前言

我们都知道浮点型变量在进行计算的时候会出现丢失精度的问题。如下一段代码:

System.out.println(0.05 + 0.01);
System.out.println(1.0 - 0.42);
System.out.println(4.015 * 100);
System.out.println(123.3 / 100); 输出:
0.060000000000000005
0.5800000000000001
401.49999999999994
1.2329999999999999
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可以看到在Java中进行浮点数运算的时候,会出现丢失精度的问题。那么我们如果在进行商品价格计算的时候,就会出现问题。很有可能造成我们手中有0.06元,却无法购买一个0.05元和一个0.01元的商品。因为如上所示,他们两个的总和为0.060000000000000005。这无疑是一个很严重的问题,尤其是当电商网站的并发量上去的时候,出现的问题将是巨大的。可能会导致无法下单,或者对账出现问题。所以接下来我们就可以使用Java中的BigDecimal类来解决这类问题。

Java中float的精度为6-7位有效数字。double的精度为15-16位

API

	方法                    描述
add(BigDecimal) BigDecimal对象中的值相加,然后返回这个对象。
subtract(BigDecimal) BigDecimal对象中的值相减,然后返回这个对象。
multiply(BigDecimal) BigDecimal对象中的值相乘,然后返回这个对象。
divide(BigDecimal) BigDecimal对象中的值相除,然后返回这个对象。
toString() 将BigDecimal对象的数值转换成字符串。
doubleValue() 将BigDecimal对象中的值以双精度数返回。
floatValue() 将BigDecimal对象中的值以单精度数返回。
longValue() 将BigDecimal对象中的值以长整数返回。
intValue() 将BigDecimal对象中的值以整数返回。
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BigDecimal精度也丢失

我们在使用BigDecimal时,使用它的BigDecimal(String)构造器创建对象才有意义。其他的如BigDecimal b = new BigDecimal(1)这种,还是会发生精度丢失的问题。如下代码:

BigDecimal a = new BigDecimal(1.01);
BigDecimal b = new BigDecimal(1.02);
BigDecimal c = new BigDecimal("1.01");
BigDecimal d = new BigDecimal("1.02");
System.out.println(a.add(b));
System.out.println(c.add(d)); 输出:
2.0300000000000000266453525910037569701671600341796875
2.03
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可见论丢失精度BigDecimal显的更为过分。但是使用Bigdecimal的BigDecimal(String)构造器的变量在进行运算的时候却没有出现这种问题。 究其原因计算机组成原理里面都有,它们的编码决定了这样的结果。long可以准确存储19位数字,而double只能准备存储16位数字。double由于有exp位,可以存16位以上的数字,但是需要以低位的不精确作为代价。如果需要高于19位数字的精确存储,则必须用BigInteger来保存,当然会牺牲一些性能。所以我们一般使用BigDecimal来解决商业运算上丢失精度的问题的时候,声明BigDecimal对象的时候一定要使用它构造参数为String的类型的构造器。

同时这个原则Effective Java和MySQL 必知必会中也都有提及。float和double只能用来做科学计算和工程计算。商业运算中我们要使用BigDecimal。

正确运用BigDecimal

BigDecimal BigDecimal(double d); //不允许使用 BigDecimal BigDecimal(String s); //常用,推荐使用 static BigDecimal valueOf(double d); //常用,推荐使用 其原因有

  • double 参数的构造方法,不允许使用!!!!因为它不能精确的得到相应的值;
  • String 构造方法是完全可预知的: 写入 new BigDecimal("0.1") 将创建一个 BigDecimal,它正好等于预期的0.1; 因此,通常建议优先使用 String 构造方法;
  • 静态方法 valueOf(double val) 内部实现,仍是将 double 类型转为 String 类型; 这通常是将 double(或float)转化为 BigDecimal 的首选方法;

BigDecimal 的大小比较

例子:a.compareTo(b) < 0

compareTo 返回: -1,0,1

-1 小于
0 等于
1 大于

BigDecimal 的小数点后位数

BigDecimal c = new BigDecimal("2.224667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_UP);
System.out.println(c);//2.23 跟上面相反,进位处理
----------
ROUND_CEILING 天花板(向上):正数进位向上,负数舍位向上
BigDecimal f = new BigDecimal("2.224667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_CEILING);
System.out.println(f);//2.23 如果是正数,相当于BigDecimal.ROUND_UP BigDecimal g = new BigDecimal("-2.225667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_CEILING);
System.out.println(g);//-2.22 如果是负数,相当于BigDecimal.ROUND_DOWN
----------
ROUND_FLOOR 地板(向下):正数舍位向下,负数进位向下
BigDecimal h = new BigDecimal("2.225667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_FLOOR);
System.out.println(h);//2.22 如果是正数,相当于BigDecimal.ROUND_DOWN BigDecimal i = new BigDecimal("-2.224667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_FLOOR);
----------
ROUND_HALF_UP
BigDecimal d = new BigDecimal("2.225").setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
System.out.println("ROUND_HALF_UP"+d); //2.23 四舍五入(若舍弃部分>=.5,就进位)
----------
ROUND_HALF_DOWN
BigDecimal e = new BigDecimal("2.225").setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN);
System.out.println("ROUND_HALF_DOWN"+e);//2.22 四舍五入(若舍弃部分>.5,就进位)
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int和Integer的区别

  • int是java提供的8种原始类型之一,java为每个原始类型提供了封装类,Integer是int的封装类。int默认值是0,而Integer默认值是null;
  • int和Integer(无论是否new)比较,都为true, 因为会把Integer自动拆箱为int再去比;
  • Integer是引用类型,用==比较两个对象,其实比较的是它们的内存地址,所以不同的Integer对象肯定是不同的;
  • 但是对于Integer i=,java在编译时会将其解释成Integer i=Integer.valueOf();。但是,Integer类缓存了[-128,127]之间的整数, 所以对于Integer i1=127;与Integer i2=127; 来说,i1==i2,因为这二个对象指向同一个内存单元。 而Integer i1=128;与Integer i2=128; 来说,i1==i2为false。

各自的应用场景

  • Integer默认值是null,可以区分未赋值和值为0的情况。比如未参加考试的学生和考试成绩为0的学生
  • 加减乘除和比较运算较多,用int
  • 容器里推荐用Integer。 对于PO实体类,如果db里int型字段允许null,则属性应定义为Integer。 当然,如果系统限定db里int字段不允许null值,则也可考虑将属性定义为int。
  • 对于应用程序里定义的枚举类型, 其值如果是整形,则最好定义为int,方便与相关的其他int值或Integer值的比较
  • Integer提供了一系列数据的成员和操作,如Integer.MAX_VALUE,Integer.valueOf(),Integer.compare(),compareTo(),不过一般用的比较少。建议,一般用int类型,这样一方面省去了拆装箱,另一方面也会规避数据比较时可能带来的bug。

作者:BothEyes1993
链接:https://juejin.im/post/5d2195b0e51d4577407b1db2
来源:掘金
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