UUID 是 Universally Unique IDentifier 的缩写，翻译为通用唯一标识符或者全局唯一标识符。对于 UUID 的描述，下面摘录一下规范文件 A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace 中的一些描述：

UUID（也称为GUID）定义了统一资源名称命名空间。UUID的长度为128比特，可以保证在空间和时间上的唯一性。

使用UUID的主要原因之一是不需要集中式管理，其中一种格式限定了IEEE 802节点标识符，其他格式无此限制。可以自动化按需生成UUID，应用于多重不同的场景。UUID算法支持极高的分配速率，每台机器每秒钟可以生成超过1000万个UUID，因此它们可以作为事务ID使用。UUID具有固定大小128比特，与其他替代方案相比，它具有体积小的优势，非常适用于各种排序、散列和存储在数据库中，具有编程易用性的特点。

这里只需要记住 UUID 几个核心特定：

下面就 JDK 中的 UUID 实现详细分析一下 UUID 生成算法。编写本文的时候选用的 JDK 为 JDK11 。

再聊UUID

前面为了编写简单的摘要，所以只粗略摘录了规范文件里面的一些章节，这里再详细聊聊 UUID 的一些定义、碰撞概率等等。

UUID定义

UUID 是一种软件构建的标准，也是开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分。提出此标准的目的是：让分布式系统中的所有元素或者组件都有唯一的可辨别的信息，因为极低冲突频率和高效算法的基础，它不需要集中式控制和管理唯一可辨别信息的生成，由此，每个使用者都可以自由地创建与其他人不冲突的 UUID 。

UUID 本质是一个 128 比特的数字 ，这是一个位长巨大的数值，理论上来说， UUID 的总数量为 2^128 个。这个数字大概可以这样估算：如果 每纳秒 产生 1兆 个不相同的 UUID ，需要花费超过 100 亿年才会用完所有的 UUID 。

UUID的变体与版本

UUID 标准和算法定义的时候，为了考虑历史兼容性和未来的扩展，提供了多种变体和版本。接下来的变体和版本描述来源于维基百科中的 Versions 章节和 RFC 4122 中的 Variant 章节。

目前已知的变体如下：

目前已知的版本如下：

其中， JDK 中应用的变体是 Leach-Salz ，提供了 namespace name-based MD5 （版本 3 ）和 random （版本 4 ）两个版本的 UUID 生成实现。

UUID的格式

在规范文件描述中， UUID 是由 16 个 8 比特数字，或者说 32 个 16 进制表示形式下的字符组成，一般表示形式为 8-4-4-4-12 ，加上连接字符 - 一共有 36 个字符，例如：

