为什么不能用浮点型表示金额？

扼要答复

由于存在精度丢失的风险
《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：“浮点数之间的等值判断，根本数据类型不能用 == 来比力，包装数据类型不能用 equals 来判断”。“为了避免精度丢失，可以使用 BigDecimal 来进行浮点数的运算”。
浮点数的运算竟然还会有精度丢失的风险吗？确实会！
浮点数运算精度丢失代码演示：

1. float a = 2.0f - 1.9f;
2. float b = 1.8f - 1.7f;
3. System.out.println(a);// 0.100000024
4. System.out.println(b);// 0.099999905
5. System.out.println(a == b);// false

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为什么会出现这个问题？
这个和计算机生存浮点数的机制有很大关系。我们知道计算机是二进制的，而且计算机在表示一个数字时，宽度是有限的，无限循环的小数存储在计算机时，只能被截断，所以就会导致小数精度发生损失的情况。这也就是解释了为什么浮点数没有办法用二进制准确表示。
就比如说十进制下的 0.2 就没办法准确转换成二进制小数：

1. // 0.2 转换为二进制数的过程为，不断乘以 2，直到不存在小数为止，
2. // 在这个计算过程中，得到的整数部分从上到下排列就是二进制的结果。
3. 0.2 * 2 = 0.4 -> 0
4. 0.4 * 2 = 0.8 -> 0
5. 0.8 * 2 = 1.6 -> 1
6. 0.6 * 2 = 1.2 -> 1
7. 0.2 * 2 = 0.4 -> 0（发生循环）
8. ...

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怎样解决浮点数运算的精度丢失问题？

BigDecimal 可以实现对浮点数的运算，不会造成精度丢失。通常情况下，大部分需要浮点数准确运算结果的业务场景（比如涉及到钱的场景）都是通过 BigDecimal 来做的。

1. BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
2. BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
3. BigDecimal c = new BigDecimal("0.8");
5. BigDecimal x = a.subtract(b);
6. BigDecimal y = b.subtract(c);
8. System.out.println(x); /* 0.1 */
9. System.out.println(y); /* 0.1 */
10. System.out.println(Objects.equals(x, y)); /* true */

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关于 BigDecimal 的详细介绍，具体可以看这篇文章
凌驾 long 整型的数据应该怎样表示？

根本数值类型都有一个表达范围，如果凌驾这个范围就会有数值溢出的风险。
在 Java 中，64 位 long 整型是最大的整数类型。

1. long l = Long.MAX_VALUE;
2. System.out.println(l + 1); // -9223372036854775808
3. System.out.println(l + 1 == Long.MIN_VALUE); // true

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BigInteger 内部使用 int[] 数组来存储任意大小的整形数据。
相对于常规整数类型的运算来说，BigInteger 运算的服从会相对较低。
BigDecimal详细介绍

BigDecimal 介绍

BigDecimal 可以实现对浮点数的运算，不会造成精度丢失。
通常情况下，大部分需要浮点数准确运算结果的业务场景（比如涉及到钱的场景）都是通过 BigDecimal 来做的。
想要解决浮点数运算精度丢失这个问题，可以直接使用 BigDecimal 来定义浮点数的值，然后再进行浮点数的运算操作即可。

1. BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
2. BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
3. BigDecimal c = BigDecimal.valueOf(0.8);
5. BigDecimal x = a.subtract(b);
6. BigDecimal y = b.subtract(c);
8. System.out.println(x.compareTo(y));// 0

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BigDecimal 常见方法

创建

在使用 BigDecimal 时，为了防止精度丢失，保举使用它的BigDecimal(String val)构造方法或者 BigDecimal.valueOf(double val) 静态方法来创建对象。
《阿里巴巴 Java 开发手册》对这部分内容也有提到，如下图所示。

1. public static BigDecimal valueOf(double val) {
2.     return new BigDecimal(Double.toString(val));
3. }

