在更广泛的意义上，这被称为“生日问题”或“生日悖论”。维基百科有一个很好的概述: 维基百科-生日问题

粗略地说，池大小的平方根是一个粗略的近似值，即您可以期望有50%的重复机会。这篇文章包含了一个关于池大小和各种概率的概率表，包括2^128的一行。所以对于1%的碰撞概率，你可以随机选择2.6*10^18个128位数字。50%的概率需要2.2*10^19次选择，而根号(2^128)是1.8*10^19次选择。

当然，这只是一个真正随机过程的理想情况。正如其他人所提到的，很多事情都取决于随机方面——生成器和种子有多好?如果有一些硬件支持来帮助这个过程，那就太好了，这将更加防弹，除非任何东西都可能被欺骗或虚拟化。我怀疑这可能是MAC地址/时间戳不再被合并的原因。

这种情况不应该发生。然而，当. net负载过重时，可能会得到重复的guid。我有两个不同的web服务器使用两个不同的sql服务器。我去合并数据，发现我有1500万个guids和7个副本。

似乎没有人提到它发生概率的实际数学计算。

首先，让我们假设我们可以使用整个128位空间(Guid v4只使用122位)。

我们知道在n次选择中没有得到重复的一般概率是:

(1-1/2128)(1-2/2128)……(1 - (n - 1) / 2128)

因为2128比n大得多，我们可以将其近似为:

(1-1/2128) n (n - 1) / 2

因为我们可以假设n比0大很多很多，我们可以把它近似为:

(1-1/2128) n ^ 2/2

现在我们可以将其等同于“可接受的”概率，假设是1%:

(1-1/2128)n²/2 = 0.01

我们解出n，得到

N =√(2* log 0.01 / log (1-1/2128))

哪个Wolfram Alpha得到5.598318 × 1019

为了更好地理解这个数字，让我们以10000台机器为例，每台机器都有一个4核CPU，工作4Ghz，花费10000个周期来生成一个Guid，其他什么都不做。然后需要大约111年才能产生一个副本。

Eric Lippert写了一系列关于guid的非常有趣的文章。

There are on the order 230 personal computers in the world (and of course lots of hand-held devices or non-PC computing devices that have more or less the same levels of computing power, but lets ignore those). Let's assume that we put all those PCs in the world to the task of generating GUIDs; if each one can generate, say, 220 GUIDs per second then after only about 272 seconds -- one hundred and fifty trillion years -- you'll have a very high chance of generating a collision with your specific GUID. And the odds of collision get pretty good after only thirty trillion years.

GUID指南，第一部分 GUID指南，第二部分 GUID指南，第三部分

从统计上看，向导是独一无二的。两个不同的客户端生成相同Guid的几率非常小(假设Guid生成代码中没有错误)。你也可以担心由于宇宙射线导致的处理器故障，并决定今天2+2=5。

分配新guid的多个线程将获得唯一的值，但您应该知道您正在调用的函数是线程安全的。这是在哪个环境中?

而每个生成的GUID不是 保证是唯一的，总数 唯一键数(2128或 3.4×1038)是如此之大，相同的数字的概率是 生成两次是非常小的。为 例如，考虑可观察对象 宇宙，其中包含约5×1022 星星;每颗恒星都有可能 6.8×1015通用唯一的guid。

从维基百科。

这是一些关于如何创建GUID(用于。net)以及如何在正确的情况下获得相同的GUID的好文章。

https://ericlippert.com/2012/04/24/guid-guide-part-one/

https://ericlippert.com/2012/04/30/guid-guide-part-two/

https://ericlippert.com/2012/05/07/guid-guide-part-three/

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