## 例子
123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000
## 通用格式
xxxxxxxx-xxxx-Mxxx-Nxxx-xxxxxxxxxxxx
其中4比特长度的M和1到3比特长度的N分别代表版本号和变体标识。UUID的具体布局如下：
属性
属性名
长度（bytes）
长度（16进制字符）
内容
time_low
时间戳低位
4
8
代表时间戳的低32比特的整数表示
time_mid
时间戳中位
2
4
代表时间戳的中间16比特的整数表示
time_hi_and_version
时间戳高位和版本号
2
4
高位4比特是版本号表示，剩余是时间戳的高12比特的整数表示
clock_seq_hi_and_res clock_seq_low
时钟序列与变体编号
2
4
最高位1到3比特表示变体编号，剩下的13到15比特表示时钟序列
node
节点ID
6
12
48比特表示的节点ID
基于这个表格画一个图：
严重注意，重复三次：
上面提到的UUID的具体布局只适用于date-time and MAC address（版本1）和date-time and MAC address, DCE security version（版本2），其他版本虽然采用了基本一样的字段分布，但是无法获取时间戳、时钟序列或者节点ID等信息
上面提到的UUID的具体布局只适用于date-time and MAC address（版本1）和date-time and MAC address, DCE security version（版本2），其他版本虽然采用了基本一样的字段分布，但是无法获取时间戳、时钟序列或者节点ID等信息
上面提到的UUID的具体布局只适用于date-time and MAC address（版本1）和date-time and MAC address, DCE security version（版本2），其他版本虽然采用了基本一样的字段分布，但是无法获取时间戳、时钟序列或者节点ID等信息
JDK中只提供了版本3和版本4的实现，但是java.util.UUID的布局采用了上面表格的字段
UUID的碰撞几率计算
UUID的总量虽然巨大，但是如果不停地使用，假设每纳秒生成超过1兆个UUID并且人类有幸能够繁衍到100亿年以后，总会有可能产生重复的UUID。那么，怎么计算UUID的碰撞几率呢？这是一个数学问题，可以使用比较著名的生日悖论解决：
上图来源于某搜索引擎百科。刚好维基百科上给出了碰撞几率的计算过程，其实用的也是生日悖论的计算方法，这里贴一下：
上面的碰撞几率计算是基于Leach–Salz变体和版本4进行，得到的结论是：
103万亿个UUID中找到重复项的概率是十亿分之一
要生成一个冲突率达到50%的UUID至少需要生成2.71 * 1_000_000^3个UUID
有生之年不需要担心UUID冲突，出现的可能性比大型陨石撞地球还低。
UUID的使用场景
基本所有需要使用全局唯一标识符的场景都可以使用UUID，除非对长度有明确的限制，常用的场景包括：
日志框架映射诊断上下文中的TRACE_ID
APM工具或者说OpenTracing规范中的SPAN_ID
特殊场景下数据库主键或者虚拟外键
交易ID（订单ID）
等等......
JDK中UUID详细介绍和使用
这里先介绍使用方式。前面提到JDK中应用的变体是Leach-Salz（变体2），提供了namespace name-based MD5（版本3）和random（版本4）两个版本的UUID生成实现，实际上java.util.UUID提供了四种生成UUID实例的方式：
最常见的就是调用静态方法UUID#randomUUID()，这就是版本4的静态工厂方法
其次是调用静态方法UUID#nameUUIDFromBytes(byte[] name)，这就是版本3的静态工厂方法
另外有调用静态方法UUID#fromString(String name)，这是解析8-4-4-4-12格式字符串生成UUID实例的静态工厂方法
还有低层次的构造函数UUID(long mostSigBits, long leastSigBits)，这个对于使用者来说并不常见
最常用的方法有实例方法toString()，把UUID转化为16进制字符串拼接而成的8-4-4-4-12形式表示，例如：
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
其他Getter方法：
UUID uuid = UUID.randomUUID();
// 返回版本号
int version = uuid.version();
// 返回变体号
int variant = uuid.variant();
// 返回时间戳 - 这个方法会报错，只有Time-based UUID也就是版本1或者2的UUID实现才能返回时间戳
long timestamp = uuid.timestamp();
// 返回时钟序列 - 这个方法会报错，只有Time-based UUID也就是版本1或者2的UUID实现才能返回时钟序列
long clockSequence = uuid.clockSequence();
// 返回节点ID - 这个方法会报错，只有Time-based UUID也就是版本1或者2的UUID实现才能返回节点ID
long nodeId = uuid.node();
可以验证一下不同静态工厂方法的版本和变体号：
UUID uuid = UUID.randomUUID();
int version = uuid.version();
int variant = uuid.variant();
System.out.println(String.format("version:%d,variant:%d", version, variant));
uuid = UUID.nameUUIDFromBytes(new byte[0]);
version = uuid.version();
variant = uuid.variant();
