金融场景必须用decimal库，因float64基于IEEE 754二进制表示，无法精确存储0.1等十进制小数，导致舍入误差；math.Round或格式化仅影响显示，不改变底层值；decimal虽慢8–12倍但仍在微秒级。
Go语言原生浮点数类型无法可靠控制精度，金融/会计类场景必须用 decimal 库，否则必然出现舍入误差。
为什么 float64 在 money 场景下会出错
IEEE 754 双精度浮点数本质是二进制表示，而十进制小数（如 0.1、19.99）多数无法被精确表达。哪怕只做一次加法，结果也可能带微小偏差：
fmt.Printf("%.17f\n", 0.1+0.2) // 输出：0.30000000000000004
- 这种误差在累加、乘除、比较时会被放大，比如
if total == 100.0可能永远不成立 -
math.Round()或格式化（fmt.Sprintf("%.2f", x)）只是显示截断，底层值未变，后续运算仍携带误差 - 银行系统要求“每笔交易可复现、零舍入偏差”，float64 天然不满足该前提
go-decimal 库实测性能表现
使用 github.com/shopspring/decimal 替代 float64 后，精度问题消失，但需关注其开销：
- 基础算术（
Add、Mul）比 float64 慢 8–12 倍，但仍在微秒级（单次 - 内存分配明显增加：每个
decimal.Decimal是 struct，含int64系数 +int32缩放因子，但避免了堆分配；频繁构造新实例（如循环中decimal.New(...)）会触发 GC - 推荐复用：用
decimal.RequireDecimal预分配，或在 hot path 中缓存常用值（如decimal.New(100, 2)表示 100.00） - 注意
String()和RoundFloor()等方法会分配字符串或新 struct，高吞吐场景建议用Format配合预分配[]byte
常见误用导致精度“失效”
即使用了 decimal，下面这些操作仍会让精度控制前功尽弃：
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- 从
float64构造：decimal.NewFromFloat(19.99)—— 此时 19.99 已是近似值，应改用字符串：decimal.NewFromStr("19.99") - 混用类型运算：
d.Add(float64Value)会隐式转成 float64 再转回，丢失精度；务必统一用decimal类型参与所有中间计算 - JSON 反序列化默认走
float64：需注册自定义UnmarshalJSON方法，或用json.RawMessage延后解析 - 数据库驱动返回
float64：如pgx默认将 numeric 列映射为float64，须显式配置pgtype.Numeric或启用pgx.QueryRow().Scan(&decimal.Decimal{})
真正影响落地的不是性能数字，而是所有输入源是否全程守住 decimal 类型边界——只要有一个 float64 悄悄溜进来，整个精度链就断了。
