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

发生精度丢失的原因: 个人理解:机器在运行时,使用2进制形式的计数方式,而我们日常生活中的计算是10进制的,对于整数的加减乘除,double还能适用,但是对于有小数的,则容易发生精度丢失,即用2进制表示10进制小数时,部分小数只是近似的表示,2进制表示不完全准确,此时,只能用BigDecimal来进行精确的精度计算. double  d1=5.0; double d2=4.9; BigDeciaml b1=new BigDeciaml(d1); BigDecimal b2=new BigDeci

解决办法: -- 3.3:表示原始数据 --fm9999999990.0000:表示保留到小数点后4位,若不存在则用0补位. ),'fm9999999990.0000') as demo from dual;

0--前言 对于分布式系统环境,主键ID的设计很关键,什么自增intID那些是绝对不用的,比较早的时候,大部分系统都用UUID/GUID来作为主键,优点是方便又能解决问题,缺点是插入时因为UUID/GUID的不规则导致每插入一条数据就需要重新排列一次,性能低下:也有人提出用UUID/GUID转long的方式,可以很明确的告诉你,这种方式long不能保证唯一,大并发下会有重复long出现,所以也不可取,这个主键设计问题曾经是很多公司系统设计的一个头疼点,所以大部分公司愿意牺牲一部分性能而直接采用简

文章首发在公众号(龙台的技术笔记),之后同步到博客园和个人网站:xiaomage.info 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一 ID 的场景,这种时候为了防止 ID 冲突可以使用 36 位的 UUID,但是 UUID 有一些缺点,首先他相对比较长,另外 UUID 一般是无序的 有些时候我们希望能使用一种简单些的 ID,并且希望 ID 能够按照时间有序生成 什么是雪花算法 Snowflake 中文的意思是雪花,所以常被称为雪花算法,是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法 Twitter

最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分,表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成. 快下班的时候,小伙伴跑过来找我,:"快给我看看这问题,卡这卡了小半天了!".连拉带拽,连哄带骗的把我拉到他的电脑前面.这位小伙伴在我看来技术不算是大牛,但经验也很丰富了.他都卡了半天的问题,应该不是小问题,如果我一时半会搞不定,真的是耽误我下班了,所以我很不情愿的在他的位置坐了下来. 一.现象是这样的 下面我把异常的现象给大家描述一下,小伙伴建了一张表,表的主键是id

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;

需求: 数据库使用飘雪算法保存唯一标识  是一个18位长整形 将数据输出到浏览器时出现了精度丢失问题,这是一个重大的BUG.如果没解决好整个项目都要改一遍. 讨论有三个办法 1.把所有实体 数据模型的long值手动换成string类型.——-这是一个工作庞大且极度无聊的事情,并且给人感觉很不好 2.将模型转换成json字符串,或者对象. ———前者是将工作丢给前端,然后前端不干了....略, ———后者需要定义一个规则,在需要更改的地方加上一个标识,json转换的时候就会将数据转换成string

在讨论两位double数0.2和0.3相加时,毫无疑问他们相加的结果是0.5.但是问题总是如此吗? 下面我们让下面两个doubles数相加,然后看看输出结果: @Test public void testBig(){ System.out.println(0.11+2001299.32); } 控制台输出2001299.4300000002 我们吃惊的发现,结果并不是我们预想的那样,这是为什么呢?又如何解决呢? 现贴出BigDecimal的一个构造函数的文档供大家参考 BigDecimal pu

前言 如果你在测试金融相关产品,请务必覆盖交易金额为小数的场景.特别是使用Java语言的初级开发. Java基本实例 先来看Java中double类型数值加.减.乘.除计算式实例: public class Test{ public static void main(String [] args){ System.out.println(0.06+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.

公司一部分数据是存在elasticsearch里面的,但里面的ID设计得特别长,我是打算把ID号考出来,用jmeter批量 删除的,但复制粘贴到excel里,ID就会精度丢失. 后来找到一个办法,解决excel精度丢失的问题 1.将excel所有的列都设置为文本格式 2.在es里ctrl+a,ctrl+c 复制所有 3.在excel 粘贴这个地方点击这个 粘贴后效果,没有精度丢失的问题了.可以直接把这一列拷出来了

问题 在开发过程中,我们的主键字段使用了数字作为主键ID,发现数字精度丢失的问题. 上图红框是后端日志的输出. 在浏览器端F12 看到的结果如上图,数据居然自动变化,这个是数字在浏览器丢失了精度,导致结果不准确. 解决办法: 在序列化时,将数字转序列化成 字符串输出.在springboot 中增加序列化配置,将Long型数据修改成字符输出. 这里将Long 类型输出为字符串. 再次查看浏览器输出. 如上图,数字转成了字符串,数字没有丢失精度.

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

描述 在iOS项目中老是遇到double.float精度丢失的问题 PS: NSString * jsonStr = @"{\"9.70\":9.70,\"67.10\":67.10, \"90.10\":90.10, \"97.40\":97.40, \"99.40\":99.40}"; NSData * jsonData = [jsonStr dataUsingEncoding:NS

    由于公司数据库表的id是利用雪花算法生成的,所以实体类里面定义的数据类型为Long.但是这个数据传到前端时,发生了精度丢失的现象.本文记录了从java后端的角度如何解决这个精度丢失的问题,便于自己后续查阅. 一.问题的描述     前端通过ajax请求后端接口,返回json数据,然后将数据渲染到一个表格中.突然发现表格中id这一列出现了精度丢失的现象,这精度丢失是由前端引起的. 二.问题的解决 (1)提出方案     在后端代码中将Long类型改为String类型即可,但是由于采用的Sp

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

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

今天一个案子,用户反映数量差异明明是 2.0-1.8,显示的结果却为0.20000005,就自己写了段方法测试了一下:package test1;public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) { Float xx = 2.0f; Float yy = 1.8f; Float tt = xx - yy; System.out.println("tttttt-----" + tt);

原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_827d041701017ctm.html 问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用.为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果

问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用. 为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果. 导致此行为的原因是下面之一: 十进制数的二进制表示形式可能不精确. 使用的数字之间类型不匹配(例如,混合使用浮