System.out.println(String.format("version:%d,variant:%d", version, variant));
// 输出结果
version:4,variant:2
version:3,variant:2
探究JDK中UUID源码实现
java.util.UUID被final修饰，实现了Serializable和Comparable接口，从一般理解上看，有下面的特定：
不可变，一般来说工具类都是这样定义的
可序列化和反序列化
不同的对象之间可以进行比较，比较方法后面会分析
下面会从不同的方面分析一下java.util.UUID的源码实现：
属性和构造函数
随机数版本实现
namespace name-based MD5版本实现
格式化输出
比较相关的方法
属性和构造函数
前面反复提到JDK中只提供了版本3和版本4的实现，但是java.util.UUID的布局采用了UUID规范中的字段定义，长度一共128比特，刚好可以存放在两个long类型的整数中，所以看到了UUID类中存在两个long类型的整型数值：
public final class UUID implements java.io.Serializable, Comparable<UUID> {
    // 暂时省略其他代码
     * The most significant 64 bits of this UUID.
     * UUID中有效的高64比特
     * @serial
    private final long mostSigBits;
     * The least significant 64 bits of this UUID.
     *  UUID中有效的低64比特
     * @serial
    private final long leastSigBits;
    // 暂时省略其他代码
从UUID类注释中可以看到具体的字段布局如下：
高64比特mostSigBits的布局
字段
bit长度
16进制字符长度
variant 
2
小于1
clock_seq 
14
variant和clock_seq加起来等于4
node 
48
12
接着看UUID的其他成员属性和构造函数：
public final class UUID implements java.io.Serializable, Comparable<UUID> {
    // 暂时省略其他代码
    // Java语言访问类，里面存放了很多底层相关的访问或者转换方法，在UUID中主要是toString()实例方法用来格式化成8-4-4-4-12的形式，委托到Long.fastUUID()方法
    private static final JavaLangAccess jla = SharedSecrets.getJavaLangAccess();
    // 静态内部类确保SecureRandom初始化，用于版本4的随机数UUID版本生成安全随机数
    private static class Holder {
        static final SecureRandom numberGenerator = new SecureRandom();
    // 通过长度为16的字节数组，计算mostSigBits和leastSigBits的值初始化UUID实例
    private UUID(byte[] data) {
        long msb = 0;
        long lsb = 0;
        assert data.length == 16 : "data must be 16 bytes in length";
        for (int i=0; i<8; i++)
            msb = (msb << 8) | (data[i] & 0xff);
        for (int i=8; i<16; i++)
            lsb = (lsb << 8) | (data[i] & 0xff);
        this.mostSigBits = msb;
        this.leastSigBits = lsb;
    // 直接指定mostSigBits和leastSigBits构造UUID实例
    public UUID(long mostSigBits, long leastSigBits) {
        this.mostSigBits = mostSigBits;
        this.leastSigBits = leastSigBits;
    // 暂时省略其他代码
私有构造private UUID(byte[] data)中有一些位运算技巧：
long msb = 0;
long lsb = 0;
assert data.length == 16 : "data must be 16 bytes in length";
for (int i=0; i<8; i++)
    msb = (msb << 8) | (data[i] & 0xff);
for (int i=8; i<16; i++)
    lsb = (lsb << 8) | (data[i] & 0xff);
this.mostSigBits = msb;
this.leastSigBits = lsb;
输入的字节数组长度为16，mostSigBits由字节数组的前8个字节转换而来，而leastSigBits由字节数组的后8个字节转换而来。中间变量msb或者lsb在提取字节位进行计算的时候：
先进行左移8位确保需要计算的位为0，已经计算好的位移动到左边
然后右边需要提取的字节data[i]的8位会先和0xff（补码1111 1111）进行或运算，确保不足8位的高位被补充为0，超过8位的高位会被截断为低8位，也就是data[i] & 0xff确保得到的补码为8位
前面两步的结果再进行或运算
一个模拟过程如下：




