先看现象
涉及诸如float或者double这两种浮点型数据的处理时，偶尔总会有一些怪怪的现象，不知道大家注意过没，举几个常见的栗子：
典型现象（一）：条件判断超预期
System.out.println( 1f == 0.9999999f ); // 打印：false
System.out.println( 1f == 0.99999999f ); // 打印：true 纳尼？
典型现象（二）：数据转换超预期
float f = 1.1f;
double d = (double) f;
System.out.println(f); // 打印：1.1
System.out.println(d); // 打印：1.100000023841858 纳尼？
典型现象（三）：基本运算超预期
System.out.println( 0.2 + 0.7 );
// 打印：0.8999999999999999 纳尼？
典型现象（四）：数据自增超预期
float f1 = 8455263f;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(f1);
f1++;
}
// 打印：8455263.0
// 打印：8455264.0
// 打印：8455265.0
// 打印：8455266.0
// 打印：8455267.0
// 打印：8455268.0
// 打印：8455269.0
// 打印：8455270.0
// 打印：8455271.0
// 打印：8455272.0
float f2 = 84552631f;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(f2);
f2++;
}
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
// 打印：8.4552632E7 纳尼？不是 +1了吗？
看到没，这些简单场景下的使用情况都很难满足我们的需求，所以说用浮点数（包括double和float）处理问题有非常多隐晦的坑在等着咱们！
怪不得技术总监发狠话：谁要是敢在处理诸如 商品金额、订单交易、以及货币计算时用浮点型数据（double/float），直接让我们走人！
原因出在哪里？
我们就以第一个典型现象为例来分析一下：
System.out.println( 1f == 0.99999999f );
直接用代码去比较1和0.99999999，居然打印出true！
这说明了什么？这说明了计算机压根区分不出来这两个数。这是为什么呢？
我们不妨来简单思考一下：
所以为了搞懂实际情况，我们应该将这两个十进制浮点数转化到二进制空间来看一看。
十进制浮点数转二进制 怎么转、怎么计算，我想这应该属于基础计算机进制转换常识，在 《计算机组成原理》 类似的课上肯定学过了，咱就不在此赘述了，直接给出结果（把它转换到IEEE 754 Single precision 32-bit，也就float类型对应的精度）
1.0（十进制）
↓
00111111 10000000 00000000 00000000（二进制）
↓
0x3F800000（十六进制）
0.99999999（十进制）
↓
00111111 10000000 00000000 00000000（二进制）
↓
0x3F800000（十六进制）
果不其然，这两个十进制浮点数的底层二进制表示是一毛一样的，怪不得==的判断结果返回true！
但是1f == 0.9999999f返回的结果是符合预期的，打印false，我们也把它们转换到二进制模式下看看情况：
1.0（十进制）
↓
00111111 10000000 00000000 00000000（二进制）
↓
0x3F800000（十六进制）
0.9999999（十进制）
↓
00111111 01111111 11111111 11111110（二进制）
↓
0x3F7FFFFE（十六进制）
哦，很明显，它俩的二进制数字表示确实不一样，这是理所应当的结果。
那么为什么0.99999999的底层二进制表示竟然是：00111111 10000000 00000000 00000000呢？
这不明明是浮点数1.0的二进制表示吗？
这就要谈一下浮点数的精度问题了。
浮点数的精度问题！
学过 《计算机组成原理》 这门课的小伙伴应该都知道，浮点数在计算机中的存储方式遵循IEEE 754 浮点数计数标准，可以用科学计数法表示为：
只要给出：符号（S）、阶码部分（E）、尾数部分（M） 这三个维度的信息，一个浮点数的表示就完全确定下来了，所以float和double这两种浮点数在内存中的存储结构如下所示：
1、符号部分（S）
0-正 1-负
2、阶码部分（E）（指数部分）：
-
对于
float型浮点数，指数部分8位，考虑可正可负，因此可以表示的指数范围为-127 ~ 128 -
对于
double型浮点数，指数部分11位，考虑可正可负，因此可以表示的指数范围为-1023 ~ 1024
3、尾数部分（M）：
浮点数的精度是由尾数的位数来决定的：
-
对于
float型浮点数，尾数部分23位，换算成十进制就是2^23=8388608，所以十进制精度只有6 ~ 7位； -
对于
double型浮点数，尾数部分52位，换算成十进制就是2^52 = 4503599627370496，所以十进制精度只有15 ~ 16位
所以对于上面的数值0.99999999f，很明显已经超过了float型浮点数据的精度范围，出问题也是在所难免的。
精度问题如何解决
所以如果涉及商品金额、交易值、货币计算等这种对精度要求很高的场景该怎么办呢？
方法一：用字符串或者数组解决多位数问题
校招刷过算法题的小伙伴们应该都知道，用字符串或者数组表示大数是一个典型的解题思路。
比如经典面试题：编写两个任意位数大数的加法、减法、乘法等运算。
这时候我们我们可以用字符串或者数组来表示这种大数，然后按照四则运算的规则来手动模拟出具体计算过程，中间还需要考虑各种诸如：进位、借位、符号等等问题的处理，确实十分复杂，本文不做赘述。
方法二：Java的大数类是个好东西
JDK早已为我们考虑到了浮点数的计算精度问题，因此提供了专用于高精度数值计算的大数类来方便我们使用。
在前文《不瞒你说，我最近跟Java源码杠上了》中说过，Java的大数类位于java.math包下：
可以看到，常用的BigInteger 和 BigDecimal就是处理高精度数值计算的利器。
BigDecimal num3 = new BigDecimal( Double.toString( 1.0f ) );
BigDecimal num4 = new BigDecimal( Double.toString( 0.99999999f ) );
System.out.println( num3 == num4 ); // 打印 false
BigDecimal num1 = new BigDecimal( Double.toString( 0.2 ) );
BigDecimal num2 = new BigDecimal( Double.toString( 0.7 ) );
// 加
System.out.println( num1.add( num2 ) ); // 打印：0.9
// 减
System.out.println( num2.subtract( num1 ) ); // 打印：0.5
// 乘
System.out.println( num1.multiply( num2 ) ); // 打印：0.14
// 除
System.out.println( num2.divide( num1 ) ); // 打印：3.5
当然了，像BigInteger 和 BigDecimal这种大数类的运算效率肯定是不如原生类型效率高，代价还是比较昂贵的，是否选用需要根据实际场景来评估。