一算钱领导就让用BigDecimal ，为什么它可以不丢失精度？

我们都知道在计算钱的时候首选 BigDecimal，因为它不会导致丢失精度的情况，尤其在金融领域，为了保证数据的精度，往往都会使用BigDecimal。本文就来探讨下为什么BigDecimal可以保证精度不丢失。

类介绍

首先来看一下BigDecimal的类声明以及几个属性：

public class BigDecimal extends Number implements Comparable<BigDecimal> { // 该BigDecimal的未缩放值 private final BigInteger intVal; // 精度，可以理解成小数点后的位数 private final int scale; // BigDecimal中的十进制位数，如果位数未知，则为0(备用信息) private transient int precision; // Used to store the canonical string representation, if computed. // 这个我理解就是存实际的BigDecimal值 private transient String stringCache; // 扩大成long型数值后的值 private final transient long intCompact; }

从例子入手

通过debug来发现源码中的奥秘是了解类运行机制很好的方式。请看下面的testBigDecimal方法：

@Test public void testBigDecimal() { BigDecimal bigDecimal1 = BigDecimal.valueOf(2.36); BigDecimal bigDecimal2 = BigDecimal.valueOf(3.5); BigDecimal resDecimal = bigDecimal1.add(bigDecimal2); System.out.println(resDecimal); }

在执行了BigDecimal.valueOf(2.36)后，查看debug信息可以发现上述提到的几个属性被赋了值：

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接下来进到add方法里面，看看它是怎么计算的：

/** * Returns a BigDecimal whose value is (this + augend), * and whose scale is max(this.scale(), augend.scale()). */ public BigDecimal add(BigDecimal augend) { if (this.intCompact != INFLATED) { if ((augend.intCompact != INFLATED)) { return add(this.intCompact, this.scale, augend.intCompact, augend.scale); } else { return add(this.intCompact, this.scale, augend.intVal, augend.scale); } } else { if ((augend.intCompact != INFLATED)) { return add(augend.intCompact, augend.scale, this.intVal, this.scale); } else { return add(this.intVal, this.scale, augend.intVal, augend.scale); } } }

看一下传进来的值：

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进入第8行的add方法：

private static BigDecimal add(final long xs, int scale1, final long ys, int scale2) { long sdiff = (long) scale1 - scale2; if (sdiff == 0) { return add(xs, ys, scale1); } else if (sdiff < 0) { int raise = checkScale(xs,-sdiff); long scaledX = longMultiplyPowerTen(xs, raise); if (scaledX != INFLATED) { return add(scaledX, ys, scale2); } else { BigInteger bigsum = bigMultiplyPowerTen(xs,raise).add(ys); return ((xs^ys)>=0) ? // same sign test new BigDecimal(bigsum, INFLATED, scale2, 0) : valueOf(bigsum, scale2, 0); } } else { int raise = checkScale(ys,sdiff); long scaledY = longMultiplyPowerTen(ys, raise); if (scaledY != INFLATED) { return add(xs, scaledY, scale1); } else { BigInteger bigsum = bigMultiplyPowerTen(ys,raise).add(xs); return ((xs^ys)>=0) ? new BigDecimal(bigsum, INFLATED, scale1, 0) : valueOf(bigsum, scale1, 0); } } }

这个例子中，该方法传入的参数分别是：xs=236，scale1=2，ys=35，scale2=1

该方法首先计算scale1 - scale2，根据差值走不同的计算逻辑，这里求出来是1，所以进入到最下面的else代码块（这块是关键）：

• 首先17行校验了一下数值范围

• 18行将ys扩大了10的n次倍，这里n=raise=1，所以返回的scaledY=350

• 接着就进入到20行的add方法：

private static BigDecimal add(long xs, long ys, int scale){ long sum = add(xs, ys); if (sum!=INFLATED) return BigDecimal.valueOf(sum, scale); return new BigDecimal(BigInteger.valueOf(xs).add(ys), scale); }

这个方法很简单，就是计算和，然后返回BigDecimal对象：

结论

所以可以得出结论：BigDecimal在计算时，实际会把数值扩大10的n次倍，变成一个long型整数进行计算，整数计算时自然可以实现精度不丢失。同时结合精度scale，实现最终结果的计算。