首頁 電腦科學 UUID 碰撞機率計算器 產生日期: 2026年7月20日 下午09:34 UUID 碰撞機率計算器 輸入 生成的 UUID 數量1,000,000,000隨機位元數122 電腦科學 UUID 碰撞機率計算器 依據生成數量與隨機位元數，使用生日近似法估算兩個隨機生成的 UUID 發生碰撞的機率。 輸入 生成設定 生成的 UUID 數量 ≥ 1 預計從同一個隨機來源生成的識別碼總數。 隨機位元數 每個識別碼中真正隨機的位元數量。版本 4 的 UUID 有 122 個隨機位元；其 128 個位元中的另外 6 個是固定的版本與變體標記。 122（UUIDv4）128（原始）6448 結果 輸入數值即可顯示計算結果。 碰撞機率 碰撞機率 % 在每個識別碼有 122 個隨機位元的情況下，1,000,000,000 個識別碼中至少有兩個相同的近似機率。 達到 50% 機率的數量 當任意碰撞的機率達到約二分之一時所需的識別碼數量。 門檻值 達到十億分之一機率的數量 當碰撞機率達到約十億分之一時所需的識別碼數量。 分享 列印報告 重設 嵌入 嵌入這個計算機 預覽 將這段程式碼貼到您的網頁中即可顯示計算機。 複製程式碼 分享這個計算 開啟此連結的人都會看到您填入的數值。 複製連結 分享至 XFacebookLINE 電子郵件 最後更新：2026-06-29 UUID 碰撞機率 UUID（universally unique identifier，通用唯一識別碼）是一種 128 位元的值，用來標記紀錄、檔案與訊息，而不需要由中央機構統一發配編號。它的實用性建立在一個機率上的承諾之上：若每個人都各自獨立地生成隨機 UUID，任意兩個相同的機會將微乎其微。本計算器將此承諾量化，依據生成的識別碼數量以及每個識別碼所含的隨機位元數，估算碰撞的機率，以及碰撞成為實際疑慮時所對應的數量。 唯一性為何是機率性的 隨機 UUID 並不保證唯一。它是從一個極為龐大的空間中均勻抽取而來，其唯一性是統計上的近乎確定，而非邏輯上的必然。版本 4 的 UUID 有 122 個隨機位元，其 128 個位元中的另外 6 個用來編碼版本與變體，這提供約 5.3×10365.3 \times 10^{36} 種可能值。在如此龐大的空間中，因偶然而重複出現某個值的可能性極低，但機率並非剛好為零。 生日近似法 碰撞發生的時機遠比空間大小所暗示的還要早，這個事實稱為生日問題。對於一個有 2b2^b 種值的空間，nn 個識別碼中至少有兩個碰撞的機率，可以用下式良好地近似： p≈1−e−n2/(2⋅2b)p \approx 1 - e^{-n^2 / (2 \cdot 2^{b})} 碰撞機率達到二分之一的 50% 臨界點，會出現在接近空間平方根之處： n50≈2⋅2b⋅ln2n_{50} \approx \sqrt{2 \cdot 2^{b} \cdot \ln 2} 對於 122 個隨機位元而言，這約為 2.7×10182.7 \times 10^{18} 個識別碼，亦即約 2.7 百京。 範例試算 假設為了節省空間，將識別碼縮短為 64 個隨機位元，並生成十億個。碰撞機率為： p≈1−e−(109)2/(2⋅264)=1−e−1018/3.689×1019=1−e−0.0271≈0.0267\begin{aligned} p &\approx 1 - e^{-(10^9)^2 / (2 \cdot 2^{64})} \\ &= 1 - e^{-10^{18} / 3.689 \times 10^{19}} \\ &= 1 - e^{-0.0271} \approx 0.0267 \end{aligned}p≈1−e−(109)2/(2⋅264)=1−e−1018/3.689×1019=1−e−0.0271≈0.0267 因此在 64 位元時，十億個識別碼帶有約 2.7% 的機率出現至少一次碰撞，數值雖小但已不再可忽略。若將同樣的十億個識別碼作為完整的 122 位元版本 4 UUID，其碰撞機率則低於 10−1910^{-19}。 實務上的意義 對於任何實際規模的完整版本 4 UUID，碰撞並非實務上的疑慮；即便要達到十億分之一的機率，也需要約 101410^{14} 個識別碼。真正的風險在於其他地方：脆弱或未妥善設定種子的隨機數產生器，可能產生可預測或重複的輸出；或將識別碼截短為較少的位元，這會使生日上界大幅提前。若要縮短識別碼，應以縮減後的位元數重新計算。關於套用於雜湊函數的相同碰撞數學，請參見 雜湊碰撞機率計算機。 這些數值都是近似值，在數量遠小於空間大小時成立，而這對 UUID 的每一種實際用途都成立。 