    

（为了区分明显，笔者每4位加了一个下划线）
（为了简答，只看字节数组的前4个字节，同时只看long类型的前4个字节）
0xff === 1111_1111
long msb = 0  => 0000_0000 0000_0000 0000_0000 0000_0000
byte[] data
0000_0001 0000_0010 0000_0100 0000_1000
i = 0（第一轮）
msb << 8 = 0000_0000 0000_0000 0000_0000 0000_0000
data[i] & 0xff = 0000_0001 & 1111_1111 = 0000_0001
(msb << 8) | (data[i] & 0xff) = 0000_0000 0000_0000 0000_0000 0000_0001
（第一轮 msb = 0000_0000 0000_0000 0000_0000 0000_0001）
i = 1（第二轮）
msb << 8 = 0000_0000 0000_0000 0000_0001 0000_0000
data[i] & 0xff = 0000_0010 & 1111_1111 = 0000_0010
(msb << 8) | (data[i] & 0xff) = 0000_0000 0000_0000 0000_0001 0000_0010
（第二轮 msb = 0000_0000 0000_0000 0000_0001 0000_0010）
i = 2（第三轮）
msb << 8 = 0000_0000 0000_0001 0000_0010 0000_0000
data[i] & 0xff = 0000_0100 & 1111_1111 = 0000_0100
(msb << 8) | (data[i] & 0xff) = 0000_0000 0000_0001 0000_0010 0000_0100
（第三轮 msb = 0000_0000 0000_0001 0000_0010 0000_0100）
i = 3（第四轮）
msb << 8 = 0000_0001 0000_0010 0000_0100 0000000
data[i] & 0xff = 0000_1000 & 1111_1111 = 0000_1000
(msb << 8) | (data[i] & 0xff) = 0000_0001 0000_0010 0000_0100 0000_1000
（第四轮 msb = 0000_0001 0000_0010 0000_0100 0000_1000）
以此类推，这个私有构造函数执行完毕后，长度为16的字节数组的所有位就会转移到mostSigBits和leastSigBits中。
随机数版本实现
构造函数分析完，接着分析重磅的静态工厂方法UUID#randomUUID()，这是使用频率最高的一个方法：
public static UUID randomUUID() {
    // 静态内部类Holder持有的SecureRandom实例，确保提前初始化
    SecureRandom ng = Holder.numberGenerator;
    // 生成一个16字节的安全随机数，放在长度为16的字节数组中
    byte[] randomBytes = new byte[16];
    ng.nextBytes(randomBytes);
    // 清空版本号所在的位，重新设置为4
    randomBytes[6]  &= 0x0f;  /* clear version        */
    randomBytes[6]  |= 0x40;  /* set to version 4     */
    // 清空变体号所在的位，重新设置为2
    randomBytes[8]  &= 0x3f;  /* clear variant        */
    randomBytes[8]  |= 0x80;  /* set to IETF variant  */
    return new UUID(randomBytes);
关于上面的位运算，这里可以使用极端的例子进行推演：
假设randomBytes[6] = 1111_1111
// 清空version位
randomBytes[6] &= 0x0f => 1111_1111 & 0000_1111 = 0000_1111
得到randomBytes[6] = 0000_1111 （这里可见高4比特被清空为0）
// 设置version位为整数4 => 十六进制0x40 => 二级制补码0100_0000
randomBytes[6] |= 0x40 => 0000_1111 | 0100_0000 = 0100_1111
得到randomBytes[6] = 0100_1111
结果：version位 => 0100（4 bit）=> 对应十进制数4
假设randomBytes[8] = 1111_1111
// 清空variant位
randomBytes[8] &= 0x3f => 1111_1111 & 0011_1111 = 0011_1111
// 设置variant位为整数128 => 十六进制0x80 => 二级制补码1000_0000 （这里取左边高位2位）
randomBytes[8] |= 0x80 => 0011_1111 | 1000_0000 = 1011_1111
结果：variant位 => 10（2 bit）=> 对应十进制数2
关于UUID里面的Getter方法例如version()、variant()其实就是找到对应的位，并且转换为十进制整数返回，如果熟练使用位运算，应该不难理解，后面不会分析这类的Getter方法。
