简单描述浮点数十进制转二进制精度丢失的原因。
介绍几种创建BigDecimal方式的区别。
整理了高精度计算的工具类。
学习了阿里巴巴Java开发手册关于BigDecimal比较相等的规定。
精度丢失的问题是在其他计算机语言中也都会出现，float和double类型的数据在执行二进制浮点运算的时候，并没有提供完全精确的结果。产生误差不在于数的大小，而是因为数的精度。
关于浮点数存储精度丢失的问题，话题过于庞大，感兴趣的同学可以自行搜索一下：
这里简单讨论一下十进制数转二进制为什么会出现精度丢失的现象，十进制数分为整数部分和小数部分，我们分开来看看就知道原因为何：
将被除数每次都除以2，只要除到商为0就可以停止这个过程。
这个算法永远都不会无限循环，整数永远都可以使用二进制数精确表示，但小数呢？
每次将小数部分乘2，取出整数部分，如果小数部分为0，就可以停止这个过程。
这个算法有一定概率会存在无限循环，即无法用有限长度的二进制数表示十进制的小数，这就是精度丢失问题产生的原因。
我们已经明白为什么精度会存在丢失现象，那么我们就应该知道，当某个业务场景对double数据的精度要求非常高时，就必须采取某种手段来处理这个问题，这也是BigDecimal为什么会被广泛应用于金额支付场景中的原因啦。
BigDecimal类位于java.math包下，用于对超过16位有效位的数进行精确的运算。一般来说，double类型的变量可以处理16位有效数，但实际应用中，如果超过16位，就需要BigDecimal类来操作。
既然这样，那用BigDecimal就能够很好解决这个问题咯？
你可以思考一下，控制台输出会是啥。
可以看到，使用方法一的构造函数仍然出现了精度丢失的问题，而方法二和方法三符合我们的预期，为什么会这样呢？
这三个方法其实对应着三种不同的构造函数：
关于这三个构造函数，JDK已经给出了解释，并用Notes标注：
为了防止以后图片可能会存在显示问题，这里再记录一下：
该方法是不可预测的，以0.1为例，你以为你传了一个double类型的0.1，最后会返回一个值为0.1的BigDecimal吗？不会的，原因在于，0.1无法用有限长度的二进制数表示，无法精确地表示为双精度数，最后的结果会是0.100000xxx。
该方法是完全可预测的，也就是说你传入一个字符串”0.1″，他就会给你返回一个值完全为0，1的BigDecimal，官方也表示，能用这个构造函数就用这个构造函数叭。
第二种构造方式已经足够优秀，可你还是想传入一个double值，怎么办呢？官方其实提供给你思路并且实现了它，可以使用Double.toString(double val)先将double值转为String，再调用第二种构造方式，你可以直接使用静态方法：valueOf(double val)。
BigDecimal所创建的是对象，故我们不能使用传统的+、-、*、/等算术运算符直接对其对象进行数学运算，而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是BigDecimal的对象。网上有很多这样的工具类，这边直接贴一下，逻辑不难，主要为了简化项目中频繁互相转化的问题。
【强制】如上所示BigDecimal的等值比较应使用compareTo()方法，而不是equals()方法。
说明：equals()方法会比较值和精度(1.0和1.00返回结果为false),而compareTo()则会忽略精度。
关于这一点，我们来看一个例子就明白了：
JDK中对这两个方法的解释是这样的：
以上就是Java用BigDecimal类解决Double类型精度丢失的问题的详细内容，更多关于Java BigDecimal解决Double类型精度丢失的资料请关注其它相关文章！