循环调用time.time()生成重复时间戳的概率及影响因素是什么？

场景前提 #

测试环境为配置4vCore、主频约3GHz的普通机器，运行如下Python代码生成高精度时间戳：

import time
for i in range(99):
    print(time.time())

碰撞概率结论 #

在该场景下时间戳出现碰撞的概率无限趋近于0，几乎不可能发生。
原因是主流操作系统中CPython的time.time()时间分辨率已经达到微秒甚至纳秒级，而该循环单次迭代需要完成时间读取、字符串序列化、控制台输出三个操作，单次耗时通常在1~10微秒区间，远高于时间戳的最小分辨率，两次调用拿到相同时间值的可能性极低。如果是无打印的纯内存读取场景，碰撞概率会略有上升，但99次的迭代量级下依然很难出现碰撞。

相关影响因素 #

• 操作系统时间分辨率：老旧版本Windows系统的time.time()默认分辨率仅为10~15.6毫秒，这种场景下99次循环完全可以在15毫秒内跑完，碰撞概率接近100%；新的Linux/Windows版本支持纳秒级时间分辨率，碰撞概率极低。
• 代码迭代耗时：如果去掉打印、序列化等耗时操作，仅在内存中循环读取时间戳，单次迭代耗时会压缩到几十纳秒级别，当迭代耗时小于时间分辨率时，碰撞概率会大幅上升。
• Python运行时版本：PyPy等带JIT优化的运行时会大幅加快循环执行速度，迭代耗时更低，碰撞概率更高；CPython debug版本执行速度慢，碰撞概率会进一步下降。
• 系统负载：如果机器有其他高优先级进程占用CPU，当前Python进程被调度挂起会拉大两次time.time()调用的时间间隔，碰撞概率下降；反之进程独占CPU核心时执行速度更快，碰撞概率略有上升。
• 系统时间同步策略：如果系统正在运行NTP时间同步，刚好在两次调用之间发生时间回拨，可能出现后调用的时间戳等于甚至早于前一次的情况，人为产生碰撞。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Constantin