UUID算法系列各自有何优缺点( UUID1--UUID5)
UUID具有以下涵义:
经由一定的算法机器生成
为了保证UUID的唯一性,规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间(Namespace)、随机或伪随机数、时序等元素,以及从这些元素生成UUID的算法。UUID的复杂特性在保证了其唯一性的同时,意味着只能由计算机生成。
非人工指定,非人工识别
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知道哪个对象和它关联。
在特定的范围内重复的可能性极小
UUID的生成规范定义的算法主要目的就是要保证其唯一性。但这个唯一性是有限的,只在特定的范围内才能得到保证,这和UUID的类型有关(参见UUID的版本)。
UUID的版本
UUID具有多个版本,每个版本的算法不同,应用范围也不同。
首先是一个特例--Nil UUID--通常我们不会用到它,它是由全为0的数字组成,如下:
00000000-0000-0000-0000-000000000000
UUID Version 1:基于时间的UUID
基于时间的UUID通过计算当前时间戳、随机数和机器MAC地址得到。由于在算法中使用了MAC地址,这个版本的UUID可以保证在全球范围的唯一性。但与此同时,使用MAC地址会带来安全性问题,这就是这个版本UUID受到批评的地方。如果应用只是在局域网中使用,也可以使用退化的算法,以IP地址来代替MAC地址--Java的UUID往往是这样实现的(当然也考虑了获取MAC的难度)。
UUID Version 2:DCE安全的UUID
DCE(Distributed Computing Environment)安全的UUID和基于时间的UUID算法相同,但会把时间戳的前4位置换为POSIX的UID或GID。这个版本的UUID在实际中较少用到。
UUID Version 3:基于名字的UUID(MD5)
基于名字的UUID通过计算名字和名字空间的MD5散列值得到。这个版本的UUID保证了:相同名字空间中不同名字生成的UUID的唯一性;不同名字空间中的UUID的唯一性;相同名字空间中相同名字的UUID重复生成是相同的。
UUID Version 4:随机UUID
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,但随机的东西就像是买彩票:你指望它发财是不可能的,但狗屎运通常会在不经意中到来。
UUID Version 5:基于名字的UUID(SHA1)
和版本3的UUID算法类似,只是散列值计算使用SHA1(Secure Hash Algorithm 1)算法。
UUID的应用
从UUID的不同版本可以看出,
Version 1/2适合应用于分布式计算环境下,具有高度的唯一性;
Version 3/5适合于一定范围内名字唯一,且需要或可能会重复生成UUID的环境下;
至于Version 4,个人的建议是最好不用(虽然它是最简单最方便的)。
通常我们建议使用UUID来标识对象或持久化数据,但以下情况最好不使用UUID:
映射类型的对象。比如只有代码及名称的代码表。
人工维护的非系统生成对象。比如系统中的部分基础数据。
对于具有名称不可重复的自然特性的对象,最好使用Version 3/5的UUID。比如系统中的用户。如果用户的UUID是Version 1的,如果你不小心删除了再重建用户,你会发现人还是那个人,用户已经不是那个用户了。(虽然标记为删除状态也是一种解决方案,但会带来实现上的复杂性。)
UUID算法系列各自有何优缺点( UUID1--UUID5)的更多相关文章
- Atitit s2018.6 s6 doc list on com pc.docx Atitit s2018.6 s6 doc list on com pc.docx Aitit algo fix 算法系列补充.docx Atiitt 兼容性提示的艺术 attilax总结.docx Atitit 应用程序容器化总结 v2 s66.docx Atitit file cms api
Atitit s2018.6 s6 doc list on com pc.docx Atitit s2018.6 s6 doc list on com pc.docx Aitit algo fi ...
- JAVA算法系列 冒泡排序
java算法系列之排序 手写冒泡 冒泡算是最基础的一个排序算法,简单的可以理解为,每一趟都拿i与i+1进行比较,两个for循环,时间复杂度为 O(n^2),同时本例与选择排序进行了比较,选择排序又叫直 ...
