1、在数学计算中,小数会有一定的误差,这是计算机本身的bug,不仅是js语言,其他语言也有这个问题。
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。
Java序列化JSON时long型数值,会出现精度丢失的问题。 原因: java中得long能表示的范围比js中number大,也就意味着部分数值在js中存不下(变成不准确的值). 解决办法(一): 使用ToStringSerializer的注解,让系统序列化 时,保留相关精度 @JsonSerialize(using=ToStringSerializer.class) private Long createdBy; 上述方法需要在每个对象都配上该注解,此方法过于繁锁。 解决办
在 JavaScript 中浮点数运算时经常出现 0.1+0.2=0.30000000000000004 这样的问题,除了这个问题之外还有一个不容忽视的大数危机(大数处理丢失精度问题),也是近期遇到的一些问题,做下梳理同时理解下背后产生的原因和解决方案。
前言 前段时间, 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我, 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失,
我们定义一个简单接口,这里用com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.IdWorker.getId()生成19位为Long类型的id
在最近业务开发中, 作者偶遇到了一个与 JavaScript 浮点数相关的 Bug。
之前自己答的不是满意(对 陈嘉栋的回答 还是满意的),想对这个问题做个深入浅出的总结
例如在 chrome js console 中: alert(0.7+0.1); //输出0.7999999999999999 之前自己答的不是满意(对 陈嘉栋的回答 还是满意的),想对这个问题做个深入浅出的总结
由于接触JS不久,关于JS的浮点数的计算更是之前没有用过,这次写JS项目发现的这个问题:0.1+0.2=0.3000000000004,为什么会出现这么奇怪的问题呢 ?在网上找了一些资料,JS作为解释性语言,直接计算会有浮点数精度丢失问题。 门弱类型语言的JavaScript ,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型。
后端Java实现的接口如下,返回一个json格式的大整数 123456789123456789:
最近在协助团队完成ES数据的切换(业务数据迁移),过程中遇到一个比较好玩的BUG ,和大家分享并作为经验记录。
Java序列化JSON时long型数值,会出现精度丢失的问题。 原因: java中得long能表示的范围比js中number大,也就意味着部分数值在js中存不下(变成不准确的值). 解决办法一: 使用ToStringSerializer的注解,让系统序列化 时,保留相关精度
这是因为Javascript中数字的精度是有限的,Java中的Long精度超出了Javascript的处理范围。JS 遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bit。其结构如图:
由于 JavaScript中没有将小数的 二进制转换成 十进制的方法,于是手动实现了一个。
前段时间在开发的过程中遇到一个奇怪的 Bug。 在服务端数据正常,前端页面渲染代码正常的情况下,浏览器页面渲染出的内容却不一样。 经过一番定位,最终在 Chrome 浏览器的控制台找到了线索。 在控制台里面查看到的情形是 response 和 preview 的值不一样。
详见:【解决方案】jison解决JS处理后台返回的Long型数据精度丢失
项目中使用雪花ID作为主键,雪花ID是19位Long类型数字,数据返回到前端会出现精度丢失问题,数字已经超过了前端浏览器或JS的最大值。
背景 BFF Client 使用的 npm 包 request-promise-native 请求微服务接口返回 ID 精度丢失 1713166949059674112 => 1713166949059674000 为什么会丢失? 存储二进制时小数点的偏移量最大为52位,计算机存储的为二进制,而能存储的二进制为62位,超出就会有舍入操作,因此 JS 中能精准表示的最大整数是 Math.pow(2, 53),十进制即9007199254740992大于 9007199254740992 的可能会丢失精度 参考
在工作中碰到统计相关的业务,原先是从DB里面读数据,还因为是几乎近乎实时统计,仔细思考发现公式还是有优化的空间,考虑放到内存里面来统计,之前的单体服务倒是很好解决,加锁就可以,但是碰到微服务就要考虑多端并发原子性问题,自然而然想到了Lua脚本。
去互联网金融或电商行业的公司面试时,一般都会遇类似“ 0.1+0.2 等于 0.3吗?”这道题,对于非科班出身的前端人是一道送命题,有些知道 0.1+0.2 不等于 0.3,但是继续深问为什么,就无法很清晰地回答。
最近为Prong开发了一个基于snowflake算法的Java分布式ID组件,将实体主键从原来的String类型的UUID修改成了Long型的分布式ID。修改后发现前端显示的ID和数据库中的ID不一致。例如数据库中存储的是:812782555915911412,显示出来却成了812782555915911400,后面2位变成了0,精度丢失了:
今天测试忽然在群里发了一个看似非常简单的线上问题,具体是:在后台通过订单编号(orderId)修改订单信息时,修改不成功 ,修改前后的订单数据完全没有发生变化。第一眼看到这个问题的时候,我心想后台实现逻辑并不就是一个updateById更新订单表的操作(简化了其他业务逻辑)吗?难道订单编号(orderId)在代码里给属性赋值赋错了,心想这么低级的错误“同事”应该不会犯吧,于是我就打开ide先去看了看对应方法的处理逻辑,整体更新操作 属性之间的赋值没有问题,难道又是一个”灵异事件“?说罢 我便想着在测试环境能不能复现一下这个bug,功能上线前功能肯定是测试通过的,于是我在测试环境点啊点,在页面上模拟了几十次更新操作也没有发现问题。
答:Javascript 中的数据类型包括原始类型和引用类型。其中原始类型包括 Null、Undefined、Boolean、Number、String、Symbol、BigInt。引用类型指的是 Object。
实现 字符串类型的数字 相加的一个方法。 比如: 输入 '11111111111111111' ,'22222222222222222', 返回 '33333333333333333'
