JDK中UUID的底层实现方式

这篇文章主要介绍“JDK中UUID的底层实现方式”，在日常操作中，相信很多人在JDK中UUID的底层实现方式问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”JDK中UUID的底层实现方式”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

前提

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。

「动机：」

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：

• 全局时空唯一性

• 固定长度128比特，也就是16字节(1 byte = 8 bit)

• 分配速率极高，单机每秒可以生成超过1000万个UUID(实际上更高)

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：

• 变体0xx：Reserved, NCS backward compatibility，为向后兼容做预留的变体

• 变体10x：The IETF aka Leach-Salz variant (used by this class)，称为Leach–Salz  UUID或者IETF UUID，JDK中UUID目前正在使用的变体

• 变体110：Reserved, Microsoft Corporation backward compatibility，微软早期GUID预留变体

• 变体111：Reserved for future definition，将来扩展预留，目前还没被使用的变体

目前已知的版本如下：

• 空UUID(特殊版本0)，用00000000-0000-0000-0000-000000000000表示，也就是所有的比特都是0

• date-time and MAC  address(版本1)：基于时间和MAC地址的版本，通过计算当前时间戳、随机数和机器MAC地址得到。由于有MAC地址，这个可以保证其在全球的唯一性。但是使用了MAC地址，就会有MAC地址暴露问题。若是局域网，可以用IP地址代替

• date-time and MAC address, DCE security  version(版本2)：分布式计算环境安全的UUID，算法和版本1基本一致，但会把时间戳的前4位置换为POSIX的UID或GID

• namespace name-based  MD5(版本3)：通过计算名字和命名空间的MD5散列值得到。这个版本的UUID保证了：相同命名空间中不同名字生成的UUID的唯一性;不同命名空间中的UUID的唯一性;相同命名空间中相同名字的UUID重复生成是相同的

• random(版本4)：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，还有一个特点就是预留了6比特存放变体和版本属性，所以随机生成的位一共有122个，总量为2^122，比其他变体的总量要偏少

• namespace name-based SHA-1(版本5)：和版本3类似，散列算法换成了SHA-1

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：

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

• 其他实现

• 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」

「低64比特leastSigBits的布局」

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     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  同理  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

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 dash2 = name.indexOf('-', 0);     int dash3 = name.indexOf('-', dash2 + 1);     int dash4 = name.indexOf('-', dash3 + 1);     int dash5 = name.indexOf('-', dash4 + 1);     int dash6 = name.indexOf('-', dash5 + 1);     if (dash5 < 0 || dash6 >= 0) {         throw new IllegalArgumentException("Invalid UUID string: " + name);     }     long mostSigBits = Long.parseLong(name, 0, dash2, 16) & 0xffffffffL;     mostSigBits <<= 16;     mostSigBits |= Long.parseLong(name, dash2 + 1, dash3, 16) & 0xffffL;     mostSigBits <<= 16;     mostSigBits |= Long.parseLong(name, dash3 + 1, dash4, 16) & 0xffffL;     long leastSigBits = Long.parseLong(name, dash4 + 1, dash5, 16) & 0xffffL;     leastSigBits <<= 48;     leastSigBits |= Long.parseLong(name, dash5 + 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); }  &darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;  // java.lang.System private static void setJavaLangAccess() {      SharedSecrets.setJavaLangAccess(new JavaLangAccess() {              public String fastUUID(long lsb, long msb) {             return Long.fastUUID(lsb, msb);         } }  &darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr;&darr; // 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;     do {         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。

到此，关于“JDK中UUID的底层实现方式”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！