- JAVA算法系列 快速排序
java算法系列之排序 手写快排 首先说一下什么是快排,比冒泡效率要高,快排的基本思路是首先找到一个基准元素,比如数组中最左边的那个位置,作为基准元素key,之后在最左边和最右边设立两个哨兵,i 和 ...
- javascript实现数据结构与算法系列:栈 -- 顺序存储表示和链式表示及示例
栈(Stack)是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表.表尾为栈顶(top),表头为栈底(bottom),不含元素的空表为空栈. 栈又称为后进先出(last in first out)的线性表. 堆 ...
- 三白话经典算法系列 Shell排序实现
山是包插入的精髓排序排序,这种方法,也被称为窄增量排序.因为DL.Shell至1959提出命名. 该方法的基本思想是:先将整个待排元素序列切割成若干个子序列(由相隔某个"增量"的元 ...
- 【C#实现漫画算法系列】-判断 2 的乘方
微信上关注了算法爱好者这个公众号,有一个漫画算法系列的文章生动形象,感觉特别好,给大家推荐一下(没收过广告费哦),原文链接:漫画算法系列.也看到了许多同学用不同的语言来实现算法,作为一枚C#资深爱好的 ...
- 玩转算法系列--图论精讲 面试升职必备(Java版)
第1章 和bobo老师一起,玩转图论算法欢迎大家来到我的新课程:<玩转图论算法>.在这个课程中,我们将一起完整学习图论领域的经典算法,培养大家的图论建模能力.通过这个课程的学习,你将能够真 ...
- 数据结构与算法系列——排序(4)_Shell希尔排序
1. 工作原理(定义) 希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本.但希尔排序是非稳定排序算法. 希尔排序的基本思想是:先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入 ...
- 编程作业1.1——sklearn机器学习算法系列之LinearRegression线性回归
知识点 scikit-learn 对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析. 我们也可以使用scikit-learn的线性回归函数,而不是从头开始实现这些算法. 我们将scik ...
随机推荐
- 使用Xpath+多进程爬取诗词名句网的史书典籍类所有文章。update~
上次写了爬取这个网站的程序,有一些地方不完善,而且爬取速度较慢,今天完善一下并开启多进程爬取,速度就像坐火箭.. # 需要的库 from lxml import etree import reques ...
- 两个好的k8s周边项目,mark
这段时间没有应用, 但应该过段时间就可以派上用场了. 1,像写shell脚本一样写一个operator. https://github.com/flant/shell-operator 2,多集群的k ...
- Java 14 周作业
题目:编写一个应用程序,输入一个目录和一个文件类型,显示该目录下符合该类型的所有文件.之后,将这些文件中的某一个文件剪切到另外一个目录中. 代码: package ccut.cn; import ja ...
- C# 跨线程对控件赋值
第一种 跨线程对控件赋值 private void button2_Click(object sender, EventArgs e) { Thread thread1 = new Thread(ne ...
- window对象(全局对象)
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- go 学习 (一):环境配置
Go 下载地址:https://golang.google.cn/dl/ 右键我的电脑 --> 左上方 “高级系统设置” ---> 环境变量 --> 第二个菜单栏 “系统变 ...
- java的新生代 老年代 永久代
介绍得非常详细: 新生代回收:(复制算法) 在堆中,新生代主要存放的是哪些很快就会被GC回收掉的或者不是特别大的对象(是否设置了-XX:PretenureSizeThreshold 参数).复制算法的 ...
- python3 爬虫继续爬笔趣阁 ,,,,,,,
学如逆水行舟,不进则退 今天想看小说..找了半天,没有资源.. 只能自己爬了 想了半天.,,,忘记了这个古老的技能 捡了一下 import requests from bs4 import Beaut ...
- c++ sprintf() 用法
1. char boxData[100]; fi.mWidth = 1.0, fi.mCenter_x= 2.1, fi.mCenter_y=1.1; sprintf(boxData, " ...
- 2019.12.10 switch(){ case: }
if 适合判断范围 switch 适合判断某个值 两种方法: import java.util.Scanner; class Demo02 { public static void main(Stri ...