随机数版本实现强依赖于SecureRandom生成的随机数（字节数组）。SecureRandom的引擎提供者可以从sun.security.provider.SunEntries中查看，对于不同系统版本的JDK实现会选用不同的引擎，常见的如NativePRNG。JDK11配置文件$JAVA_HOME/conf/security/java.security中的securerandom.source属性用于指定系统默认的随机源：
这里要提一个小知识点，想要得到密码学意义上的安全随机数，可以直接使用真随机数产生器产生的随机数，或者使用真随机数产生器产生的随机数做种子。通过查找一些资料得知非物理真随机数产生器有：
Linux操作系统的/dev/random设备接口
Windows操作系统的CryptGenRandom接口
如果不修改java.security配置文件，默认随机数提供引擎会根据不同的操作系统选用不同的实现，这里不进行深究。在Linux环境下，SecureRandom实例化后，不通过setSeed()方法设置随机数作为种子，默认就是使用/dev/random提供的安全随机数接口获取种子，产生的随机数是密码学意义上的安全随机数。一句话概括，UUID中的私有静态内部类Holder中的SecureRandom实例可以产生安全随机数，这个是JDK实现UUID版本4的一个重要前提。这里总结一下随机数版本UUID的实现步骤：
通过SecureRandom依赖提供的安全随机数接口获取种子，生成一个16字节的随机数（字节数组）
对于生成的随机数，清空和重新设置version和variant对应的位
把重置完version和variant的随机数的所有位转移到mostSigBits和leastSigBits中
namespace name-based MD5版本实现
接着分析版本3也就是namespace name-based MD5版本的实现，对应于静态工厂方法UUID#nameUUIDFromBytes()：
public static UUID nameUUIDFromBytes(byte[] name) {
    MessageDigest md;
    try {
        md = MessageDigest.getInstance("MD5");
    } catch (NoSuchAlgorithmException nsae) {
        throw new InternalError("MD5 not supported", nsae);
    byte[] md5Bytes = md.digest(name);
    md5Bytes[6]  &= 0x0f;  /* clear version        */
    md5Bytes[6]  |= 0x30;  /* set to version 3     */
    md5Bytes[8]  &= 0x3f;  /* clear variant        */
    md5Bytes[8]  |= 0x80;  /* set to IETF variant  */
    return new UUID(md5Bytes);
它的后续基本处理和随机数版本基本一致（清空版本位的时候，重新设置为3），唯一明显不同的地方就是生成原始随机数的时候，采用的方式是：基于输入的name字节数组，通过MD5摘要算法生成一个MD5摘要字节数组作为原始安全随机数，返回的这个随机数刚好也是16字节长度的。使用方式很简单：
UUID uuid = UUID.nameUUIDFromBytes("throwable".getBytes());
namespace name-based MD5版本UUID的实现步骤如下：
通过输入的命名字节数组基于MD5算法生成一个16字节长度的随机数
对于生成的随机数，清空和重新设置version和variant对应的位
把重置完version和variant的随机数的所有位转移到mostSigBits和leastSigBits中
namespace name-based MD5版本的UUID强依赖于MD5算法，有个明显的特征是如果输入的byte[] name一致的情况下，会产生完全相同的UUID实例。
其他实现主要包括：
// 完全定制mostSigBits和leastSigBits，可以参考UUID标准字段布局进行设置，也可以按照自行制定的标准
public UUID(long mostSigBits, long leastSigBits) {
    this.mostSigBits = mostSigBits;
    this.leastSigBits = leastSigBits;
// 基于字符串格式8-4-4-4-12的UUID输入，重新解析出mostSigBits和leastSigBits，这个静态工厂方法也不常用，里面的位运算也不进行详细探究
public static UUID fromString(String name) {
    int len = name.length();
    if (len > 36) {
        throw new IllegalArgumentException("UUID string too large");
    int dash1 = name.indexOf('-', 0);
    int dash2 = name.indexOf('-', dash1 + 1);
    int dash3 = name.indexOf('-', dash2 + 1);
    int dash4 = name.indexOf('-', dash3 + 1);
    int dash5 = name.indexOf('-', dash4 + 1);
    if (dash4 < 0 || dash5 >= 0) {
