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精度丢失的问题是在其他计算机语言中也都会出现,float和double类型的数据在执行二进制浮点运算的时候,并没有提供完全精确的结果。产生误差不在于数的大小,而是因为数的精度。
关于浮点数存储精度丢失的问题,话题过于庞大,感兴趣的同学可以自行搜索一下:【解惑】剖析float型的内存存储和精度丢失问题
这里简单讨论一下十进制数转二进制为什么会出现精度丢失的现象,十进制数分为整数部分和小数部分,我们分开来看看就知道原因为何:
将被除数每次都除以2,只要除到商为0就可以停止这个过程。
5 / 2 = 2 余 1
2 / 2 = 1 余 0
1 / 2 = 0 余 1
// 结果为 101
这个算法永远都不会无限循环,整数永远都可以使用二进制数精确表示,但小数呢?
每次将小数部分乘2,取出整数部分,如果小数部分为0,就可以停止这个过程。
0.1 * 2 = 0.2 取整数部分0
0.2 * 2 = 0.4 取整数部分0
0.4 * 2 = 0.8 取整数部分0
0.8 * 2 = 1.6 取整数部分1
0.6 * 2 = 1.2 取整数部分1
0.2 * 2 = 0.4 取整数部分0
//... 我想写到这就不必再写了,你应该也已经发现,
// 上面的过程已经开始循环,小数部分永远不能为0
这个算法有一定概率会存在无限循环,即无法用有限长度的二进制数表示十进制的小数,这就是精度丢失问题产生的原因。
我们已经明白为什么精度会存在丢失现象,那么我们就应该知道,当某个业务场景对double数据的精度要求非常高时,就必须采取某种手段来处理这个问题,这也是BigDecimal为什么会被广泛应用于金额支付场景中的原因啦。
BigDecimal类位于
java.math
包下,用于对超过16位有效位的数进行精确的运算。一般来说,double类型的变量可以处理16位有效数,但实际应用中,如果超过16位,就需要BigDecimal类来操作。
既然这样,那用BigDecimal就能够很好解决这个问题咯?
public static void main(String[] args) {
// 方法1
BigDecimal a = new BigDecimal(0.1);
System.out.println("a --> " + a);
// 方法2
BigDecimal b = new BigDecimal("0.1");
System.out.println("b --> " + b);
// 方法3
BigDecimal c = BigDecimal.valueOf(0.1);
System.out.println("c --> " + c);
你可以思考一下,控制台输出会是啥。
a --> 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
b --> 0.1
c --> 0.1
可以看到,使用方法一的构造函数仍然出现了精度丢失的问题,而方法二和方法三符合我们的预期,为什么会这样呢?
这三个方法其实对应着三种不同的构造函数:
// 传入double
public BigDecimal(double val) {
this(val,MathContext.UNLIMITED);
// 传入string
public BigDecimal(String val) {
this(val.toCharArray(), 0, val.length());
public static BigDecimal valueOf(double val) {
// Reminder: a zero double returns '0.0', so we cannot fastpath
// to use the constant ZERO. This might be important enough to
// justify a factory approach, a cache, or a few private
// constants, later.
// 可以看到实际上就是第二种
return new BigDecimal(Double.toString(val));
关于这三个构造函数,JDK已经给出了解释,并用Notes标注:
为了防止以后图片可能会存在显示问题,这里再记录一下:
该方法是不可预测的,以0.1为例,你以为你传了一个double类型的0.1,最后会返回一个值为0.1的BigDecimal吗?不会的,原因在于,0.1无法用有限长度的二进制数表示,无法精确地表示为双精度数,最后的结果会是0.100000xxx。
该方法是完全可预测的,也就是说你传入一个字符串"0.1",他就会给你返回一个值完全为0,1的BigDecimal,官方也表示,能用这个构造函数就用这个构造函数叭。
第二种构造方式已经足够优秀,可你还是想传入一个double值,怎么办呢?官方其实提供给你思路并且实现了它,可以使用
Double.toString(double val)
先将double值转为String,再调用第二种构造方式,你可以直接使用静态方法:
valueOf(double val)
。
BigDecimal所创建的是对象,故我们不能使用传统的
+、-、*、/
等算术运算符直接对其对象进行数学运算,而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是BigDecimal的对象。网上有很多这样的工具类,这边直接贴一下,逻辑不难,主要为了简化项目中频繁互相转化的问题。
/**
* 用于高精确处理常用的数学运算
public class ArithmeticUtils {
//默认除法运算精度
private static final int DEF_DIV_SCALE = 10;
* 提供精确的加法运算
* @param v1 被加数
* @param v2 加数
* @return 两个参数的和
public static double add(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.add(b2).doubleValue();
* 提供精确的加法运算
* @param v1 被加数
* @param v2 加数
* @return 两个参数的和
public static BigDecimal add(String v1, String v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.add(b2);
* 提供精确的加法运算
* @param v1 被加数
* @param v2 加数
* @param scale 保留scale 位小数
* @return 两个参数的和
public static String add(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.add(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
* 提供精确的减法运算
* @param v1 被减数
* @param v2 减数
* @return 两个参数的差
public static double sub(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.subtract(b2).doubleValue();
* 提供精确的减法运算。
* @param v1 被减数
* @param v2 减数
* @return 两个参数的差
public static BigDecimal sub(String v1, String v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.subtract(b2);
* 提供精确的减法运算
* @param v1 被减数
* @param v2 减数
* @param scale 保留scale 位小数
* @return 两个参数的差
public static String sub(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.subtract(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
* 提供精确的乘法运算
* @param v1 被乘数
* @param v2 乘数
