go int64传到前端导致溢出问题排查

简介

​ 开周会的时候一位同事分享了一个踩坑经验，说在go里面还好好的int64类型，到前端就变得奇奇怪怪了，和原来不一样了。正好我对前端javascript有一点点了解，然后连夜写了点代码探索了一下这个问题。这个问题的本质是javascript number类型能表示的数据范围不能完整包括go中int64的范围导致的。下面看笔者娓娓道来。

踩坑分析

​ 话不多说，我们使用以下代码构建一下go http后端实验场景。下面代码提供了go原生的http api和http框架gin两种方式启动http服务。读者们可以运行这两种方式之中的任意一种去将服务跑起来。

type Data struct {
   Id int64 `json:"id"`
}

// 构建实验数据。
var int64Data = []Data{
   {
      Id: 1,
   },
   {
      Id: 2,
   },
   {
      Id: 3,
   },
   {
      Id: 1 << 53,
   },
   {
      Id: 1<<53 + 1,
   },
   {
      Id: 1<<53 + 2,
   },
   {
      Id: 1<<53 + 3,
   },
}

// go 原生http服务
func TestHttpJson(t *testing.T) {
   var httpJsonTestHandler = func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
      r.Header.Set("Access-Control-Allow-Origin", "*")
      w.Header().Set("content-type", "text/json")
      if resByte, jsonErr := json.Marshal(int64Data); jsonErr != nil {
         w.Write([]byte(jsonErr.Error()))
         log.Fatal(jsonErr)
      } else {
         w.Write(resByte)
      }
      return
   }
   http.HandleFunc("/json_test", httpJsonTestHandler)
   err := http.ListenAndServe(":8888", nil)
   if err != nil {
      log.Fatal("ListenAndServe: ", err)
   }
   select {}
}

// gin http服务
func TestJsonNumberWithGin(t *testing.T) {
   r := gin.Default()
   r.GET("json_test", func(c *gin.Context) {
      c.Request.Header.Set("Access-Control-Allow-Origin", "*")
      c.JSON(http.StatusOK, int64Data)
   })
   r.Run(":8888")
}

运行起来服务之后，我们使用postman访问一下这个接口。这看起来没有什么问题啊，一切正常的样子。但是这只是表象。因为我们返回的是字符数组，postman读的也是字符数组，所以相当于postman拿到字符数组之后拼接成字符串展示给我们，这样子的话无论你后端的http接口返回的是什么，postman都能给你做一摸一样的展示。同理，在浏览器上访问这个接口意识这样的，数据看不出什么异样。

​ 这里其实是障眼法，当我们看到在postman上展示没有问题，就会理所当然的觉得在实际的前端javasrcipt运行环境中没有问题，从而忽视这个问题。但是现实往往和理想是有差距的，下面我们看看在javascript中实际的运行效果吧。这里笔者用的是node.js访问http接口的方式。如果机器本地没有node.js建议安装一下，如果你和笔者一样用的是mac，执行下面指令即可安装：

brew install node

如果是windows,去node官网（https://nodejs.org/en/download/）下载之后傻瓜式安装即可。

在javascript中访问http接口，笔者这里用的是axios，也算是前端中比较常用的http库了，可以通过运行下面脚本安装：

npm install axios

下面是javascript访问http接口代码jsonNumberTest.js：

const axios = require('axios');

axios.get('http://127.0.0.1:8888/json_test').then(
    res => {
        const { data } = res
        console.info(data)
    }
).catch(err => {
    console.log(err.message)
})

通过运行下面脚本执行这个javascript程序：

node jsonNumberTest.js

让我们来看看结果吧。

​ 这里我们可以看到他的不同之处了，对于这个数组的前三个数，1，2，3没什么异样，但是后面这些数字明显就不一样了。我们http接口中返回的四个数字是1<<53, 1 << 53+1, 1<< 53 + 2, 1 << 53 + 3，但是我们看这个在nodejs中的打印出来的明显就不具有连续性。问题来了，是什么东西造成的呢。

