無(wú)論在什么業(yè)務(wù)中，錢(qián)?是非常重要的東西，對(duì)賬的時(shí)候一定要對(duì)的上，不能這邊少一分錢(qián)那邊多一分錢(qián)。對(duì)于數(shù)值的計(jì)算，尤其是小數(shù)，floate和double都是禁止使用的。

阿里強(qiáng)制要求存放小數(shù)時(shí)使用 decimal，禁止使用 float 和 double。

說(shuō)明：float 和 double 在存儲(chǔ)的時(shí)候，存在精度損失的問(wèn)題，很可能在值的比較時(shí)，得到不正確的結(jié)果。如果存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)范圍超過(guò) decimal 的范圍，建議將數(shù)據(jù)拆成整數(shù)和小數(shù)分開(kāi)存儲(chǔ)。

處理方式可以為：mysql?可以用?decimal?，如果你是用?java， 在商業(yè)計(jì)算中我們要用?java.math.BigDecimal，注意：如果需要精確計(jì)算，非要用String來(lái)構(gòu)造BigDecimal不可！

那么到底是什么情況？為什么我們的賬戶一會(huì)少一分一會(huì)多一分(往往是少一分)，如何解決呢？

一個(gè)例子說(shuō)明

廢話不多說(shuō)，當(dāng)我們拿著一塊錢(qián)去買(mǎi)了一根9毛的棒冰會(huì)發(fā)生啥？本來(lái)只剩1毛錢(qián)就不多了，老板還扣我0.000....0002分？上圖：

問(wèn)題原因

無(wú)論是我們本文提到的double，還是float，都是浮點(diǎn)數(shù)。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，浮點(diǎn)(英語(yǔ)：floating point，縮寫(xiě)為FP)是一種對(duì)于實(shí)數(shù)的近似值數(shù)值表現(xiàn)法，由一個(gè)有效數(shù)字(即尾數(shù))加上冪數(shù)來(lái)表示，通常是乘以某個(gè)基數(shù)的整數(shù)次指數(shù)得到。以這種表示法表示的數(shù)值，稱為浮點(diǎn)數(shù)(floating-point number)。

劃重點(diǎn)，???其實(shí)我覺(jué)得很好理解，我們之前說(shuō)過(guò)，計(jì)算機(jī)計(jì)算加減乘除啊，都是用的加法器，實(shí)質(zhì)都是二進(jìn)制的加法處理。那么這里就有一個(gè)二進(jìn)制表示的問(wèn)題。試想，4，2，8之流都是2的冪次方，可以完美用二進(jìn)制表示，計(jì)算當(dāng)然不會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。對(duì)于0，1，3，5之類也都可以用二進(jìn)制來(lái)表示出來(lái)，所以，整數(shù)肯定是沒(méi)問(wèn)題的。

但是對(duì)于小數(shù)呢？1(2的0次方)、0.5(2的-1次方)、0.25(2的-2次方)、0.75(2的-1次方+2的-2次方)，那都是可以轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制的小數(shù)：

但是如十進(jìn)制的0.1，就無(wú)法用二進(jìn)制準(zhǔn)確的表示出來(lái)(你用2的次方來(lái)湊湊？)。因此只能使用近似值的方式表達(dá)。如果我們嘗試著把10進(jìn)制的0.1轉(zhuǎn)化成二進(jìn)制，會(huì)怎么轉(zhuǎn)呢？

在十進(jìn)制中，0.1如何計(jì)算出來(lái)的呢？

0.1 = 1 ÷ 10

那么二進(jìn)制中也是同理：

1 ÷ 1010

我們回到小學(xué)的課堂，來(lái)列豎式吧：

0.000110011...
------------------
1010 ) 1 0000
1010
------
1100
1010
----
10000
1010
-----
1100
1010
----
10

很顯然，除不盡，除出了一個(gè)無(wú)限循環(huán)小數(shù)：二進(jìn)制的 0.0001100110011...

有的同學(xué)表示懷疑？這結(jié)果正確？

我寫(xiě)在這里當(dāng)然正確啦，前面標(biāo)注了是二進(jìn)制，小數(shù)點(diǎn)后面一位就是-1次方依次計(jì)算，我們的0.1是不是介于(2的-3次方)和(2的-4次方)之間，那么顯然是從小數(shù)點(diǎn)第四個(gè)開(kāi)始有1。

好了，那么，如何在計(jì)算機(jī)中表示這個(gè)無(wú)限不循環(huán)的小數(shù)呢？只能考慮按照不同的精度保留不同的位數(shù)。

我們知道float是單精度的(JAVA中是32位)，double是雙精度的(JAVA中是64位)。不同的精度，其實(shí)就是保留的有效數(shù)字位數(shù)不同，保留的位數(shù)越多，精度越高。

所以，浮點(diǎn)數(shù)在Java中是無(wú)法精確表示的，因?yàn)榇蟛糠指↑c(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制是一個(gè)無(wú)限不循環(huán)的小數(shù)，只能通過(guò)保留精度的方式進(jìn)行近似表示。

問(wèn)題的解決

String?構(gòu)造方法是完全可預(yù)知的：寫(xiě)入?newBigDecimal("0.1")?將創(chuàng)建一個(gè)?BigDecimal，它正好等于預(yù)期的 0.1。因此，比較而言，通常建議優(yōu)先使用String構(gòu)造方法。

使用BigDecimal(String val)！

//加法
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);
}

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

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

//除法
public static BigDecimal div(double v1,double v2){
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.divide(b2,2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);//四舍五入,保留2位小數(shù),應(yīng)對(duì)除不盡的情況
}

那么，上面的精度丟失問(wèn)題就迎刃而解了。但是除不盡怎么辦？比如10.0除以這里的3.0，保留小數(shù)點(diǎn)后三位有效數(shù)字：

那么，每個(gè)用戶得到的都是3.333元，三個(gè)用戶加起來(lái)是得不到10塊錢(qián)的。

對(duì)于除法，始終會(huì)產(chǎn)生除不盡的情況怎么辦？有個(gè)詞叫軋差

什么意思呢？舉個(gè)簡(jiǎn)單例子。假如現(xiàn)在需要把10元分成3分，如果是10除以3這么除，會(huì)發(fā)現(xiàn)為3.33333無(wú)窮盡的3。這些數(shù)字完全無(wú)法在程序或數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行精確的存儲(chǔ)。

簡(jiǎn)單理解就是，當(dāng)除不盡或需去除小數(shù)點(diǎn)的時(shí)候，前面的n-1筆(這里n=3)做四舍五入。最后一筆做兜底(總金額減去前面n-1筆之和)。這樣保證總金額的不會(huì)丟失。

比如10塊錢(qián)，三個(gè)用戶分，前面兩個(gè)用戶只能各分到3.333塊錢(qián)，最后一個(gè)用戶分到3.334塊錢(qián)。保證總額不變。是不是感覺(jué)很機(jī)智

好了，我們可以準(zhǔn)確地管理我們的錢(qián)了。不過(guò)針對(duì)這個(gè)錢(qián)的問(wèn)題，更機(jī)智的我選擇保存錢(qián)的時(shí)候用分為單位來(lái)操作和保存，能少一事就少一事吧。當(dāng)然了，有的時(shí)候必須用到小數(shù)的時(shí)候，請(qǐng)記住我們?cè)撊绾问褂门秪

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的bigdecimal取小数部分_小数精度丢失问题分析和解决的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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