Java基本数据类型float/double因IEEE 754二进制存储导致精度丢失，无法通过写法避免；业务需精确计算时应禁用它们，改用BigDecimal并以字符串初始化，配合DECIMAL数据库字段及显式标度控制。
Java 基本数据类型本身无法避免精度丢失——这不是写法问题，而是设计本质。float 和 double 按 IEEE 754 标准用二进制存储十进制小数，像 0.1、0.2、0.3 这类数在二进制中是无限循环小数，必须截断，误差从赋值那一刻就已产生。所以，“怎么用基本类型”不解决问题；真正可行的是绕开它们。
别把 float/double 当计算主体
只要业务要求结果严格等于数学预期（比如金额、税率、计费、配置比例），就必须禁用 float 和 double 进行运算：
-
float：32 位，有效数字仅约 6–7 位，连
1234567.1都可能存不准 -
double：64 位，有效数字约 15–16 位，看似够用，但
0.1 + 0.2仍输出0.30000000000000004 -
整数类型（byte/short/int/long）虽无小数精度问题，但加减乘易溢出；
long最大值约9.2×10¹⁸，超限即翻转且不报错
用 BigDecimal，但必须正确初始化
BigDecimal 不是“修复”浮点数，而是换了一套系统：用字符串建模十进制数，内部用整数运算模拟四则运算。关键不在“用了”，而在“怎么用”：
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- ✅ 正确构造：
new BigDecimal("19.99")或BigDecimal.valueOf(19.99)（后者内部调用Double.toString()，安全） - ❌ 绝对禁止：
new BigDecimal(19.99)—— 此时19.99已是 double 的近似值，错误被原样固化 - 前端传参、配置读取、用户输入等原始来源，应保持字符串形态，直通 BigDecimal 构造
数据库与序列化环节同步隔离 double 污染
精度污染常发生在上下游交接处：
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- 数据库字段必须定义为
DECIMAL(18,2)等定点类型，而非FLOAT/DOUBLE - JDBC 查询时用
resultSet.getBigDecimal("amount")，绝不调用getDouble()再转 - 写入时用
preparedStatement.setBigDecimal(1, amount)，跳过 double 中间层 - JSON 序列化（如 FastJSON）需启用
WriteBigDecimalAsPlain，否则"1.00"可能变成"1"
运算过程显式控制标度和舍入
加减法天然保精度（标度自动对齐），但乘除必须人工干预：
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add()/subtract()：可直接调用，结果标度取操作数中较大者 -
multiply()：建议用双参数版本，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)（金融常用银行家舍入） - 不指定时，
divide()可能抛ArithmeticException，multiply()可能产生远超业务需要的小数位
