wen 编程最新 2024-01-26

不好意思，UUID 该换了！

ULID：Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier（通用唯一词典分类标识符）

UUID：Universally Unique Identifier（通用唯一标识符）

为什么不选择UUID

UUID 目前有 5 个版本：

版本1：在许多环境中是不切实际的，因为它需要访问唯一的，稳定的MAC地址，容易被攻击；

版本2：将版本 1 的时间戳前四位换为 POSIX 的 UID 或 GID，问题同上；

版本3：基于 MD5 哈希算法生成，生成随机分布的ID需要唯一的种子，这可能导致许多数据结构碎片化；

版本4：基于随机数或伪随机数生成，除了随机性外没有提供其他信息；

版本5：通过 SHA-1 哈希算法生成，生成随机分布的ID需要唯一的种子，这可能导致许多数据结构碎片化；

这里面常用的就是 UUID4 了，但是，即使是随机的，但是也是存在冲突的风险。

和 UUID 要么基于随机数，要么基于时间戳不同，ULID 是既基于时间戳又基于随机数，时间戳精确到毫秒，毫秒内有1.21e + 24个随机数，不存在冲突的风险，而且转换成字符串比 UUID 更加友好。

推荐一个开源免费的 Spring Boot 最全教程：

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

ULID特性：

ulid() # 01ARZ3NDEKTSV4RRFFQ69G5FAV

与UUID的128位兼容性
每毫秒1.21e + 24个唯一ULID
按字典顺序(也就是字母顺序)排序！
规范地编码为26个字符串，而不是UUID的36个字符
使用Crockford的base32获得更好的效率和可读性（每个字符5位）
不区分大小写
没有特殊字符（URL安全）
单调排序顺序（正确检测并处理相同的毫秒）

ULID规范

以下是在python(ulid-py)中实现的ULID的当前规范。二进制格式已实现

01AN4Z07BY      79KA1307SR9X4MV3

|----------|    |----------------|
 Timestamp          Randomness
  10chars            16chars
   48bits             80bits

组成

时间戳

48位整数
UNIX时间（以毫秒为单位）
直到公元10889年，空间都不会耗尽。

随机性

80位随机数
如果可能的话，采用加密技术保证随机性

排序

最左边的字符必须排在最前面，最右边的字符必须排在最后（词汇顺序）。必须使用默认的ASCII字符集。在同一毫秒内，不能保证排序顺序

编码方式

如图所示，使用了Crockford的Base32。该字母表不包括字母I，L，O和U，以避免混淆和滥用。

0123456789ABCDEFGHJKMNPQRSTVWXYZ

二进制布局和字节顺序

组件被编码为16个八位位组。每个组件都以最高有效字节在前（网络字节顺序）进行编码。

0                   1                   2                   3
 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                      32_bit_uint_time_high                    |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|     16_bit_uint_time_low      |       16_bit_uint_random      |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                       32_bit_uint_random                      |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                       32_bit_uint_random                      |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+

应用场景

替换数据库自增id，无需DB参与主键生成
分布式环境下，替换UUID，全局唯一且毫秒精度有序
比如要按日期对数据库进行分区分表，可以使用ULID中嵌入的时间戳来选择正确的分区分表
如果毫秒精度是可以接受的（毫秒内无序），可以按照ULID排序，而不是单独的created_at字段

用法（python）

安装

pip install ulid-py

创建一个全新的ULID。

时间戳记值（48位）来自 time.time()，精度为毫秒。

随机值（80位）来自 os.urandom()。

>>> import ulid
>>> ulid.new()
<ULID("01BJQE4QTHMFP0S5J153XCFSP9")>

根据现有的128位值（例如UUID）创建新的ULID 。
支持ULID值类型有 int，bytes，str，和UUID。

>>> import ulid, uuid
>>> value = uuid.uuid4()
>>> value
UUID("0983d0a2-ff15-4d83-8f37-7dd945b5aa39")
>>> ulid.from_uuid(value)
<ULID("09GF8A5ZRN9P1RYDVXV52VBAHS")>

从现有时间戳值（例如datetime对象）创建新的ULID 。
支持时间戳值类型有int，float，str，bytes，bytearray，memoryview，datetime，Timestamp，和ULID

>>> import datetime, ulid
>>> ulid.from_timestamp(datetime.datetime(1999, 1, 1))
<ULID("00TM9HX0008S220A3PWSFVNFEH")>

根据现有的随机数创建一个新的ULID。

支持随机值类型有int，float，str，bytes，bytearray，memoryview，Randomness，和ULID。

>>> import os, ulid
>>> randomness = os.urandom(10)
>>> ulid.from_randomness(randomness)
>>> <ULID("01BJQHX2XEDK0VN0GMYWT9JN8S")>

一旦有了ULID对象，就有多种与之交互的方法。

timestamp()方法将为您提供ULID的前48位的时间戳快照，而randomness()方法将为您提供后80位的随机数快照。

>>> import ulid
>>> u = ulid.new()
>>> u
<ULID("01BJQM7SC7D5VVTG3J68ABFQ3N")>
>>> u.timestamp()
<Timestamp("01BJQM7SC7")>
>>> u.randomness()
<Randomness("D5VVTG3J68ABFQ3N")>

github：https://github.com/ahawker/ulid

版权声明：本文为CSDN博主「pushiqiang」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/pushiqiang/article/details/117365290

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