如何跨多个进程在Python类中创建唯一ID

Question

我想编写一个对象，在实例化时，为每个实例生成一个新ID。但是这个ID必须是

• 以线程和流程安全的方式生成
• 甚至跨进程（通过多处理产生）的独特性

一些不关心的问题：

• 此特定对象创建不是性能关键，因此可以接受由此引起的同步开销。
• ID不能是连续的，尽管通常附带一个干净的解决方案。
• 我们无知，根本不关心python 2。

已经有一些解决方案仅适用于one process，最优雅的是使用itertools.count()对象。使用id()是不可取的，因为它不能保证是唯一的。理想的解决方案可能是与itertools.count()类似的对象，它在整个流程中保留一些静态全局值。

关于我们项目的相关讨论：https://github.com/coala-analyzer/coala/issues/981

Answer 1

根据@VPfB的建议，使用UUID。 UUID是Universally Unique Identifier的首字母缩写。从技术上讲，id只能与用于存储它们的可用位空间一样唯一。传统上UUID是128位。 Wikipedia article on the topic discusses their uniqueness：

  

为了正确看待这些数字，一个特定人被陨石击中的年风险估计为170亿的一次机会，这意味着概率约为0.00000000006（6×10-11），相当于在一年内创造几十万亿UUID并且有一个重复的可能性。换句话说，只有在接下来的100年中每秒生成10亿UUID后，创建一个副本的概率大约为50％。

另一种解决方案是使用专用系统生成序列（类似于生成主键的数据库）。该系统基本上是一个防弹计数器。当某些东西需要ID时，它会向系统查询下一个可用ID。当系统收到新ID的查询时，它会递增计数器并提供新值。它将被安排成更新计数器，获取新值以及存储当前状态（针对诸如电源故障等问题）的行为是原子的。

计数器系统的想法可能不实用，例如在连接不良的分布式系统的情况下。这是需要UUID的主要情况：能够在多个不同的，未连接的系统中生成ID，并且具有非常高的概率，即不会发生冲突。