这篇是精度问题的最后一篇,要是想看前面的,请看微信历史记录。 做前端的都感觉JS这语言巨坑无比,兼容性让你摸不到头脑,甚至还会让你脱发。一些初学者遇到: 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 都会觉得这JS太TM坑了,一个小数计算都不会。可是我想说,这"锅"JS不背!其实和JS采用的数值存储 IEEE754 规范有关,所有采用此规范的语言都会有此问题并不是JS的"锅"。 IEEE754 IEEE浮点数算术标准(IEEE 754)是最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器
今天来学习的是关于数学方面的第一个扩展。对于数学操作来说,无非就是那些各种各样的数学运算,当然,整个程序软件的开发过程中,数学运算也是最基础最根本的东西之一。不管你是学得什么专业,到最后基本上都会要学习数据结构与算法,而算法其实就是研究的如何利用数学来优化各种排序和查找能力。PHP 在底层已经帮我们准备好了很多的数学计算函数,就让我们一一来学习吧。
最近在做支付相关模块的业务,数据库字段却使用的是double类型,其实也行,只要计算不在sql语句中进行,也是没有问题的。
在看了 JavaScript 浮点数陷阱及解法(https://github.com/camsong/blog/issues/9) 和 探寻 JavaScript 精度问题(https://github.com/MuYunyun/blog/blob/master/BasicSkill/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%AF%87/%E6%8E%A2%E5%AF%BBJavaScript%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E9%97%AE%E9%A2%98.md) 后,发现没有具体详细的推导0.1+0.2=0.30000000000000004的过程,所以我写了此文补充下
今天发现还有个问题,如果我们需要使用thymeleaf在js中使用获取的数据是一个对象
1. toFixed() 因为toFixed() 进行并转换之后是string类型的,需要在进行强制Number() 转换
浮点数精度丢失,一直是前端面试八股文里很常见的一个问题,今天我们就来深入的了解一下问题背后的原理,以及给一些日常处理的小技巧。
问题 雪花算法生成的id作为主键时,因为其长度为19位 而前端JS一般能处理16位,如果不处理的话在前端会造成精度丢失,最后两位会变成00 后端 解决方式 直接把id类型改为String就行,使用JackSon包的注解 对应的实体类主键属性加入注解@JsonSerialize @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class) @TableId private Long id; 前端 解决方式 前端使用 json-bigint 模块进行处理,一般都是用axios
web项目中,Java后端传过来的Long/long类型,前端JS接收会丢失精度。
接口返回的 userId 数据为:914081478893860687,但页面上解析到的值却是 914081478893860700。
BigInt数据类型的目的是比Number数据类型支持的范围更大的整数值。在对大整数执行数学运算时,以任意精度表示整数的能力尤为重要。使用BigInt,整数溢出将不再是问题。
本期精读的文章是:When You “Git” in Trouble - a Version Control Story
在 js 中进行数学的运算时,会出现0.1+0.2=0.300000000000000004的结果,一开始认为是浮点数的二进制存储导致的精度问题,但这似乎不能很好的解释为什么在同样的存储方式下0.3+0.4=0.7可以得到正确的结果。本文主要通过浮点数的二进制存储及运算,和IEEE754下的舍入规则,解释为何会出现这种情况。
JSON是一种简单的数据表示方式,它易于理解、易于解析、易于记忆。但从另一方面来说,因为只有null、布尔、数字、字符串、数组和对象这几种数据类型,所以JSON有一定局限性。例如,JSON没有日期类型,JSON只有一种数字类型,无法区分浮点数和整数,更别说区分32为和64位数字了。再者,JSON无法表示其他一些通用类型,如正则表达式或函数。
“0.1 + 0.2 = ?” 这个问题,你要是问小学生,他也许会立马告诉你 0.3。但是在计算机的世界里就没有这么简单了,做为一名程序开发者在你面试时如果有人这样问你,小心陷阱喽! 你可能在哪里见过
Javascript API GL是基于WebGL技术打造的3D版地图API,3D化的视野更为自由,交互更加流畅。提供丰富的功能接口,包括点、线、面绘制,自定义图层、个性化样式及绘图、测距工具等,使开发者更加容易的实现产品构思。充分发挥GPU的并行计算能力,同时结合WebWorker多线程技术,大幅度提升了大数据量的渲染性能。最高支持百万级点、线、面绘制,同时可以保持高帧率运行。
BigInt 是一种内置对象,它提供了一种方法来表示大于 2的53次方 - 1 的整数。这原本是 Javascript 中可以用 Number 表示的最大数字。BigInt 可以表示任意大的整数。
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。JavaScript 使用 64 位存储数字类型,因此超出的会舍去。舍去的部分就是精度丢失的部分。
这些数据是直接存在栈空间中的,基本数据类型是按值访问的,就是说我们可以操作保存在变量中的实际的值。
https://juejin.im/post/5e09ca40518825499a5abff7
为什么会出现这个原因呢?先来探究一下Javascript的Number类型本质了,先来看看最权威的MDN对Javascript数字类型的定义。
在Java中,使用double类型时可能会遇到精度丢失的问题。这是由于double类型是一种浮点数类型,在表示某些小数时可能会存在精度损失。这种情况通常是由于浮点数的二进制表示法无法准确地表示某些十进制小数,导致精度丢失。
Mongo shell中使用大整数字面量,但默认整数字面量类型却是双精度浮点数,导致丢失精度
JS 中整数的安全范围 JS 在存放整数的时候是有一个安全范围的,一旦数字超过这个范围便会损失精度 -9007199254740991~9007199254740991 console.log(Number.MAX_SAFE_INTEGER); //9007199254740991 console.log(Number.MIN_SAFE_INTEGER); //-9007199254740991 Math.pow(2, 53) - 1 // 9007199254740991 Math.pow(2,
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