数据库中有一个bigint类型数据,对应java后台类型为Long型,在某个查询页面中碰到了问题:页面上显示的数据和数据库中的数据不一致.例如数据库中存储的是:1475797674679549851,显示出来却成了1475797674679550000,后面几位全变成了0,精度丢失了. 1. 原因 这是因为Javascript中数字的精度是有限的,bigint类型的的数字超出了Javascript的处理范围.JS 遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),

今天在转换一个关于金额字段发现一个关于json转换的bug  目前尚未深入观察 问题: 如果金钱为bigdecimal json转换后不会丢失精度 但是通过@responsebody 返回到前端后发现精度会丢失 比如 9.00 会变成9 因为代码无法粘贴  这里描述下  bigdecimal在传入number类型无法保留精度 传入string可以保留精度 考虑之后的解决方案 将字段变为string 转换之后即可解决. 截图1:   解决办法  让字段返回string postman截图 有没有大

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

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. 解决方法: 方法一:在后台将这个Long类型的字段转换成String类型的,风险比较大. 方法二:使用fastjson的提供的注解,@JSONField(serializeUsing= ToStringSerializer.class). spirngboot 的解决方案:注意是加在要处理的字段上 impor

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

本文分为三个部分 JS 数字精度丢失的一些典型问题 JS 数字精度丢失的原因 解决方案(一个对象+一个函数) 一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug 这真不是 Firebug 的问题,可以用alert试试 (哈哈开玩笑). 看看Java的运算结果 再看看Python 2. 大整数运算 9999999999999999 == 10000000000000001 // ? Firebug 16位和17位数竟然相

摘要: 由于计算机是用二进制来存储和处理数字,不能精确表示浮点数,而JavaScript中没有相应的封装类来处理浮点数运算,直接计算会导致运算精度丢失. 为了避免产生精度差异,把需要计算的数字升级(乘以10的n次幂)成计算机能够精确识别的整数,等计算完毕再降级(除以10的n次幂),这是大部分编程语言处理精度差异的通用方法. 关键词: 计算精度 四舍五入 四则运算 精度丢失 1. 疑惑 我们知道,几乎每种编程语言都提供了适合货币计算的类.例如C#提供了decimal,Java提供了BigDecim

今天开发遇到个问题,Java后端的Long类型数据,传到前端会出现精度丢失,如:164379764419858435,前端会变成164379764419858430.在浏览器中做测试可知,这就是一个精度丢失的问题. 解决思路是:后台传到前台时,Long类型数据,转为String类型. 1. 可以直接操作传回的对象数据,toString()该long类型数据. 2. 如果使用Jackson注解,我们也可以用@JsonFormat做类型转换(注意哦,这个不管可以使用在format日期类型哦),使用方

在浮点数当中做运算时经常会出现精度丢失的情况,如果做项目不作处理的话会对商家造成很大的影响的.项目尤其是金融相关的项目对这些运算的精度要求较高. 问题原因:首先计算机进行的是二进制运算,我们输入的十进制数字会先转换成二进制,进行运算后再转换为十进制输出.Float和Double提供了快速的运算,然而问题在于转换为二进制的时候,有些数字不能完全转换,只能无限接近于原本的值,这就导致了在后来的运算会出现不正确结果的情况. 首先看到没有做处理的代码和结果: public static void mai

Java 浮点数精度丢失 问题引入 昨天帮室友写一个模拟发红包抢红包的程序时,对金额统一使用的 double 来建模,结果发现在实际运行时程序的结果在数值上总是有细微的误差,程序运行的截图: 输入依次为:红包个数,抢红包的人数,选择固定金额红包还是随机金额红包,每个红包的金额(此例只有一个红包). 注意到程序最后的结果是有问题的,我们只有一个金额为 10 的红包,一个人去抢,所以正确结果应该为这个人抢到了 10 RMB. 为了使问题更加明显,我们测试一个更加简单的例子: public class

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.

我进行了一些测试.truncate(abs('414')/100,2)truncate('414'/100,2)truncate('4.14',2)truncate('4.1400',2)都有精度丢失. TRUNCATE(cast(ABS(字符串)/100 as decimal(15,4)) ,2)上述方法,ABS(字符串)/100得到的应该是double类型,cast是将double类型强制转换为了decimal类型,这个过 程精度是保持不变的吗?select truncate(cast(ab

为什么会出现这个问题呢,就这是java和其它计算机语言都会出现的问题,下面我们分析一下为什么会出现这个问题:float和double类型主要是为了科学计算和工程计算而设计的.他们执行二进制浮点运算,这是为了在广泛的数字范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们并没有提供完全精确的结果,所以我们不应该用于精确计算的场合.float和double类型尤其不适合用于货币运算,因为要让一个float或double精确的表示0.1或者10的任何其他负数次方值是不可能的(其实道理很简单,十进制

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

当将超过16位的数字传输到前端的时候,就会出现精度丢失的问题,然后我按照网上的几种方法实验的时候,只有一种方法成功了.可能是因为环境等方面的问题. 我这里成功是因为:最后使用的是配置mvc的方式,然后成功了 配置的地方是在当前的Controller层下面创建converter包 package converter; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.m

本文分为三个部分 JS 数字精度丢失的一些典型问题 JS 数字精度丢失的原因 解决方案(一个对象+一个函数) 一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加 1 0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug 这真不是 Firebug 的问题,可以用alert试试 (哈哈开玩笑). 看看Java的运算结果 再看看Python 2. 大整数运算 1 9999999999999999 == 10000000000000001 // ? Firebug 16位和17位

一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加:0.1 + 0.2 != 0.3 // true,下图是firebug的控制台截图: 看看java的计算结果:是不是让你很不能接受 再来个更有料的,细心的你有没有发现这样的问题: 二.解决方案对于整数,前端出现问题的几率可能比较低,毕竟很少有业务需要需要用到超大整数,只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度.对于小数,前端出现问题的几率还是很多的,尤其在一些电商网站涉及到金额等数据.解决方式:把小数放到位整

一.背景 最近做 dashborad 图表时,涉及计算小数且四舍五入精确到 N 位.后发现 js 算出来的结果跟我预想的不一样,看来这里面并不简单-- 二.JS 与 精度 1.精度处理 首先明确两点: 1.小数才会涉及精度的概念 2.小数的(存储和)运算涉及 JS 的精度处理 在现实中,我们运算小数,不会出现任何问题.但是 JS (编程语言)里,却不是这样. 2.精度丢失 例如,在 JS 里执行: 0.1 + 0.2 0.30000000000000004 0.3 - 0.1 0.1999999

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.

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