常見問題（FAQ）UUID 是否保證唯一？並非如此。隨機 UUID 並不保證唯一，它只是從一個極為龐大的空間中抽取而來，使得碰撞的可能性微乎其微。版本 4 的 UUID 有 122 個隨機位元，提供約 5.3 × 10³⁶ 種可能值。 在如此多的可能性下，對任何實際數量的識別碼而言，兩次生成出相同值的機會都可以忽略不計，但並非剛好為零。要求絕對唯一的系統仍會以資料庫約束來強制保證。 一個 UUID 有多少隨機位元？一個 UUID 長 128 個位元，但並非全部都是隨機的。在版本 4（隨機）的 UUID 中，有 6 個位元保留用來編碼版本與變體，剩下 122 個隨機位元。 版本 1 的 UUID 將時間戳記與節點識別碼和較小的隨機部分混合在一起，而版本 7 等較新的方案則在隨機位元之外嵌入時間戳記。碰撞的數學僅取決於真正隨機的位元數量，這也是本計算器直接詢問該數字的原因。 什麼是生日上界？生日問題顯示，碰撞發生的時機遠比直覺所想的還要早。對於一個有 2^b 種值的空間，碰撞機率在大約 √(2^b) 次生成後便達到約 50%，也就是空間的平方根，而非整個空間。對於 122 個隨機位元而言，這約為 2.7 × 10¹⁸ 個識別碼，因此即使生成十億個 UUID，碰撞機率仍小到難以想像。 實務上需要擔心 UUID 碰撞嗎？對於任何實際規模的版本 4 UUID，答案幾乎總是不需要，因為要達到有意義的機率，必須生成約一百京個之多。 實際的風險來自其他地方：脆弱或未正確設定種子的隨機數產生器，可能產生可預測或重複的值；或為了節省空間而將 UUID 截短為較少的位元。若要縮短識別碼，應以縮減後的位元數重新計算機率，因為此時碰撞會早得多。 推薦的下一個 雜湊碰撞機率計算機 估算一組雜湊值中發生生日碰撞的機率，並計算在特定雜湊大小下達到 50% 碰撞機率所需的項目數量。 深入了解密碼強度（熵值）計算機 根據密碼長度和字元集計算密碼熵值，並估算暴力破解攻擊所需的時間。 深入了解Base64 編碼開銷計算機 輸入二進位資料大小，計算 Base64 編碼後的輸出大小及編碼所增加的額外空間。 深入了解 200+ 計算機 · 10 種語言 · 完全免費 更多安全與加密 密碼強度（熵值）計算機雜湊碰撞機率計算機Chmod 權限計算機UUID 碰撞機率計算器 其他電腦科學計算機 網路 子網路（CIDR）計算機每秒封包數計算器延遲預算計算器頻寬延遲乘積計算機CIDR 與子網路遮罩轉換器IP 位址範圍計算機IP 超網路計算機IPv4 位址表示法換算器IPv6 子網路計算機MTU 轉 MSS 計算機TCP 吞吐量計算機資料與編碼 二補數轉換計算文字轉二進位 / 十六進位 / ASCII 轉換器布隆過濾器容量計算器百萬畫素與列印尺寸計算機色彩格式轉換（HEX、RGB、HSL）色彩深度與每像素位元數計算器串流頻寬計算器吞吐量（bps）換算器奈奎斯特取樣率計算器音訊檔案大小計算機浮點數精度計算機記憶體位址位元計算器資料傳輸時間計算機影片位元率與檔案大小計算機影像檔案大小計算機壓縮率計算機Base64 編碼開銷計算機CRC 校驗碼計算Git 儲存庫複製大小估算IEEE 754 浮點數位元分解PPI / DPI 像素密度計算器QR Code 資料容量查詢Unix 時間戳記轉換（Epoch ⇄ 日期）UTF-8 位元組大小計算機演算法 夏農熵計算萊文斯坦距離計算器漢明距離計算機Big-O 成長率計算機Luhn 檢查碼計算器可靠性與儲存 服務可用性（SLA）計算機雲端儲存費用試算漢明碼 ECC 位元計算器複合可用性計算器API 速率限制計算器Cron 排程解析與下次執行時間MTBF、MTTR 與可用度計算器RAID 容量計算機效能與佇列 古斯塔夫森定律計算機利特爾法則計算器快取命中率與 AMAT 計算機阿姆達爾定律計算機愛爾蘭 C 人力配置計算器電池續航時間計算器AMAT（平均記憶體存取時間）計算Apdex 分數計算CPU 執行時間計算器IOPS 與吞吐量換算器M/M/1 佇列計算機M/M/c 佇列計算機 這個計算機對您有幫助嗎？ 有幫助 需要改進 需要改進 我們可以如何改進這個計算機？ 送出回饋 由 OneCalc 提供 ↗
