参考博客：blog.csdn.net/bruce128/ar…
在java中，一般来说，我们的单精度float和双精度double已经可以满足我们的大部分需求了。但是不管是float和double都会出现浮点的误差，而这点误差在一般情况下并不影响我们的使用。
但是，在金融行业，一个小小的精度误差，可能会导致成千上万的损失，甚至严重点来说，可能会有牢狱之灾。因此，我们必须去严格的计算每一个小数点的值，不能出现任何误差。
也因此，出现了我们现在的这个问题，为什么不能用float和double等等等的浮点型来表示金额？
看代码：
可以看出，随着运算数量的上升，明显看到误差的产生。这是float类型的运算，如果是double类型的话，那么误差将会更大。
这是第一个原因，使用float和double会出现误差，这在金融行业基本上不被允许的。
那么，仅仅是这个原因吗？
还有一个原因，我们要向float和double这两个基础数据类型中找寻。
这个问题和float和double在java中规定的数据长度有关。32位的浮点数float由3部分组成：1比特的符号位，8比特的阶码（exponent,指数），23比特的尾数（Mantissa，尾数）。这个结构会表示成一个小数点左边为1，以底数为2的科学计数法表示的二进制小数。浮点数的能表示的数据大小范围由阶码决定，但是能够表示的精度完全取决于尾数的长度。而64位的浮点数double是1比特的符号位，11比特的阶码（exponent,指数），52比特的尾数（Mantissa，尾数）。
于是，就会出现如下代码的情况：
long的最大值是2的64次方减1，需要63个二进制位表示，即便是double，52位的尾数也无法完整的表示long的最大值。不能表示的部分也就只能被舍去了。所以导致了添加了10亿次之后，数值依然没有变化，因为添加的数值都被舍去了。
那么，应该怎么办呢？
JDK提供了一个BigDecimal的类，这个类可以表示任意精度的数字。
