0.1+0.2≠0.3是IEEE 754标准下二进制浮点数固有局限所致，因0.1和0.2在二进制中为无限循环小数，float（23位尾数）和double（52位尾数）截断存储必然引入舍入误差，运算后误差累积导致结果不等。
Java 中的浮点数精度问题不是 bug，而是 IEEE 754 标准在有限位二进制下表示十进制小数的必然结果。0.1 + 0.2 ≠ 0.3 的现象，根源在于 0.1 和 0.2 在二进制中都是无限循环小数，存储时被截断，误差在运算中累积。要真正用好浮点数，得理解它怎么存、为什么不准、什么场景该换方案。
IEEE 754 是怎么存浮点数的
Java 的 float 和 double 都严格遵循 IEEE 754 标准，本质是用科学计数法的二进制形式表达：V = (−1)ˢ × M × 2ᴱ。
- float（32位）：1 位符号位 + 8 位指数位 + 23 位尾数位，约 6–7 位十进制有效数字
- double（64位）：1 位符号位 + 11 位指数位 + 52 位尾数位，约 15–16 位十进制有效数字
- 十进制小数如 0.1，转二进制是 0.0001100110011…（0011 循环），无法用有限位精确表示
- 存储时强制截断尾数，造成初始误差——这个误差从赋值那一刻就已存在
常见精度陷阱与典型表现
这些现象背后都是同一套机制在起作用，只是暴露方式不同：
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- 直接比较失败：
0.1f == 0.1d返回 false，因为 float 和 double 对 0.1 的近似值不同 - 累加偏差：循环执行
sum += 0.110 次，结果可能不是 1.0，而是 0.9999999999999999 或 1.0000000000000002 - 大数丢失精度：float 存 16777217 会变成 16777216，因为超出其可精确表示的整数范围（2²⁴ = 16777216）
- 除零不报错：
1.0 / 0.0得Infinity，0.0 / 0.0得NaN，需主动检查
正确比较浮点数的方法
永远不要用 == 直接比较两个浮点数。应使用误差容忍（epsilon）或封装工具：
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- 手动容差判断：
Math.abs(a - b) < 1e-10（根据业务精度选合适阈值） - 用
Double.compare(a, b) == 0，它按 IEEE 754 规则处理 NaN 和符号零 - JUnit 中推荐
assertEquals(expected, actual, delta) - 避免
new Double(x).equals(new Double(y))，包装类 equals 会比较对象引用而非数值
需要绝对精度时的替代方案
金融、计费、审计等场景，必须放弃 float/double，改用更可靠的表示方式：
-
BigDecimal：首选方案。用字符串构造（
new BigDecimal("19.99")），避免 double 初始化污染；所有运算调用.add()、.multiply()等方法；除法必须指定 scale 和RoundingMode - 整型缩放：金额统一用“分”存储为 long，如 19.99 元 → 1999 分，全程整数运算，零误差
-
第三方库：Apache Commons Math 的
Precision.equals(a, b, 1e-12)提供健壮比较；Google Guava 的DoubleMath.fuzzyEquals()
