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

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

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

    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

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.

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

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

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

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

有时候后端向前端传输Long类型,数字过长会出现丢失精度的问题 比如后端传来的是这样一个长数字串 那么前端的弹窗显示的是  可以将这个长数字串转为字符串类型的数据,可以防止精度丢失的情况 配置一个对象转换器 点击查看代码 import com.fasterxml.jackson.databind.Deseriali

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

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

最近遇到个比较奇怪的问题,js函数里传参,传一个位数比较大,打印arguments可以看到传过来的参数已经改变. 然后查了一下,发现确实是js精度丢失造成的.我的解决方法是将数字型改成字符型传输,这样就不会造成精度丢失了.如下图: JS 数字丢失精度的原因 计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示.就像一些无理数不能有限表示,如 圆周率 3.1415926...,1.3333... 等.JS 遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bi

问题 今天碰到一个问题,后端需要返回给前端Long类型的id,前端收到的id会发生精度丢失. 测试代码:后端返回的值为344739147160346624 但是前端获取的值为: 解决办法 将返回的值转为String类型. 代码实现: 也可以在返回的对象中的Long类型字段添加:@JsonSerialize(using= ToStringSerializer.class) 结果:

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.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

开发中处理处理价格金额问题, 后台经常返回float类型, 打印或转成NSString都会有精度丢失问题, 因此使用系统自带的NSDecimalNumber做处理, 能解决这问题:经过测试其实系统NSDecimalNumber是对有问题值做了四舍五入处理 •    还有经过测试, 重要的事说三遍:
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double     float testDouble = [jsonDict[@"Body"]

标题: JavaScript 中小数和大整数的精度丢失作者: Demon链接: http://demon.tw/copy-paste/javascript-precision.html版权: 本博客的所有文章,都遵守“署名-非商业性使用-相同方式共享 2.5 中国大陆”协议条款. 先来看两个问题: 0.1 + 0.2 == 0.3; // false 9999999999999999 == 10000000000000000; // true 第一个问题是小数的精度问题,在业界不少博客里已有讨论