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在Kotlin中处理商品金额等金融计算时，必须使用 BigDecimal 而非 Double。以下是核心原因及实践建议：
️ 一、为什么必须用 BigDecimal？
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Double存在精度丢失问题
Double是二进制浮点数（遵循 IEEE 754 标准），无法精确表示大多数十进制小数（如0.1）。
示例：println(0.1 + 0.2) // 输出 0.30000000000000004（非精确的 0.3）这种误差在金额计算中会导致累计错误，尤其涉及乘法、除法时更明显。
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BigDecimal的精确性优势- 基于十进制存储，可精确表示任意位数的小数（如
0.1）。 - 提供对舍入模式（
RoundingMode）和精度（scale）的完全控制，确保计算结果符合金融规范。
- 基于十进制存储，可精确表示任意位数的小数（如
✅ 二、Kotlin 中 BigDecimal 的最佳实践
1. 初始化：必须通过字符串构造
// ✅ 正确做法（避免二进制误差）
val price = BigDecimal("19.99")// ❌ 错误做法（直接传 Double 仍会引入误差）
val errorPrice = BigDecimal(19.99) // 实际值可能是 19.990000000000002
2. 运算：显式指定精度和舍入模式
val price = BigDecimal("100.55")
val taxRate = BigDecimal("0.07")// 乘法 + 保留两位小数（四舍五入）
val tax = price.multiply(taxRate).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP) // 除法：必须指定精度，否则抛 ArithmeticException
val divided = price.divide(BigDecimal(3), 2, RoundingMode.HALF_UP)
3. 比较数值：用 compareTo() 而非 equals()
val a = BigDecimal("1.0")
val b = BigDecimal("1.00")println(a == b) // false（equals() 严格比较小数位数）
println(a.compareTo(b) == 0) // true（比较实际数值）
三、Double 的适用场景（非金额）
仅适用于科学计算、图形渲染等容忍误差的场景：
// 物理引擎计算（精度要求低）
val velocity = 3.0 * 9.8
🔧 四、封装工具类（推荐）
import java.math.BigDecimal
import java.math.RoundingModeobject MoneyUtils {private const val DEFAULT_SCALE = 2// 安全转换 Double → BigDecimal（字符串中转）fun fromDouble(value: Double): BigDecimal {return BigDecimal(value.toString())}// 金额标准化（保留两位小数）fun normalize(amount: BigDecimal): BigDecimal {return amount.setScale(DEFAULT_SCALE, RoundingMode.HALF_UP)}// 安全除法fun divide(a: BigDecimal, b: BigDecimal, scale: Int = DEFAULT_SCALE): BigDecimal {return a.divide(b, scale, RoundingMode.HALF_UP)}
}// 使用示例
val total = MoneyUtils.fromDouble(100.0).multiply(BigDecimal("0.85")).let { MoneyUtils.normalize(it) }
💾 五、数据库存储方案
| 方案 | 数据类型 | Java/Kotlin 类型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| 推荐 ✅ | DECIMAL(18,2) | BigDecimal | 精确存储，代码直观 | 占用空间略大 |
| 高性能场景（分单位） | BIGINT | Long | 存储小，查询快 | 需手动转换元/分单位 |
📌 总结
- 金额字段必须用
BigDecimal：避免Double的二进制精度陷阱。 - 通过字符串初始化：
BigDecimal("123.45")是唯一安全方式。 - 显式控制精度和舍入：所有运算（尤其除法）需指定
scale和RoundingMode。 - 数据库存储匹配：使用
DECIMAL(p,s)类型直接映射BigDecimal。
在金融系统中，精度错误可能导致资损或法律纠纷，务必严格遵循上述规范。