前些日子，测试提过来一个 bug，说下单价格应该是 2.01，但是在订单详情中展示了 2.00 元。我头嗡的一下子，艹，不会是因为 double 的精度问题吧~
果不其然，经过排查代码，最终定位原因订单详情展示金额时，使用 double 进行了金额转换，导致金额不准。
我马上排查核心购买和售后链路，发现涉及资金交易的地方没有问题，只有这一处问题，要不然这一口大锅非得扣我身上。
为什么 2.01 变成了 2.0
2.01 等小数 在计算机中按照2进制补码存储时，存在除不尽，精度丢失的问题。例如 2.01 的补码为 000000010.009999999999999787。正如十进制场景存在 1/3 等无限小数问题，二进制场景也存在无限小数，所以一定会存在精度问题。
什么场景小数转换存在问题
for (int money = 0; money < 10000; money++) {
String valueYuan = String.format("%.2f", money * 1.0 / 100);
int value = (int) (Double.valueOf(valueYuan) * 100);
if (value != money) {
System.out.println(String.format("原值: %s, 现值:%s", money, value));
}
}
如上代码中，先将数字 除以 100，转为元， 精度为2位，然后将double 乘以100，转为int。在除以、乘以两个操作后，精度出现丢失。
我把1-10000 的范围测试一遍，共有573个数字出现精度转换错误。这个概率已经相当大了。
如何转换金额更安全？
Java 提供了 BigDecimcal 专门处理精度更高的浮点数。简单封装一下代码，元使用 String 表示，分使用 int 表示。提供两个方法实现 元和分的 互转。
public static String change2Yuan(int money) {
BigDecimal base = BigDecimal.valueOf(money);
BigDecimal yuanBase = base.divide(new BigDecimal(100));
return yuanBase.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toString();
}
public static int change2Fen(String money) {
BigDecimal base = new BigDecimal(money);
BigDecimal fenBase = base.multiply(new BigDecimal(100));
return fenBase.setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).intValue();
}
测试
测试 0-1 亿 的金额转换逻辑，均成功转换，不存在精度丢失。
int error = 0;
long time = System.currentTimeMillis();
for (int money = 0; money < 100000000; money++) {
String valueYuan = change2Yuan(money);
int value = change2Fen(valueYuan);
if (value != money) {
error++;
}
}
System.out.println(String.format("时间:%s", (System.currentTimeMillis() - time)));
System.out.println(error);
性能测试
网上很多人说使用 BigDecimcal 存在性能影响，但是我测试性能还是不错的。可能首次耗时略高，大约2ms
总结
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