最後更新：2026-06-29 UUID 碰撞機率 UUID（universally unique identifier，通用唯一識別碼）是一種 128 位元的值，用來標記紀錄、檔案與訊息，而不需要由中央機構統一發配編號。它的實用性建立在一個機率上的承諾之上：若每個人都各自獨立地生成隨機 UUID，任意兩個相同的機會將微乎其微。本計算器將此承諾量化，依據生成的識別碼數量以及每個識別碼所含的隨機位元數，估算碰撞的機率，以及碰撞成為實際疑慮時所對應的數量。 唯一性為何是機率性的 隨機 UUID 並不保證唯一。它是從一個極為龐大的空間中均勻抽取而來，其唯一性是統計上的近乎確定，而非邏輯上的必然。版本 4 的 UUID 有 122 個隨機位元，其 128 個位元中的另外 6 個用來編碼版本與變體，這提供約 5.3×10365.3 \times 10^{36} 種可能值。在如此龐大的空間中，因偶然而重複出現某個值的可能性極低，但機率並非剛好為零。 生日近似法 碰撞發生的時機遠比空間大小所暗示的還要早，這個事實稱為生日問題。對於一個有 2b2^b 種值的空間，nn 個識別碼中至少有兩個碰撞的機率，可以用下式良好地近似： p≈1−e−n2/(2⋅2b)p \approx 1 - e^{-n^2 / (2 \cdot 2^{b})} 碰撞機率達到二分之一的 50% 臨界點，會出現在接近空間平方根之處： n50≈2⋅2b⋅ln2n_{50} \approx \sqrt{2 \cdot 2^{b} \cdot \ln 2} 對於 122 個隨機位元而言，這約為 2.7×10182.7 \times 10^{18} 個識別碼，亦即約 2.7 百京。 範例試算 假設為了節省空間，將識別碼縮短為 64 個隨機位元，並生成十億個。碰撞機率為： p≈1−e−(109)2/(2⋅264)=1−e−1018/3.689×1019=1−e−0.0271≈0.0267\begin{aligned} p &\approx 1 - e^{-(10^9)^2 / (2 \cdot 2^{64})} \\ &= 1 - e^{-10^{18} / 3.689 \times 10^{19}} \\ &= 1 - e^{-0.0271} \approx 0.0267 \end{aligned}p≈1−e−(109)2/(2⋅264)=1−e−1018/3.689×1019=1−e−0.0271≈0.0267 因此在 64 位元時，十億個識別碼帶有約 2.7% 的機率出現至少一次碰撞，數值雖小但已不再可忽略。若將同樣的十億個識別碼作為完整的 122 位元版本 4 UUID，其碰撞機率則低於 10−1910^{-19}。 實務上的意義 對於任何實際規模的完整版本 4 UUID，碰撞並非實務上的疑慮；即便要達到十億分之一的機率，也需要約 101410^{14} 個識別碼。真正的風險在於其他地方：脆弱或未妥善設定種子的隨機數產生器，可能產生可預測或重複的輸出；或將識別碼截短為較少的位元，這會使生日上界大幅提前。若要縮短識別碼，應以縮減後的位元數重新計算。關於套用於雜湊函數的相同碰撞數學，請參見 雜湊碰撞機率計算機。 這些數值都是近似值，在數量遠小於空間大小時成立，而這對 UUID 的每一種實際用途都成立。 常見問題（FAQ）UUID 是否保證唯一？並非如此。隨機 UUID 並不保證唯一，它只是從一個極為龐大的空間中抽取而來，使得碰撞的可能性微乎其微。版本 4 的 UUID 有 122 個隨機位元，提供約 5.3 × 10³⁶ 種可能值。 在如此多的可能性下，對任何實際數量的識別碼而言，兩次生成出相同值的機會都可以忽略不計，但並非剛好為零。要求絕對唯一的系統仍會以資料庫約束來強制保證。 一個 UUID 有多少隨機位元？一個 UUID 長 128 個位元，但並非全部都是隨機的。在版本 4（隨機）的 UUID 中，有 6 個位元保留用來編碼版本與變體，剩下 122 個隨機位元。 版本 1 的 UUID 將時間戳記與節點識別碼和較小的隨機部分混合在一起，而版本 7 等較新的方案則在隨機位元之外嵌入時間戳記。碰撞的數學僅取決於真正隨機的位元數量，這也是本計算器直接詢問該數字的原因。 什麼是生日上界？生日問題顯示，碰撞發生的時機遠比直覺所想的還要早。對於一個有 2^b 種值的空間，碰撞機率在大約 √(2^b) 次生成後便達到約 50%，也就是空間的平方根，而非整個空間。對於 122 個隨機位元而言，這約為 2.7 × 10¹⁸ 個識別碼，因此即使生成十億個 UUID，碰撞機率仍小到難以想像。 實務上需要擔心 UUID 碰撞嗎？對於任何實際規模的版本 4 UUID，答案幾乎總是不需要，因為要達到有意義的機率，必須生成約一百京個之多。 實際的風險來自其他地方：脆弱或未正確設定種子的隨機數產生器，可能產生可預測或重複的值；或為了節省空間而將 UUID 截短為較少的位元。若要縮短識別碼，應以縮減後的位元數重新計算機率，因為此時碰撞會早得多。
