关于BigDecimal的一次采坑记录

本文深入探讨了在Java中使用BigDecimal处理浮点数时遇到的精度问题,通过实例解析了为何double和float类型会导致精度丢失,并提出了使用String类型作为BigDecimal参数的避坑策略。同时,文章还提醒开发者在进行乘除运算时应注意小数位数和舍入规则。

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一、上例子


 

对于上面两行代码,使用的构造器一个传入是字符串,一个是double型,那么输出结果是什么呢?如果简单你认为是5432.07的话,我想很多童鞋也踩了这个坑了,输出结果如下:

二、关于Double,Float和BigDecimal的使用

《Effactive Java》这本书中是这么说的,float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算。他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的。然而,它们没有提供完全精确的结果,所以不应该被用于要求精确结果的场合。但是,商业计算往往要求结果精确,需使用BigDecimal。
 

三、为什么BigDecimal因为参数类型不一样,输出结果差别这么大?

double和float类型的数字在底层是用二进制浮点进行运算,而二进制数对于无法准确的表示一部分或者说大部分的double和float精度的数,因此BigDecimal在将double转为BigDecimal的时候,为了和之前精度一致就出错了,我们举个例子来看一下:

下图是0.1十进制转二进制

下图是0.5十进制转二进制

很显然,所以二进制无法完全准确的表示所有的double,float类型的数,因此会出现BigDecimal精度丢失的问题。

 

四、如何避坑?

强烈建议使用String作为参数类型,如果入参是double活着float也给转成String

 

五、BIgDecimal其他的坑

在做乘除法的时候约定好保留小数位数和末位舍入规则。

 

 

### BigDecimal 常见问题及解决方法 #### 处理浮点数运算精度丢失 为了处理浮点数运算中的精度丢失问题,推荐使用 `BigDecimal` 来替代基本数据类型的浮点数表示。创建 `BigDecimal` 对象时应始终用字符串形式传入数值,以避免二进制转换带来的误差。 ```java // 正确做法:使用字符串初始化 BigDecimal a = new BigDecimal("1.0"); BigDecimal b = new BigDecimal("0.9"); // 错误做法:直接用 double 初始化可能导致精度损失 BigDecimal wrongA = new BigDecimal(1.0); ``` #### 除法运算异常处理 当执行除法操作时,如果不指定舍入模式和小数位数,则可能会遇到无限循环小数的情况,进而抛出 `ArithmeticException` 异常。因此,在调用 `divide()` 方法前需预先设定好这些参数[^3]。 ```java public static void safeDivideExample() { BigDecimal dividend = new BigDecimal("1"); BigDecimal divisor = new BigDecimal("3"); // 设置保留两位有效数字并四舍五入 BigDecimal quotient = dividend.divide(divisor, 2, RoundingMode.HALF_DOWN); } ``` #### 舍入模式的选择 不同的业务场景可能需要不同类型的舍入方式。Java 中提供了多种舍入策略供开发者选择: - **RoundingMode.UP**: 远离零方向舍入。 - **RoundingMode.DOWN**: 靠近零方向舍入。 - **RoundingMode.CEILING**: 向正无穷大方向舍入。 - **RoundingMode.FLOOR**: 向负无穷大方向舍入。 - **RoundingMode.HALF_UP / HALF_DOWN / HALF_EVEN**: 根据中间值的不同取相应的向上或向下取整逻辑。 对于金融计算而言,默认建议选用 `HALF_UP` 或者 `HALF_EVEN`(银行家算法),因为这两种方案能够较好地平衡统计偏差的影响[^5]。 #### 工具类封装 考虑到实际开发过程中频繁涉及的大数运算需求,可以考虑编写一套基于 `BigDecimal` 的辅助函数库,简化日常编码工作量的同时提高代码可读性和维护性。下面是一个简单的加减乘除实现例子: ```java import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; public class BigDecimalUtil { private static final int SCALE = 2; // 默认保留两位小数 /** * 加法运算 */ public static BigDecimal add(BigDecimal v1, BigDecimal v2){ return v1.add(v2).setScale(SCALE,RoundingMode.HALF_UP); } /** * 减法运算 */ public static BigDecimal sub(BigDecimal v1, BigDecimal v2){ return v1.subtract(v2).setScale(SCALE,RoundingMode.HALF_UP); } /** * 乘法运算 */ public static BigDecimal mul(BigDecimal v1, BigDecimal v2){ return v1.multiply(v2).setScale(SCALE,RoundingMode.HALF_UP); } /** * 除法运算 */ public static BigDecimal div(BigDecimal v1, BigDecimal v2,int scale){ if (scale < 0) throw new IllegalArgumentException("The scale must be greater than or equal to zero."); return v1.divide(v2,scale,RoundingMode.HALF_UP); } } ```
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