在金融、电商等涉及资金交易的系统中，金额计算的精确性至关重要。使用不当的数据类型会导致难以察觉的微小误差，在频繁交易或对账时可能引发严重问题。

警惕浮点数的精度陷阱
Java中的float和double是二进制浮点数，它们被设计用于科学和工程计算，优先保证数值范围和处理速度，而非绝对的精确度。许多十进制小数（如0.1）无法用二进制浮点数精确表示，这就导致了精度丢失。

典型问题示例：

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double a = 0.09;
double b = 0.02;
System.out.println(a - b); // 输出：0.06999999999999999，而非0.07
这种微小的误差在单次计算中或许可以忽略，但在复杂的累加、利息计算或汇率转换中，误差会被累积和放大，最终导致对账不平。

选用 BigDecimal 进行精确运算
《Effective Java》等权威著作明确指出，在进行要求精确结果的商业计算时，应使用 java.math.BigDecimal 类。它能够以十进制形式精确表示和计算任意精度的数值。

注意构造方法的区别：
使用BigDecimal时，一个关键的陷阱在于构造方法的选择。

BigDecimal(double val)：此构造方法会将已有的、已经存在精度损失的double值原样传入，导致问题延续。

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BigDecimal d1 = new BigDecimal(0.09);
BigDecimal d2 = new BigDecimal(0.02);
System.out.println(d1.subtract(d2));
// 可能输出：0.069999999999999996252997…
BigDecimal(String val)：这是推荐的构造方式。 字符串可以精确表示我们意图的十进制数值。

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BigDecimal d1 = new BigDecimal(“0.09”);
BigDecimal d2 = new BigDecimal(“0.02”);
System.out.println(d1.subtract(d2)); // 精确输出：0.07
在实践中，应先将double值转换为String，再用于构造BigDecimal对象。

数据库存储方案建议
在数据库层，金额的存储通常有两种主流方案：

使用定点数类型：如MySQL的DECIMAL(M, D)
或PostgreSQL的NUMERIC。这类类型直接对应Java中的BigDecimal，可以精确存储十进制小数，并灵活指定整数部分和小数部分的位数（如DECIMAL(
15, 2)表示总共15位，其中2位小数）。这是处理多币种、汇率转换场景的首选。

使用整数类型：将金额以最小货币单位（如“分”）为整数进行存储。例如，1元存为100。这种方式完全避免了小数问题，计算高效。但其缺点是在应用中必须时刻牢记单位转换，任何疏忽（如存入时未乘100，或取出时未除100）都会导致金额放大100倍的严重错误。

总结要点
运算层面：杜绝直接使用float/double进行金额计算。始终通过BigDecimal(String)
构造对象，并利用其提供的add、subtract、multiply、divide（需指定舍入模式）等方法进行运算。

存储层面：优先考虑数据库的定点数类型（DECIMAL/NUMERIC）以保持最大灵活性。若选择整数存储，则必须在团队内建立严格的、统一的转换规范，并通过代码审查等手段确保执行。