        throw new IllegalArgumentException("Invalid UUID string: " + name);
    long mostSigBits = Long.parseLong(name, 0, dash1, 16) & 0xffffffffL;
    mostSigBits <<= 16;
    mostSigBits |= Long.parseLong(name, dash1 + 1, dash2, 16) & 0xffffL;
    mostSigBits <<= 16;
    mostSigBits |= Long.parseLong(name, dash2 + 1, dash3, 16) & 0xffffL;
    long leastSigBits = Long.parseLong(name, dash3 + 1, dash4, 16) & 0xffffL;
    leastSigBits <<= 48;
    leastSigBits |= Long.parseLong(name, dash4 + 1, len, 16) & 0xffffffffffffL;
    return new UUID(mostSigBits, leastSigBits);
格式化输出
格式化输出体现在UUID#toString()方法，这个方法会把mostSigBits和leastSigBits格式化为8-4-4-4-12的形式，这里详细分析一下格式化的过程。首先从注释上看格式是：
<time_low>-<time_mid>-<time_high_and_version>-<variant_and_sequence>-<node>
time_low = 4 * <hexOctet> => 4个16进制8位字符
time_mid = 2 * <hexOctet> => 2个16进制8位字符
time_high_and_version = 4 * <hexOctet> => 2个16进制8位字符
variant_and_sequence = 4 * <hexOctet> => 2个16进制8位字符
node = 4 * <hexOctet> => 6个16进制8位字符
hexOctet = <hexDigit><hexDigit>（2个hexDigit）
hexDigit = 0-9a-F（其实就是16进制的字符）
和前文布局分析时候的提到的内容一致。UUID#toString()方法源码如下：
private static final JavaLangAccess jla = SharedSecrets.getJavaLangAccess();
public String toString() {
    return jla.fastUUID(leastSigBits, mostSigBits);
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
// java.lang.System
private static void setJavaLangAccess() {
    SharedSecrets.setJavaLangAccess(new JavaLangAccess() {
        public String fastUUID(long lsb, long msb) {
            return Long.fastUUID(lsb, msb);
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
// java.lang.Long
static String fastUUID(long lsb, long msb) {
    // COMPACT_STRINGS在String类中默认为true，所以会命中if分支
    if (COMPACT_STRINGS) {
        // 初始化36长度的字节数组 
        byte[] buf = new byte[36];
        // lsb的低48位转换为16进制格式写入到buf中 - node => 位置[24,35]
        formatUnsignedLong0(lsb,        4, buf, 24, 12);
        // lsb的高16位转换为16进制格式写入到buf中 - variant_and_sequence  => 位置[19,22]
        formatUnsignedLong0(lsb >>> 48, 4, buf, 19, 4);
        // msb的低16位转换为16进制格式写入到buf中 - time_high_and_version => 位置[14,17]
        formatUnsignedLong0(msb,        4, buf, 14, 4); 
        // msb的中16位转换为16进制格式写入到buf中 - time_mid => 位置[9,12]
        formatUnsignedLong0(msb >>> 16, 4, buf, 9,  4);
        // msb的高32位转换为16进制格式写入到buf中 - time_low => 位置[0,7]
        formatUnsignedLong0(msb >>> 32, 4, buf, 0,  8);
        // 空余的字节槽位插入'-'，刚好占用了4个字节
        buf[23] = '-';
        buf[18] = '-';
        buf[13] = '-';
        buf[8]  = '-';
        // 基于处理好的字节数组，实例化String，并且编码指定为LATIN1
