。但是,如果UUI...
UUID 的设计目标就是提供极高的唯一性,因此其重复的概率极低。对于版本4 UUID(随机生成的UUID),其生成算法依赖于随机数生成器,通常使用高质量的伪随机数算法(如Mersenne Twister)。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。
我想为大数据生成唯一的标识符,并以UUID结束。我参考了维基百科()的UUID,文章提到哈希冲突可能是一种概率,“需要选择标识符大小和生成过程,以便在实践中完全不可能发生这种情况”。“只有当UUID使用足够的熵生成UUID时,...these概率才成立。否则,重复的概率就会显著提高,……”。"...Where --这是不可行的,RFC4122...
通用唯一识别码(英语:Universally Unique Identifier,缩写:UUID)是用于计算机体系中以识别信息的一个 128 位标识符。 UUID 按照标准方法生成时,在实际应用中具有唯一性,且不依赖中央机构的注册和分配。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...
通用唯一识别码(英语:Universally Unique Identifier,缩写:UUID)是用于计算机体系中以识别信息的一个 128 位标识符。 UUID 按照标准方法生成时,在实际应用中具有唯一性,且不依赖中央机构的注册和分配。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...
最后,我们可以计算获得重复UUID的概率。 # 计算重复率duplicate_count=len(duplicates)probability=duplicate_count/num_uuidsprint(f"重复UUID的个数:{duplicate_count}")print(f"重复概率:{probability:.5f}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. duplicate_count用于记录重复UUID的数量。