小知识，大挑战！本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动。
在前端开发，特别做电商领域应用，跟数字计算打交道可以说是家常便饭，数字计算毫无疑问是重中之重。购物车展示个错误的价格、错误的优惠折扣计算、后台订单总金额统计/报表数据分析等计算出问题，必然是致命的。
场景
下面看两个场景：
- 场景一
// 在chrome浏览器控制台输入：
0.1 + 0.2 === 0.3 // 输出：false
0.1 + 0.2 // 按回车输出： 0.30000000000000004
- 场景二
// 在chrome浏览器控制台输入：
9999999999999999 == 10000000000000000 // 输出: true
初次接触的时候，可能会对这迷惑行为，感到大跌眼镜，但对于有前端经验的人来说，知道这是精度问题以及数字越界了。
揭秘
解释两种场景，先了解下二进制。
在学计算机基础的时候，我们知道计算机内部是由集成电路这种电子部件构建成的，它的引脚只能支持0V或者5V两种状态，这种状态相对也决定计算机只能通过二进制数来处理数据，也就是0和1。同时，计算机处理信息的基础单位是：1个字节（一个字节等于8位二进制数）。（PS：二进制概念不是我们的重点，我们只需要知道计算机是根据二进制来处理数据即可）
而，JavaScript遵循的是[IEEE 754] 规范，因此采用的是双精度存储（double precision），占用 64 bit。用二进制表示如下图：
它表示的意义是：
- 第1位：用于表示符号位
- 第2-12位（共11位）：用于表示指数
- 第13-64位（共52位）：用于表示尾数
因此，我们可以得知，计算机描述数值是采用64位，扣除11位用于表示指数，所能描述的最大10进制数值为：Math.pow(2, 53)，也就是值：9007199254740992。同时，数字中存在一些无理数，它们是无穷的，换句话说，用计算机用有限位要表示无限的数值，就会存在精度的丢失问题，位数满了，只能按某种约定（四舍五入）处理数据。这里无限的数值准确的说是用二进制描述的数值，因此看似有穷的数值也可能对应的是无穷的二进制表示，比如场景一。
下面将场景一，按计算机的角度来执行看看：
// 输入：
0.1 + 0.2
// 数值转为二进制：变成无穷的二进制，但计算机用于表示的位数是有限的
0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001 1001 ... (1001无限循环)
0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011 0011 ... (0011无限循环)
// 10进制小数转为二进制计算法：数值✖️2 取进位，小数位继续✖️2，直至为0
0.2*2 = 0.4 0
0.4*2 = 0.8 0
0.8*2 = 1.6 1
0.6*2 = 1.2 1
0.2*2 = 0.4 0
场景二，超出Math.pow(2,53)可能存在精度问题，涉及大数计算需谨慎
//
Math.pow(2,53) // 输出：9007199254740992
Math.pow(2,53)+1 // 输出：9007199254740992
Math.pow(2,53)+2 // 输出：9007199254740994
一目了然，豁然开朗了吗？
解决方案
解决数字计算精度、大数计算问题，可以自己封装库，或者采用三方库。这里推荐github上3.6K star的 big.js库，因为它API简单易用、运行速度快、且压缩后大小只有6k。当然如果你想自己封装库也可以，比如：
- 当不会涉及特大数计算的时，只需考虑精度问题，解决思路可以是：将浮点数转为整数，计算完成再除以对应的倍数。
- 当涉及超大数时，简单思路，可将数值切割为数组进行反转，然后从低位往高位计算。
希望读完本文，能帮助你理解为啥有精度问题。
