UUID 是 通用唯一识别码（Universally Unique Identifier）的缩写，是一种软件建构的标准，亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分。其目的，是让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识信息，而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。如此一来，每个人都可以创建不与其它人冲突的UUID。在这样的情况下，就不需考虑数据库创建时的名称重复问题。最广泛应用的UUID，是微软公司的全局唯一标识符（GUID），而其他重要的应用，则有Linux ext2/ext3文件系统、LUKS加密分区、GNOME、KDE、Mac OS X等等。另外我们也可以在e2fsprogs包中的UUID库找到实现。

UUID是国际标准化组织（ISO）提出的一个概念。UUID是一个128比特的数值，这个数值可以通过一定的算法计算出来。为了提高效率，常用的UUID可缩短至16位。UUID用来识别属性类型，在所有空间和时间上被视为唯一的标识。一般来说，可以保证这个值是真正唯一的任何地方产生的任意一个UUID都不会有相同的值。使用UUID的一个好处是可以为新的服务创建新的标识符。这样一来，客户端在查找一个服务时，只需要在它的服务查找请求中指出与某类服务（或某个特定服务）有关的UUID，如果服务的提供者能将可用的服务与这个UUID相匹配，就返回一个响应。

UUID是基于当前时间、计数器（counter）和硬件标识（通常为无线网卡的MAC地址）等数据计算生成的。UUID可以被任何人独立创建，并按需发布。UUID没有集中管理机构，因为它们是不会被复制的独特标识符。属性协议允许设备使用UUID识别属性类型，从而不需要用读/写请求来识别它们的本地句柄。

UUID是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。通常平台会提供生成的API。按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算，用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和随机数。

UUID由以下几部分的组合：

（1）UUID的第一个部分与时间有关，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同。

（2）时钟序列。

（3）全局唯一的IEEE机器识别号，如果有网卡，从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方式获得。

UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。关于UUID这个标准使用最普遍的是微软的GUID(Globals Unique Identifiers)。在ColdFusion中可以用CreateUUID()函数很简单地生成UUID，其格式为：xxxxxxxx-xxxx- xxxx-xxxxxxxxxxxxxxxx(8-4-4-16)，其中每个 x 是 0-9 或 a-f 范围内的一个十六进制的数字。而标准的UUID格式为：xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx (8-4-4-4-12)，可以从cflib 下载CreateGUID() UDF进行转换。

（4）在 hibernate（Java orm框架）中， 采用 IP-JVM启动时间-当前时间右移32位-当前时间-内部计数（8-8-4-8-4）来组成UUID

UUID 的目的是让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识资讯，而不需要透过中央控制端来做辨识资讯的指定。如此一来，每个人都可以建立不与其它人冲突的 UUID。在这样的情况下，就不需考虑数据库建立时的名称重复问题。最广泛应用的 UUID，即是微软的 Microsoft's Globally Unique Identifiers (GUIDs)，而其他重要的应用，则有 Linux ext2/ext3 档案系统、LUKS 加密分割区、GNOME、KDE、Mac OS X 等等。

随机产生的UUID（例如说由java.util.UUID类别产生的）的128个比特中，有122个比特是随机产生，4个比特在此版本（'Randomly generated UUID'）被使用，还有2个在其变体（'Leach-Salz'）中被使用。利用生日悖论，可计算出两笔UUID拥有相同值的机率约为：

以下是以x=2^122计算出UUID后产生碰撞的机率：

与被陨石击中的机率比较的话，已知一个人每年被陨石击中的机率估计为170亿分之1，也就是说机率大约是0.00000000006 (6 x 10^-11)，等同于在一年内置立数十兆笔GUID并发生一次重复。换句话说，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GUID，发生一次重复的机率是50%。

产生重复GUID并造成错误的情况非常低，是故大可不必考虑此问题。

机率也与随机数产生器的质量有关。若要避免重复机率提高，必须要使用基于密码学上的假随机数产生器来生成值才行。

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：00000000-0000-0000-0000-000000000000

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）。

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。

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。

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。

和基于名字的UUID算法类似，只是散列值计算使用SHA1（Secure Hash Algorithm 1）算法。

UUID（Universally Unique Identifier）全局唯一标识符，定义为一个字符串主键，采用32位数字组成，编码采用16进制，定义了在时间和空间都完全唯一的系统信息。

UUID的编码规则：

1）1~8位采用系统时间，在系统时间上精确到毫秒级保证时间上的唯一性；

2）9~16位采用底层的IP地址，在服务器集群中的唯一性；

3）17~24位采用当前对象的HashCode值，在一个内部对象上的唯一性；

4）25~32位采用调用方法的一个随机数，在一个对象内的毫秒级的唯一性。

通过以上4种策略可以保证唯一性。在系统中需要用到随机数的地方都可以考虑采用UUID算法。