* @return 两个参数的积
public static double mul(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.multiply(b2).doubleValue();
* 提供精确的乘法运算
* @param v1 被乘数
* @param v2 乘数
* @return 两个参数的积
public static BigDecimal mul(String v1, String v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.multiply(b2);
* 提供精确的乘法运算
* @param v1 被乘数
* @param v2 乘数
* @param scale 保留scale 位小数
* @return 两个参数的积
public static double mul(double v1, double v2, int scale) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return round(b1.multiply(b2).doubleValue(), scale);
* 提供精确的乘法运算
* @param v1 被乘数
* @param v2 乘数
* @param scale 保留scale 位小数
* @return 两个参数的积
public static String mul(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.multiply(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
* 提供(相对)精确的除法运算,当发生除不尽的情况时,精确到
* 小数点以后10位,以后的数字四舍五入
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @return 两个参数的商
public static double div(double v1, double v2) {
return div(v1, v2, DEF_DIV_SCALE);
* 提供(相对)精确的除法运算。当发生除不尽的情况时,由scale参数指
* 定精度,以后的数字四舍五入
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @param scale 表示表示需要精确到小数点以后几位。
* @return 两个参数的商
public static double div(double v1, double v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero");
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.divide(b2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
* 提供(相对)精确的除法运算。当发生除不尽的情况时,由scale参数指
* 定精度,以后的数字四舍五入
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @param scale 表示需要精确到小数点以后几位
* @return 两个参数的商
public static String div(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero");
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v1);
return b1.divide(b2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
* 提供精确的小数位四舍五入处理
* @param v 需要四舍五入的数字
* @param scale 小数点后保留几位
* @return 四舍五入后的结果
public static double round(double v, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero");
BigDecimal b = new BigDecimal(Double.toString(v));
return b.setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
* 提供精确的小数位四舍五入处理
* @param v 需要四舍五入的数字
* @param scale 小数点后保留几位
* @return 四舍五入后的结果
public static String round(String v, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
BigDecimal b = new BigDecimal(v);
return b.setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
* 取余数
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @param scale 小数点后保留几位
* @return 余数
public static String remainder(String v1, String v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.remainder(b2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
* 取余数 BigDecimal
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @param scale 小数点后保留几位
* @return 余数
public static BigDecimal remainder(BigDecimal v1, BigDecimal v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
return v1.remainder(v2).setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
* 比较大小
* 阿里巴巴开发规范明确:比较BigDecimal的等值需要使用compareTo,不可用equals
* equals会比较值和精度,compareTo会忽略精度
* @param v1 被比较数
* @param v2 比较数
* @return 如果v1 大于v2 则 返回true 否则false
public static boolean compare(String v1, String v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
int bj = b1.compareTo(b2);
boolean res;
if (bj > 0)
res = true;
res = false;
return res;
【强制】如上所示BigDecimal的等值比较应使用compareTo()方法,而不是equals()方法。 说明:equals()方法会比较值和精度(1.0和1.00返回结果为false),而compareTo()则会忽略精度。
关于这一点,我们来看一个例子就明白了:
public static void main(String[] args) {
BigDecimal a = new BigDecimal("1");
BigDecimal b = new BigDecimal("1.0");
System.out.println(a.equals(b)); // false
System.out.println(a.compareTo(b)); //0 表示相等
JDK中对这两个方法的解释是这样的:
x.compareTo(y) <op> 0
来表示
(<, == , > , >= , != , <=)
中的其中一个关系,
<op>
就表示运算符。
source: https://www.cnblogs.com/summerday152/p/14202267.html