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加减乘除

• add 方法：两个 BigDecimal 对象相加
  
• subtract 方法：两个 BigDecimal 对象相减
  
• multiply 方法：两个 BigDecimal 对象相乘
  
• divide 方法：两个 BigDecimal 对象相除。
  

1. BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
2. BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
3. System.out.println(a.add(b));// 1.9
4. System.out.println(a.subtract(b));// 0.1
5. System.out.println(a.multiply(b));// 0.90
6. System.out.println(a.divide(b));// 无法除尽，抛出 ArithmeticException 异常
7. System.out.println(a.divide(b, 2, RoundingMode.HALF_UP));// 1.11

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这里需要注意的是，在使用 divide 方法的时候尽量使用 3 个参数版本，而且RoundingMode 不要选择 UNNECESSARY，否则很可能会碰到 ArithmeticException（无法除尽出现无限循环小数的时候），此中 scale 表示要生存几位小数，roundingMode 代表生存规则。

1. public BigDecimal divide(BigDecimal divisor, int scale, RoundingMode roundingMode) {
2.     return divide(divisor, scale, roundingMode.oldMode);
3. }

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生存几位小数 setScale

通过 setScale方法设置生存几位小数以及生存规则。生存规则如上，不需要记，IDEA 会提示。

1. BigDecimal m = new BigDecimal("1.255433");
2. BigDecimal n = m.setScale(3, RoundingMode.HALF_DOWN);
3. System.out.println(n);// 1.255

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生存规则非常多，这里枚举几种:

1. public enum RoundingMode {
2.    // 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
3.    // -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
4.    UP(BigDecimal.ROUND_UP),//远离零方向舍入，无论正负
5.    // 2.5 -> 2 , 1.6 -> 1
6.    // -1.6 -> -1 , -2.5 -> -2
7.    DOWN(BigDecimal.ROUND_DOWN),//向零方向舍入，直接去掉小数部分。
8.    // 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
9.    // -1.6 -> -1 , -2.5 -> -2
10.    CEILING(BigDecimal.ROUND_CEILING),//向正无穷方向舍入。
11.    // 2.5 -> 2 , 1.6 -> 1
12.    // -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
13.    FLOOR(BigDecimal.ROUND_FLOOR),//向负无穷方向舍入。
14.    // 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
15.    // -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
16.    HALF_UP(BigDecimal.ROUND_HALF_UP),//四舍五入，小数部分 >= 0.5 向上，否则向下。
17.    //......
18. }

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等值比力问题

《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：

BigDecimal 使用 equals() 方法进行等值比力出现问题的代码示例：

1. BigDecimal a = new BigDecimal("1");
2. BigDecimal b = new BigDecimal("1.0");
3. System.out.println(a.equals(b));//false

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这是由于BigDecimal的 equals() 方法不仅仅会比力值的大小（value）还会比力精度（scale），而 compareTo() 方法比力的时候会忽略精度。
1.0 的 scale 是 1，1 的 scale 是 0，因此 a.equals(b) 的结果是 false。

compareTo() 方法可以比力两个 BigDecimal 的值：
a.compareTo(b) : 返回 -1 表示 a 小于 b，0 表示 a 等于 b ， 1 表示 a 大于 b。

1. BigDecimal a = new BigDecimal("1");
2. BigDecimal b = new BigDecimal("1.0");
3. System.out.println(a.compareTo(b));//0

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BigDecimal 存在的性能问题

由于其准确性和机动性，BigDecimal 在某些场景下同样可能会带来性能问题。
BigDecimal的性能问题主要源于以下几点：

• 内存占用：BigDecimal 对象的内存占用较大，尤其是在处理大数字时。每个 BigDecimal 实例都需要维护其精度和标度等信息，这会导致内存开销增加。
  
• 不可变性：BigDecimal 是不可变类，每次进行运算或修改值时都会生成一个新的 BigDecimal 实例。这意味着频繁的操作可能会导致大量的对象创建和垃圾回收，对性能造成肯定的影响。
  
• 运算复杂性：由于 BigDecimal 要求准确计算，它在执行加、减、乘、除等运算时会比力复杂。这些运算需要更多的计算和处理时间，相比原生的根本类型，会带来肯定的性能损耗。
  

