使用了HuTool这个雪花算法后,会出现丢失精度的问题 hutool算法使用地址 对于一些大的业务表,自增主键这里 接口层得注意下是否会产生大数值 设计接口的时候采用String类型. 在项目中,我们可能采取bigint作为数据库主键,Java类中我们一般采用Long类型来映射.对于大数值比如1218106361019314176,数据在服务端好好的,到了前端会发现变成1218106361019314200,造成精度丢失,这样显然是有问题的. 解决办法: 我们只需要配置一下json配置即可,把所

原因:前端js对Long类型支持的精度不够,导致后端使用的Long传到前端丢失精度,比如现在分布式id生成算法"雪花算法"在使用中就会出现问题. 解决方式: 1.后端的Long类型的id转用String存储,不推荐,失去了其Long类型本身的意义. 2.在Long类型字段上使用注解标明序列化方式,代码量不大的情况可以考虑 @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class) private Long id;

1.前言 对于Long 类型的数据,如果我们在Controller层通过@ResponseBody将返回数据自动转换成json时,不做任何处理,而直接传给前端的话,在Long长度大于17位时会出现精度丢失的问题. 至于为啥丢失,我们在此处不探讨. 如图所示:后端返回数据如下: 而前端接收的数据时就丢失了精度 2.简单分析 首先,我们分析一下@ResponseBody是怎样将一个普通的对象转换成Json对象返回. @responseBody注解的作用是将controller的方法返回的对象通过适当

分布式ID生成是目前系统的常见刚需,其中以Twitter的雪花算法(Snowflake)比较知名,有Java等各种语言的版本及各种改进版本,能生成满足分布式ID,返回ID为Long长整数 但是这里有一个坑,雪花算法产生的长整数的精度可能超过javascript能表达的精度,这会导致js获取的id与雪花算法算出来的id不一致,如雪花算法得到的是36594866121080832,但是因为javascript丢失精度后只获取到36594866121080830, 这会导致对数据的所有操作都失效. 解

比雪花算法更好用的ID生成算法(单机或分布式唯一ID) 转载及版权声明 本人从未在博客园之外的网站,发表过本算法长文,其它网站所现文章,均属他人拷贝之作. 所有拷贝之作,均须保留项目开源链接,否则禁止转载. 拷贝之作,内容难免过期,当前页面才有最新内容. 算法介绍 一个全新的雪花漂移算法,生成的ID更短.速度更快. 核心在于缩短ID长度的同时,具有极高瞬时并发处理量(保守值 50W/0.1s). 原生支持 C#/Java/Go/Rust/C 等语言,并由 Rust 提供 PHP.Python.N

两个Double类型相减出现精度丢失问题 720.50-279.5=440.099999999 而不是440.1 解决方法,将数据库中的类型改为decimal类型,小数精确到2位

1.snowflake简介         互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同的特性,比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高,吞吐大:比如某些银行类业务,需要按每日日期制定交易流水号:又比如我们希望用户的ID是随机的,无序的,纯数字的,且位数长度是小于10位的.等等,不同的业务场景需要的ID特性各不一样,于是,衍生了各种ID生成器,但大多数利用数据库控制ID的生成,性能受数据

在很多项目中,都采用的前后端分离的方式进行开发,经常遇到后台的long精度的数据到前端丢失不准确,显示效果为long类型(19位)的后几位为000,此时需要对long的字段进行设置,改变默认的返回类型,由long类型改变为string类型.所以需要全局自定义修改long类型的返回类型 using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Serialization; using System; namespace NetCore3WebApiTemplate.

Spark SQL读取数据Oracle的数据时,发现number类型的字段在读取的时候精度丢失了,使用的spark版本是Spark2.1.0的版本,竟然最后经过排查和网上查资料发现是一个bug.在Spark2.1.2以上的版本解决了这个问题. number类型的数据通过spark sql的jdbc读取的时候回变成DecimalType的类型.同时精度不会丢失,在2.1.2版本之前读取过来是IntType类型的. Spark issues列表: 通过JDBC读取Oracle数据打印的DataFra

1.前几天遇到了一个问题,后端向前端传递一个Long类型的数据,前端拿到的值不对. 2.当Long类型的数据大于17位时候,就会出现精度丢失的情况. 3.解决办法 我们采用的解决方案是将后端的Long类型改为了String类型. 参考:https://www.cnblogs.com/Fly-Bob/p/7218006.html

问题描述 后端把Long类型的数据传给前端,前端可能会出现精度丢失的情况.例如:201511200001725439这样一个Long类型的整数,传给前端后会变成201511200001725440 相关概念 javaScript 的最大安全值:Number.MAX_SAFE_INTEGER 是一个值为 9007199254740991 的常量.因为 javaScript的数字存储使用了 IEEE 754 中规定的 双精度浮点数 数据类型,而这一数据类型能够安全存储 -(2^53 - 1) 到 2

今天遇到一个bug,内容都正常显示没问题,但是控制台里报错,如图: 翻译了下,说是函数不能返回空值,搜索了下,网上相同问题的是少写了个return,我检查了下也没发现少return的,后来突然发现if条件判断不全,没写else,如图: 好吧,加上else不报错了. 记录一下吧,这坑踩的...

