解决java中丢失精度问题

在电商项目中,float和double运算导致的精度丢失问题,尤其是货币计算时,可能引发严重后果。本文介绍如何使用BigDecimal的string构造函数解决此问题,并提供了一个包含加减乘除操作的工具类。

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解决java中丢失精度问题

      在电商项目中遇到的问题,正常的float、double数据进行运算会出现精度丢失问题,在涉及货币计算时会出现严重后果。

代码:

			System.out.println(0.03+0.0101);
	        System.out.println(1.0-0.52);
	        System.out.println(4.235*1000);
	        System.out.println(13.3/100);

结果:

0.0401
0.48
4235.0
0.133

解决的方式是使用BigDecimal的string构造函数。之所以要使用string构造函数是因为double类型的构造函数同样存在这个问题,这是由于JDK中double类型运算造成不确定的痼疾。

下面是用BigDecimal写的一个工具类解决这个问题 :

public class BigDecimalUtil {

    private BigDecimalUtil(){

    }

    public static BigDecimal add(double v1,double v2){
        BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
        BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
        return b1.add(b2);
    }

    public static BigDecimal sub(double v1,double v2){
        BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
        BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
   
### Java前后端Long类型精度丢失解决方案 在Java与前端交互过程中,由于JavaScript的`Number`类型的值范围有限(约为±(2^53)-1),而Java的`Long`类型可以表示更大的整范围(约±(2^63)-1)。因此,在前后端传递大值时容易发生精度丢失问题。 以下是几种常见的解决方案: #### 方案一:后端将Long类型转为String类型发送到前端 通过修改后端代码,将`Long`类型的字段序列化为字符串形式后再传递至前端。这样可以有效避免因值过大而导致的精度丢失问题[^1]。 ```java import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonSerialize; import com.fasterxml.jackson.databind.ser.std.ToStringSerializer; @Data @TableName("ap_article") public class ApArticle implements Serializable { @TableId(value = "id", type = IdType.ID_WORKER) @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class) // 将字段转换为字符串进行响应 private Long id; } ``` 此方法利用Jackson库中的`ToStringSerializer`实现自动转换功能[^5]。 --- #### 方案二:前端使用BigInt替代Number类型 对于现代浏览器环境下的应用开发,可以通过让前端采用`BigInt`来代替传统的`Number`类型处理大据量场景下可能出现的问题[^4]。需要注意的是该特性仅适用于支持ES2020及以上版本标准的新一代Web客户端程序设计框架之中。 例如: ```javascript let bigIntValue = BigInt('1435421253099634623'); console.log(bigIntValue.toString()); // 输出完整的原始值 ``` 这种方式要求服务端仍然保持原有的据结构不变,只是调整了客户端解析逻辑[^2]。 --- #### 方案三:统一约定并限制ID长度 如果项目允许的话,也可以考虑重新规划业务模型中的唯一标识符生成策略,比如缩短其宽或者选用其他更适合跨平台共享的据格式作为主键定义依据之一[^3]。不过这种方法通常会带来额外的工作负担以及潜在的风险因素,故需谨慎评估实施成本效益比之后再做决定。 --- #### 总结 以上三种方式各有优劣之处,具体选择哪一种取决于实际应用场景需求和技术栈现状等因素综合考量结果得出结论。一般推荐优先尝试第一种做法即借助JSON序列化工具包完成自动化映射操作最为简便高效;而对于那些追求极致性能优化或者是老旧系统升级改造工程,则可能需要结合第二种甚至第三种手段共同作用才能达到理想效果。 ```python # 示例Python伪代码展示如何验证上述理论正确性的简单测试脚本 def test_long_precision(): large_number_str = '1435421253099634623' try: # JavaScript Number 类型无法精确存储这个字 number_value = float(large_number_str) print(f'Float representation: {number_value}') # 使用 Python 的 int 或者 str 来保留原样 exact_representation_via_int = int(large_number_str) print(f'Exact via Int: {exact_representation_via_int}') exact_representation_via_string = large_number_str print(f'Exact via String: "{exact_representation_via_string}"') except Exception as e: print(e) test_long_precision() ```
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