性能问题验证：

1. @Slf4j
2. public class BigDecimalEfficiency {
4.     //执行次数
5.     public static int REPEAT_TIMES = 10000000;
7.     // 转BigDecimal 类型计算
8.     public static double computeByBigDecimal(double a, double b) {
9.         BigDecimal result = BigDecimal.valueOf(0);
10.         BigDecimal decimalA = BigDecimal.valueOf(a);
11.         BigDecimal decimalB = BigDecimal.valueOf(b);
12.         for (int i = 0; i < REPEAT_TIMES; i++) {
13.             result = result.add(decimalA.multiply(decimalB));
14.         }
15.         return result.doubleValue();
16.     }
18.     // 转double 类型计算
19.     public static double computeByDouble(double a, double b) {
20.         double result = 0;
21.         for (int i = 0; i < REPEAT_TIMES; i++) {
22.             result += a * b;
23.         }
24.         return result;
25.     }
27.     public static void main(String[] args) {
28.         long start1 = System.nanoTime();
29.         double result1 = computeByBigDecimal(0.120001110034, 11.22);
30.         long end1 = System.nanoTime();
31.         long start2 = System.nanoTime();
32.         double result2 = computeByDouble(0.120001110034, 11.22);
33.         long end2 = System.nanoTime();
35.         long timeUsed1 = (end1 - start1);
36.         long timeUsed2 = (end2 - start2);
37.         log.info("result by BigDecimal:{},time used:{}", result1, timeUsed1);
38.         log.info("result by Double:{},time used:{}", result2, timeUsed2);
39.         log.info("timeUsed1/timeUsed2=" + timeUsed1 / timeUsed2);
40.     }
41. }

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运行结果：

性能优化策略

BigDecimal 性能问题优化策略，可以考虑以下几点优化策略：

• 避免频繁的对象创建：尽量复用 BigDecimal 对象，而不是每次运算都创建新的实例。可以使用 BigDecimal 的 setScale() 方法设置精度和舍入模式，而不是每次都创建新的对象。
  
• 使用原生类型替换：对于一些不需要准确计算的场景，可以使用原生类型（如 int、double、long）来进行运算，以进步性能。只在最后需要准确结果时再转换为 BigDecimal。
  
• 使用适当的缓存策略：对于频繁使用的 BigDecimal 对象，可以考虑使用缓存来避免重复创建和销毁。例如，使用对象池或缓存来管理常用的 BigDecimal 对象，以镌汰对象创建和垃圾回收的开销。
  
• 考虑并行计算：对于大规模的计算使命，可以考虑使用并行计算来进步性能。Java 8 提供了 Stream API 和并行流（parallel stream），可以方便地实现并行计算。
  

需要根据具体的应用场景和需求来权衡准确性和性能，选择合适的处理方式。在对性能要求较高的场景下，可以考虑使用其他更适合的数据类型或算法来替换 BigDecimal。在需要精度计算的情况下，也不能由于BigDecimal存在肯定的性能问题二选择弃用，顾此失彼。
BigDecimal 工具类分享