        return new String(buf, LATIN1);
    } else {
        byte[] buf = new byte[72];
        formatUnsignedLong0UTF16(lsb,        4, buf, 24, 12);
        formatUnsignedLong0UTF16(lsb >>> 48, 4, buf, 19, 4);
        formatUnsignedLong0UTF16(msb,        4, buf, 14, 4);
        formatUnsignedLong0UTF16(msb >>> 16, 4, buf, 9,  4);
        formatUnsignedLong0UTF16(msb >>> 32, 4, buf, 0,  8);
        StringUTF16.putChar(buf, 23, '-');
        StringUTF16.putChar(buf, 18, '-');
        StringUTF16.putChar(buf, 13, '-');
        StringUTF16.putChar(buf,  8, '-');
        return new String(buf, UTF16);
 * 格式化无符号的长整型，填充到字节缓冲区buf中，如果长度len超过了输入值的ASCII格式表示，则会使用0进行填充
 * 这个方法就是把输入长整型值val，对应一段长度的位，填充到字节数组buf中，len控制写入字符的长度，offset控制写入buf的起始位置
 * 而shift参数决定基础格式，4是16进制，1是2进制，3是8位
static void formatUnsignedLong0(long val, int shift, byte[] buf, int offset, int len) {
    int charPos = offset + len;
    int radix = 1 << shift;
    int mask = radix - 1;
        buf[--charPos] = (byte)Integer.digits[((int) val) & mask];
        val >>>= shift;
    } while (charPos > offset);
比较相关的方法
比较相关方法如下：
// hashCode方法基于mostSigBits和leastSigBits做异或得出一个中间变量hilo，再以32为因子进行计算
public int hashCode() {
    long hilo = mostSigBits ^ leastSigBits;
    return ((int)(hilo >> 32)) ^ (int) hilo;
// equals为实例对比方法，直接对比两个UUID的mostSigBits和leastSigBits值，完全相等的时候返回true
public boolean equals(Object obj) {
    if ((null == obj) || (obj.getClass() != UUID.class))
        return false;
    UUID id = (UUID)obj;
    return (mostSigBits == id.mostSigBits &&
            leastSigBits == id.leastSigBits);
// 比较规则是mostSigBits高位大者为大，高位相等的情况下，leastSigBits大者为大
public int compareTo(UUID val) {
    // The ordering is intentionally set up so that the UUIDs
    // can simply be numerically compared as two numbers
    return (this.mostSigBits < val.mostSigBits ? -1 :
            (this.mostSigBits > val.mostSigBits ? 1 :
                (this.leastSigBits < val.leastSigBits ? -1 :
                (this.leastSigBits > val.leastSigBits ? 1 :
                0))));
所有比较方法仅仅和mostSigBits和leastSigBits有关，毕竟这两个长整型就存储了UUID实例的所有信息。
纵观UUID的源码实现，会发现了除了一些精巧的位运算，它的实现是依赖于一些已经完备的功能，包括MD5摘要算法和SecureRandom依赖系统随机源产生安全随机数。UUID之所以能够成为一种标准，是因为它凝聚了计算机领域前辈钻研多年的成果，所以现在使用者才能像写Hello World那样简单调用UUID.randomUUID()。
参考资料：
RFC 4122
维基百科 - Universally unique identifier
JDK11相关源码
留给读者的开放性问题：
UUID是利用什么特性把冲突率降到极低？
人类有可能繁衍到UUID全部用完的年代吗？
（本文完 c-2-w e-a-20210129）
  
分类：
 后端
 
标签：
 
后端
 
  
 

      安装掘金浏览器插件
     
多内容聚合浏览、多引擎快捷搜索、多工具便捷提效、多模式随心畅享，你想要的，这里都有！
 前往安装
     
 

    Throwable
        公众号: Throwable
         2,451