​ 事情的真相是javascript中的数字只有number这个数据类型是浮点数，不像go中具有那么丰富的基础数据类型，也就是说在go中的int, int32, int64, float32....，这些与数字相关的数据类型到了js这里只有一个number类型和他对应，如果go中的数字超出javascript number能表示的范围，就会出现上面的现象。下面我们来看下javascript中的number类型，其实也就是计算机中的浮点数表示。

计算机中的浮点数表示

​ 我们知道，在现实世界中，两个小数之间存在着无数多的小数，但是计算机能表示的数是有限的，所以在计算机中浮点数会存在一定的精度缺失，也就是说又一些小数只能逼近，却不可以精确的表示。

​ 当前大多数编程语言采用的都是国际标准IEEE754实现浮点数的存储。在IEEE754中，每一个二进制表达式的值可以通过下面公式计算获得：

\[V = (-1)^s * M * 2^E
\]

公式中的字母含义与在二进制表达式中的位置如下图所示。

• 对于单精度浮点数，符号位占1位，指数位占8位，有效数位占23位
• 对于双精度浮点数，符号位占1位，指数位占11位，有效数位占52位

​ IEEE754规定在规范化表示的时候，M要写成1.XXXXXXX的形式，其中XXXXXXX是小数部分。这里的1不需要存储，实际计算的时候把他加上就好。

另外在科学计数法中E是可以出现负数的，所以为了E的正数部分和负数部分的分布是均匀的，在计算的时候指数位的值要减去指数位表示范围的中间值。什么意思呢？也就是说如果是在单精度的浮点数表示，指数位占8位，那么他的取值范围就是[0, 255], 那么要减去的中间数是127，那么如果实际计算的时候指数位置的值位10（十进制），那么实际在指数位存储的应该是10 + 127 = 137。同理双精度的取值范围是[0，2047]，那么中间数就是1023.

​ 下面我们举一个例子，我们看下单精度浮点数6.625是怎么表示的。首先我们把这个数变成二进制。

\[110.101
\]

然后我们进行规范化表示，也就是说把他变成小数点前只有一个数字的形式,并且由于有效位是23位，所以不够的数要补0.

\[1.1010 1000 0000 0000 0000 000 * 2 ^2
\]

所以这个数的符号位是0， 有效数字M为1010 1000 0000 0000 0000 000， 指数E为2 + 127 = 129 = 100000001，那么这个数的存储格式为：

\[0 10000001 1010 1000 0000 0000 0000 000
\]

双精度浮点数和单精度浮点数的存储是一样的原理，这里就不多赘述了。

问题定位及修正方法

​ 通过上面对于浮点数表示的讲述，我们很容易知道双精度浮点数能表示的最大的整数值为：

\[(-1)^0*\sum_{n=1}^{52}{2^n}
\]

也就是有效数字为全是1，指数位为52（计算的时候消去小数点，只保留整数）。这个值就是2 << 53 - 1.所以在go int64类型的数字通过http传给前端的时候大于2 << 53 - 1的数都会因为溢出而没法正常表示。

​ 解决这个问题比较好的方法就是传String给前端，不再传int64这种危险的数字了，如果这个数字是对应的是数据库中一条记录的id，后面前端完成操作之后要回传这个id给后端进行update操作，就会因为传的id与原来不一样导致更新别的记录，使得数据出现问题。

总结

​ 发现与定位这个问题其实并不容易，一方面是其实问题出现在go的数据传给js的时候，js的数据表示有精度问题，单独看他两是没有什么问题的，就像好好的两个人，在一起却不合适一样。其次还要对计算机底层的知识比较了解。这也侧面反映了，咱还是得多多学习。

参考资料

• 为什么0.1+0.2 不等于0.3: https://draveness.me/whys-the-design-floating-point-arithmetic/
• CSAPP第二章：信息的表示和处理

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