Java大数运算需用BigDecimal规避float/double精度丢失，关键在于字符串构造、全程隔离double、乘除指定舍入模式及序列化防精度丢失。
Java 中大数运算用 BigDecimal 解决精度丢失，关键不在“用了没”，而在“怎么用”。浮点数精度丢失是 float/double 的固有缺陷——0.1 在二进制中本就是无限循环小数，而 BigDecimal 的作用不是修复它，而是绕过它：用字符串表示十进制字面量，再用整数逻辑做运算。
构造阶段：堵住精度污染的第一道口
所有后续误差，几乎都源于错误的初始化。
- ✅ 优先用字符串构造：new BigDecimal("19.99") —— 十进制字面量被原样解析，无任何转换损耗
- ✅ 次选 valueOf：BigDecimal.valueOf(19.99) —— 内部调用
Double.toString()，生成最短可读十进制表示（如不输出 "1.999E1"） - ❌ 绝对禁用 double 构造：new BigDecimal(19.99) —— 此时 19.99 已是近似值（实际存的是 19.990000000000002），BigDecimal 只是把它“精确地记错”
- ⚠️ 注意：
String.valueOf(double)不可靠，可能触发科学计数法；必须用Double.toString(d)才安全
数据流转：全程隔离 double 类型
从前端到数据库，只要中间出现一次 double，精度就可能被悄悄污染。
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- 前端传金额时，应传字符串
"19.99"，后端直接new BigDecimal(param) - 数据库字段必须定义为
DECIMAL(18,2)或类似定点类型，而非 FLOAT/DOUBLE - JDBC 查询时，用
rs.getBigDecimal("amount")；写入时用ps.setBigDecimal(1, bd) - 避免
rs.getDouble()→new BigDecimal(double)这类“先失真、再封装”的反模式
运算阶段：加减保精度，乘除必控舍入
加减法在标度一致时天然不丢精度；但乘除会改变小数位数，不干预就会失控或抛异常。
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-
add()/subtract()：可直接调用，结果标度取两操作数中较大者 -
multiply()：建议用双参版本，例如a.multiply(b, new MathContext(10, RoundingMode.HALF_UP)) -
divide()：必须指定标度和舍入模式，如a.divide(b, 2, RoundingMode.HALF_EVEN)（银行家舍入，金融常用） - 不指定舍入时，
divide()遇 1÷3 这类情况会直接抛ArithmeticException
序列化与展示：别让 JSON 或日志把精度吃掉
即使内部计算全对，输出环节出错也会前功尽弃。
- FastJSON：启用
SerializerFeature.WriteBigDecimalAsPlain，防止输出成1.0123→1.123（吞掉小数点后零） - Jackson：配置
WRITE_BIGDECIMAL_AS_PLAIN，避免科学计数法或自动转 double - 前端接收时，不要用
parseFloat解析 BigDecimal 字符串；应原样展示，或用big.js等高精度库处理 - 调试打印时，用
toString()，别用doubleValue()—— 后者会再次引入二进制误差
