先看如下计算的输出：
0.1 + 0.2显然是0.3。但是在javascript中，结果是什么呢？
0.30000000000000004这是程序语言在数值计算中很容易出现的精度问题，如下图饿了么账单页金额显示。
问题产生的原因
先来看对Number类型数值二进制的表示，由3部分组成：
符号位 * 指数位 * 尾数位由于js采用64位双精度浮点数编码，实际存储时为了节省空间，采用科学计数法表示，其二进制构成如下：
符号位占1位，指数位占11位，尾数占52位。
问题分解
0.1的二进制表示为：
0.0001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 ...其科学计数法表示为：
1.1001... * 2^-4其中指数位采用偏置码处理，-4即为：01111111011。简单介绍下（自行百度）：
双精度采用的偏置码为1023，
比如指数位：01111111011，其值为1019，
1019 - 1023 = -4由于尾数位仅为52位，因此需要截取前52位，并且如若第53位为1则进1，反之舍去，因此0.1的尾数位截取后为：
//10011001 10011001 1001100 110011001 10011001 10011001 10011001...
//由于53位为1，进1，即为：
10011001 10011001 10011001 10011001 10011001 10011001 1010可以看到0.1的值其实已经不准确了，较原值偏大。其对应的二进制存储表示如下：
有的童鞋可能注意到了，尾数位存储的是小数部分，这是因为规格化后的值通式为1.x，因此可以略去1，节省了一个bit位空间。
同理0.2的二进制如下：
0.001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001...科学计数法处理后的二进制存储为：
至此，已经清楚了javascript对数值的存储方式。
进制转换网址参见：http://www.binaryconvert.com/。
0.3的二进制表示为：
0.010011001100110011001100110011001100110011001100110011...使用科学计数法表示后存储为：
而计算机在处理0.1+0.2时（上面已经知道了其分别对应的二进制存储方式），需要通过对阶、尾数求和、规格化、舍入等操作（这里不再赘述），最终得到：
0.010011001100110011001100110011001100110011001100110100
//转为10进制即为：0.30000000000000004可以知道，计算机在进行浮点数加减运算时，包括对阶、规格化过程都可能产生精度误差，核心还是因为尾数位的位数有限，1进0舍导入的误差。
如何在开发中避免此类问题？
1. 取固定精度
有的童鞋可能会采用toFixed()获取固定精度，如下
(0.1+0.2).toFixed(1) = 0.3;对于精度要求不高的话，这种通过4舍5入获取固定精度的方式一般可以满足需求。
2. 先将小数转为整数再进行计算
0.1 + 0.2
//将两者都转化为整数的最小公倍数：RATE = 10
(0.1*RATE + 0.2*RATE)/RATE
= 0.3这是日常开发中最常用的方式，推荐。
扩展
如果清楚上面讲解的数值存储方式，那么可以知道js的安全整数范围为：
Math.pow(2, 53) - 1
// 可表示的安全整数范围：
// Number.MIN_SAFE_INTEGER ~ Number.MAX_SAFE_INTEGER
-9007199254740991 ~ 9007199254740991超出这个范围的整数计算会出现精度丢失问题。
需要处理较大值的话，可以参考bignumber.js等；另外ES2020，加入了BigInt类型：
let number1 = BigInt(123); //方式1
let number2 = 123n; //方式2
number1 == number2; //true
typeof number1; //"bigint"谷歌浏览器已经支持了，可以尝试下~
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