在前后端分离的时代,我们的生活充满了无数的机遇与挑战——包括那些突然冒出来的让人抓狂的 Bug。今天我们要聊的,就是一个让无数开发者哭笑不得的经典问题:后端 Long
类型 ID 过长导致前端精度丢失。说到这个问题,那可真是“万恶之源”啊,谁让 JavaScript
只能安全地处理 Number.MAX_SAFE_INTEGER
(也就是 9007199254740991)以内的数值呢?
如果你曾经为了这个问题而冥思苦想,别担心,你不是一个人。今天,我们不仅要用幽默的方式来剖析这个“世纪难题”,还要带你从根源上解决它,让你的代码不再“失精”。
Long
这么长?首先,我们得从 Long
类型说起。Long
,就是 Java 中的 64 位整数类型,对于喜欢处理大数据、大数字的 Java 来说,这个类型简直就是福音。然而,前端世界却有点“孤陋寡闻”,它只懂得处理 53 位以内的整数。是的,你没听错,在这点上 JavaScript
就像是一个“慢半拍”的老学究,面对更大的数字时,它就开始摆弄小数点和指数,最后吐出一个让你感到绝望的数字。于是乎,精度丢失的问题就像幽灵一样,开始在你的项目中游荡。
故事得从某一天的 Bug 反馈开始:“开发哥哥,你看这个 ID 怎么变了样?这不是我数据库里的那个 ID 啊!”你皱着眉头一看,是的,9223372036854775807
变成了 9223372036854776000
,哎呀,这多出来的数字简直像是魔术一样。明明后端给的是对的呀!你一边抓头一边心想:“这肯定是前端的锅!”
其实吧,这个问题甩锅给前端也不是完全没道理。让我们来看看 JavaScript
在处理数字时的“短板”。JavaScript
的 Number
类型是基于 IEEE 754 标准的双精度浮点数格式,只能安全地表示 53 位二进制数字,也就是 Number.MAX_SAFE_INTEGER
的值——9007199254740991。
换句话说,超过这个范围的整数,JavaScript
就会开始“精度打折”,它的“脑容量”突然就不够用了。于是,你的 Long
类型 ID 就变成了它眼中的一堆没那么“性感”的数值。正因为如此,前端处理这些长得离谱的 ID 时,不得不“牺牲”一下,结果就是你那原本忠实的 ID 被截断,变成了一个“有趣”的新数字。
既然问题的根源已经找到,那就轮到我们这些开发者来大显身手了。接下来,我将带你深入了解几种解决方案,并告诉你每种方案的优缺点,毕竟条条大路通罗马。
面对这种问题,我们最先想到的肯定是最简单粗暴的方法:直接把 Long
类型的数据转换成字符串不就好了嘛!既然 JavaScript
是浮点数脑残粉,那我们干脆把问题丢回去,告诉它:“你只需要当这是个字符串,别担心它有多长!”
如何做到这一点呢?其实很简单,使用 Jackson
提供的 ToStringSerializer
,我们可以轻松地把 Long
转成字符串。
import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonSerialize;
import com.fasterxml.jackson.databind.ser.std.ToStringSerializer;
public class UserDto {
@JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)
private Long id;
// 其他字段
}
这样一来,当后端返回 UserDto
的时候,Long
类型的 id
会被序列化为字符串,前端接收到的也是字符串,精度问题迎刃而解。简直就像在 JavaScript 的脑袋上贴了一张便签:“这个是字符串哦,不用你操心!”
BigInt
:让大数也能精确运算当然,简单粗暴的方法并不总是适合所有场景。想象一下,如果前端需要对这个 ID 进行某种数学运算,直接转成字符串可就不太好了。那么,前端该怎么处理这些“超长”的 ID 呢?
