js数字位数太大导致参数精度丢失问题

 

最近遇到个比较奇怪的问题，js函数里传参，传一个位数比较大，打印arguments可以看到传过来的参数已经改变。

 

然后查了一下，发现确实是js精度丢失造成的。我的解决方法是将数字型改成字符型传输，这样就不会造成精度丢失了。如下图：

 

 

JS 数字丢失精度的原因

计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示。就像一些无理数不能有限表示，如 圆周率 3.1415926...，1.3333... 等。JS 遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision），占用 64 bit。如图

 

意义

• 1位用来表示符号位
• 11位用来表示指数
• 52位表示尾数

 

浮点数，比如

0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…（1001无限循环）
0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…（0011无限循环）

此时只能模仿十进制进行四舍五入了，但是二进制只有 0 和 1 两个，于是变为 0 舍 1 入。这即是计算机中部分浮点数运算时出现误差，丢失精度的根本原因。

 

大整数的精度丢失和浮点数本质上是一样的，尾数位最大是 52 位，因此 JS 中能精准表示的最大整数是 Math.pow(2, 53)，十进制即 9007199254740992。

大于 9007199254740992 的可能会丢失精度

9007199254740992     >> 10000000000000...000  // 共计 53 个 0
9007199254740992 + 1 >> 10000000000000...001  // 中间 52 个 0
9007199254740992 + 2 >> 10000000000000...010  // 中间 51 个 0

 

实际上

9007199254740992 + 1  // 丢失
9007199254740992 + 2  // 未丢失
9007199254740992 + 3  // 丢失
9007199254740992 + 4  // 未丢失

 

结果如图

 

以上，可以知道看似有穷的数字, 在计算机的二进制表示里却是无穷的，由于存储位数限制因此存在“舍去”，精度丢失就发生了。

想了解更深入的分析可以看这篇论文（又长又臭）：What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic

 

三、解决方案

对于整数，前端出现问题的几率可能比较低，毕竟很少有业务需要需要用到超大整数，只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度。

对于小数，前端出现问题的几率还是很多的，尤其在一些电商网站涉及到金额等数据。解决方式：把小数放到位整数（乘倍数），再缩小回原来倍数（除倍数）

// 0.1 + 0.2
(0.1*10 + 0.2*10) / 10 == 0.3  // true