各位,好久不见~ 最近接手网联的国密改造项目,由于对国密算法比较陌生,前期碰到了一系列国密算法加解密的问题. 所以这次总结一下,分享这个过程遇到的问题,希望帮到大家. 国密 什么是国密算法? 国密就是一个口头上简称,官方名称是国家商用密码,使用拼音缩写 SM,它是用于商用的.不涉及国家秘密的密码技术. 那说起密码技术,大家一定很熟悉 MD5,AES,RSA 等算法,这些都是通用国际标准算法. 而国密其实就是这些国际算法国产化的代替方案,与国际算法对应关系如下: 这次国密改造项目使用的就是 SM2

2.3 基于算法实现 [转载] 这里介绍下Twitter的Snowflake算法——snowflake,它把时间戳,工作机器id,序列号组合在一起,以保证在分布式系统中唯一性和自增性. snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞,在同一毫秒内最多可以生成 1024 X 4096 = 4194304个全局唯一ID. 优点:不依赖数据库,完全内存操作速度快 缺点:不同服务器需要保证系统时钟一致 snowflake的C#版本的简单实现: public cl

在项目遇到了一个比较大的double值,然后出现了一些意想不到的状况: double b=1141.161994934082; b.ToString();//'1141.16199493408' 然后发现最后的一个2被丢弃了,最后经过测试这个跟double的数字位数有关,如果超过16位,最后一位就会被丢弃,也就是说2是第17位,所以被丢弃了,找了很多的办法都没有解决这个问题,所以记录一下. 在sql server 2014存进去这个数字的时候,是没有问题的,但是从查询管理器看到的数字也是少了一个

问题:POI读取Excel数值单元格时,读取的小数数值与真实值不一致 话不多说,直接上代码! public static String getRealStringValue(Cell cell) { String cellValue = ""; if (cell == null) { return cellValue; }else { final CellType cellType = cell.getCellType(); if (CellType.NUMERIC.equals(ce

1. 首先,再次被网上一大堆屎一样的资料搞得浪费了我一天时间.各种坑. 2. 本文先讲一种正确的方式,然后再列举坑. 去www.egret.com下载最新的引擎,我的最新版本是5.2.2. 然后就会被安装了一个全家桶.在里面,你还要在去点击Egret Wing,安装个开发环境. 然后,在项目的地方,新建一个游戏项目,带EUI框架: 必须注意红框的地方,避免踩坑.类型是Egret游戏项目.之后,全家桶就会默认打开Egret Wing进入开发环境. 在src目录下面,新建模板文件——新建EUI组件.

首先说一下背景,目前笔者的工作是物联网方面的,设备有对应的智慧运营平台,平台开发中建表的主键用的是Mybatis plus默认的雪花算法来生成的,也就是分布式系统比较常用的雪花ID,技术栈就是常用的Spring boot+Spring could Alibaba,json工具用的是FastJson. 在开发的过程中遇到了一个问题:前端接收到的数据在回传给后端的时候ID总是不对,仔细排查发现,前端接收到的数据的ID末尾两到三位数字都变成了0.雪花ID的长度是19位数字,系统在bean中的ID用的是

分布式系统下 我们每台设备(分布式系统-独立的应用空间-或者docker环境) * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右. 所以我们可以为分布式系统下:分库分表主键,分库,多库的情况下的订单编号使用这种方式进行唯一number操作 虽然这种方法正常情况下还是可以凑合用的,但是假如设备出现时间差,在极度大的并发情况下,还是会出现问题的,设备掩码4

一般情况,实现全局唯一ID,有三种方案,分别是通过中间件方式.UUID.雪花算法. 方案一,通过中间件方式,可以是把数据库或者redis缓存作为媒介,从中间件获取ID.这种呢,优点是可以体现全局的递增趋势(优点只能想到这个),缺点呢,倒是一大堆,比如,依赖中间件,假如中间件挂了,就不能提供服务了:依赖中间件的写入和事务,会影响效率:数据量大了的话,你还得考虑部署集群,考虑走代理.这样的话,感觉问题复杂化了 方案二,通过UUID的方式,java.util.UUID就提供了获取UUID的方法,使用U