幸运的是,JavaScript
也不是一无是处。引入了 BigInt
之后,JavaScript
终于不再是那个只会摆弄小数点的呆子了。BigInt
是一种新的原始数据类型,专门用来处理任意精度的整数。你可以这样做:
const id = BigInt("9223372036854775807");
console.log(id + 1n); // 输出:9223372036854775808n
这样,你就可以在前端精确地处理 Long
类型的数据,避免精度丢失的问题。当然,这里有一个小小的提醒:BigInt
并不是所有浏览器都支持的,所以你得确保你的应用环境能够兼容。
虽然上面的方法已经可以解决大多数问题,但有时候我们会遇到一些需要更细粒度控制的场景。这时候,Jackson
的自定义序列化器就派上用场了。
我们可以编写一个自定义的序列化器,根据需求灵活控制 Long
类型字段的序列化过程。比如,我们可以在序列化时决定是否将 Long
转换为字符串,或者针对特定条件进行不同处理:
import com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonSerializer;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializerProvider;
import java.io.IOException;
public class CustomLongSerializer extends JsonSerializer<Long> {
@Override
public void serialize(Long value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) throws IOException {
if (value != null) {
gen.writeString(value.toString());
}
}
}
然后在需要的地方应用这个自定义序列化器:
import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonSerialize;
public class UserDto {
@JsonSerialize(using = CustomLongSerializer.class)
private Long id;
// 其他字段
}
这样,你就能掌控整个序列化过程,确保每一个 Long
都能按照你希望的方式被处理。当然,这种方法虽然灵活,但稍微复杂了一些,需要多写几行代码,也可能增加维护成本。
如果你希望全局解决这个问题,省去在每个字段上配置注解的麻烦,可以考虑全局配置 ObjectMapper
。通过在 Spring Boot
中配置全局的 ObjectMapper
,你可以让所有的 Long
类型字段都自动转换为字符串。
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule;
@Configuration
public class JacksonConfig {
@Bean
public ObjectMapper objectMapper() {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
SimpleModule module = new SimpleModule();
module.addSerializer(Long.class, ToStringSerializer.instance);
module.addSerializer(Long.TYPE, ToStringSerializer.instance);
mapper.registerModule(module);
return mapper;
}
}
一劳永逸,不用担心忘记某个字段配置序列化器,整个项目都能享受到精度不丢失的快感。当然,使用全局配置的同时要注意,可能会影响到某些你不希望被转换的 Long
字段,因此需要谨慎考虑。
为了让大家更好地理解这些解决方案的实际效果,我来分享一个真实项目中的故事。这个项目涉及用户 ID 的管理,由于用户量很大,后端采用了 Long
类型的唯一标识符。项目上线没几天,就出现了用户反馈:“我的 ID 怎么变了样?”。
我们首先检查了前端代码,发现 JavaScript
的 Number
类型确实无法准确表示这个长达 19 位的数字,于是导致了精度丢失。接着,我们查看了后端代码,发现虽然 Long
类型的数据在后端是正确的,但在通过 REST API 返回给前端时,数字的精度丢失了。
为了快速解决问题,我们决定首先采用 @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)
这个简单有效的办法。通过这个办法,我们成功地避免了前端接收精度丢失的数字。
然而,问题并没有完全解决。在后续的需求中,前端需要对 ID 进行某些运算,比如对用户的 ID 进行排序。这时候,字符串就显得有些力不从心了。
BigInt
解决前端运算问题于是,我们决定在前端引入 BigInt
。通过使用 BigInt
,前端不仅能够精确地存储这些超长的 ID,还能进行必要的数学运算。经过测试,这种方法在各大主流浏览器上表现良好,唯一的缺点就是对一些旧版本浏览器的支持不太友好。
为了避免今后类似问题再次发生,我们决定将 ToStringSerializer
配置成全局生效。这让所有的 Long
类型数据在序列化时都自动转换为字符串,既保证了前端的数据准确性,又减少了代码的重复配置。
从这个案例中可以看到,虽然 Long
类型的精度丢失问题看似简单,但在实际项目中可能带来诸多隐患。通过多种解决方案的对比和尝试,我们最终找到了适合自己项目的最佳方案。
希望这篇幽默而又详尽的博客,能让你在处理 Long
类型精度丢失问题时,少走弯路。如果你也有类似的经历,欢迎在评论区分享你的故事,也许你的经验能为其他开发者带来更多启发。
最后,记住,代码如人生,偶尔的“丢失”并不可怕,关键是找到合适的“序列化器”让它回归正轨。祝愿大家的代码再也不会“失精”,保持精准,一路通畅!
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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