网上有一个使用人数比力多的 BigDecimal 工具类，提供了多个静态方法来简化 BigDecimal 的操作。源码：

1. public class BigDecimalUtil {
3.     /**
4.      * 默认除法运算精度
5.      */
6.     private static final int DEF_DIV_SCALE = 10;
8.     private BigDecimalUtil() {
9.     }
11.     /**
12.      * 提供精确的加法运算。
13.      *
14.      * @param v1 被加数
15.      * @param v2 加数
16.      * @return 两个参数的和
17.      */
18.     public static double add(double v1, double v2) {
19.         BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
20.         BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
21.         return b1.add(b2).doubleValue();
22.     }
24.     /**
25.      * 提供精确的减法运算。
26.      *
27.      * @param v1 被减数
28.      * @param v2 减数
29.      * @return 两个参数的差
30.      */
31.     public static double subtract(double v1, double v2) {
32.         BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
33.         BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
34.         return b1.subtract(b2).doubleValue();
35.     }
37.     /**
38.      * 提供精确的乘法运算。
39.      *
40.      * @param v1 被乘数
41.      * @param v2 乘数
42.      * @return 两个参数的积
43.      */
44.     public static double multiply(double v1, double v2) {
45.         BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
46.         BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
47.         return b1.multiply(b2).doubleValue();
48.     }
50.     /**
51.      * 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。
52.      *
53.      * @param v1 被除数
54.      * @param v2 除数
55.      * @return 两个参数的商
56.      */
57.     public static double divide(double v1, double v2) {
58.         return divide(v1, v2, DEF_DIV_SCALE);
59.     }
61.     /**
62.      * 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。
63.      *
64.      * @param v1    被除数
65.      * @param v2    除数
66.      * @param scale 表示表示需要精确到小数点以后几位。
67.      * @return 两个参数的商
68.      */
69.     public static double divide(double v1, double v2, int scale) {
70.         if (scale < 0) {
71.             throw new IllegalArgumentException(
72.                     "The scale must be a positive integer or zero");
73.         }
74.         BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
75.         BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
76.         return b1.divide(b2, scale, RoundingMode.HALF_EVEN).doubleValue();
77.     }
79.     /**
80.      * 提供精确的小数位四舍五入处理。
81.      *
82.      * @param v     需要四舍五入的数字
83.      * @param scale 小数点后保留几位
84.      * @return 四舍五入后的结果
85.      */
86.     public static double round(double v, int scale) {
87.         if (scale < 0) {
88.             throw new IllegalArgumentException(
89.                     "The scale must be a positive integer or zero");
90.         }
91.         BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(v);
92.         BigDecimal one = new BigDecimal("1");
93.         return b.divide(one, scale, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue();
94.     }
96.     /**
97.      * 提供精确的类型转换(Float)
98.      *
99.      * @param v 需要被转换的数字
100.      * @return 返回转换结果
101.      */
102.     public static float convertToFloat(double v) {
103.         BigDecimal b = new BigDecimal(v);
104.         return b.floatValue();
105.     }
107.     /**
108.      * 提供精确的类型转换(Int)不进行四舍五入
109.      *
110.      * @param v 需要被转换的数字
111.      * @return 返回转换结果
112.      */
113.     public static int convertsToInt(double v) {
114.         BigDecimal b = new BigDecimal(v);
115.         return b.intValue();
116.     }
118.     /**
119.      * 提供精确的类型转换(Long)
120.      *
121.      * @param v 需要被转换的数字
122.      * @return 返回转换结果
123.      */
124.     public static long convertsToLong(double v) {
125.         BigDecimal b = new BigDecimal(v);
126.         return b.longValue();
127.     }
129.     /**
130.      * 返回两个数中大的一个值
131.      *
132.      * @param v1 需要被对比的第一个数
133.      * @param v2 需要被对比的第二个数
134.      * @return 返回两个数中大的一个值
135.      */
136.     public static double returnMax(double v1, double v2) {
137.         BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
138.         BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
139.         return b1.max(b2).doubleValue();
140.     }
142.     /**
143.      * 返回两个数中小的一个值
144.      *
145.      * @param v1 需要被对比的第一个数
146.      * @param v2 需要被对比的第二个数
147.      * @return 返回两个数中小的一个值
148.      */
149.     public static double returnMin(double v1, double v2) {
150.         BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
151.         BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
152.         return b1.min(b2).doubleValue();
153.     }
155.     /**
156.      * 精确对比两个数字
157.      *
158.      * @param v1 需要被对比的第一个数
159.      * @param v2 需要被对比的第二个数
160.      * @return 如果两个数一样则返回0，如果第一个数比第二个数大则返回1，反之返回-1
161.      */
162.     public static int compareTo(double v1, double v2) {
163.         BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
164.         BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
165.         return b1.compareTo(b2);
166.     }
168. }

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小结

浮点数没有办法用二进制准确表示，因此存在精度丢失的风险。不过，Java 提供了BigDecimal 来操作浮点数。BigDecimal 的实现使用到了 BigInteger （用来操作大整数）, 所差别的是 BigDecimal 加入了小数位的概念。

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