JSON反序列化处理大浮点数技巧
有志者,事竟成!如果你在学习文章,那么本文《JSON反序列化大浮点数转BigDecimal方法》,就很适合你!文章讲解的知识点主要包括,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~

JSON 中的高精度数字(如 `"amount": 123345555789123495.38`)若经 double 解析会丢失精度;正确做法是**跳过 double 中间表示,直接从原始 JSON 字符串构造 BigDecimal**。
在 Java 处理 JSON 数据时,若使用通用反序列化器(如 Jackson 默认配置),数字字段常被自动解析为 double 或 Number 类型。但 double 仅提供约 15–17 位有效数字的精度,而像 123345555789123495.38 这样的 18 位整数部分数字已超出 double 的精确表示范围——实际存储为 1.23345555789123488E17,导致末尾数字 95.38 被错误截断为 88.00。
根本原因在于:String.valueOf(map.get("amount")) 返回的是 double 的字符串表示(即科学计数法或舍入后的十进制),而非原始 JSON 文本。一旦数值被解析为 double,精度已不可逆丢失。
✅ 正确方案:保留原始 JSON 字符串形式,绕过 double 解析环节。推荐以下实践:
使用 Jackson 的 JsonNode 或 JsonParser 获取未解析的原始值
@JsonProperty("amount") private JsonNode amountNode; // 不声明为 Double/Number public BigDecimal getAmount() { if (amountNode != null && amountNode.isNumber()) { // 直接获取原始字符串表示(保留全部精度) String rawText = amountNode.asText(); return new BigDecimal(rawText).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP); } throw new IllegalArgumentException("Invalid amount format"); }或自定义反序列izer,强制按字符串读取数字字段
public class PreciseNumberDeserializer extends JsonDeserializer
{ @Override public BigDecimal deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctx) throws IOException { // 强制以字符串方式读取,避免 double 解析 String text = p.getText(); return new BigDecimal(text).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP); } } 并在字段上标注:
@JsonDeserialize(using = PreciseNumberDeserializer.class) private BigDecimal amount;
⚠️ 注意事项:
- 绝对避免 new BigDecimal((Double) map.get("amount")) 或 String.valueOf(double) —— 这是精度丢失的根源;
- BigDecimal(String) 构造器是唯一能完全保留原始字面量精度的方式;
- 若需支持空值或格式校验,应在构造前做非空和正则校验(如 ^[-+]?\\d*\\.?\\d+$);
- setScale(2, RoundingMode.HALF_UP) 适用于货币场景,但请根据业务需求选择合适的舍入模式(如 HALF_EVEN 更符合金融标准)。
总结:精度保障的关键不在于 BigDecimal 本身,而在于数据摄入路径是否绕过了 double 这一有损环节。始终优先从 JSON 原始文本构建 BigDecimal,才能真正实现“零精度损失”的高精度数值处理。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《JSON反序列化处理大浮点数技巧》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!
Linux性能监控工具:sar、iotop与perf详解
- 上一篇
- Linux性能监控工具:sar、iotop与perf详解
- 下一篇
- HTML文本全小写转标准格式的方法如下:手动修改:逐个将标签名和属性名改为首字母大写,例如<div>改为<Div>,class="box"改为Class="Box"。使用代码编辑器:在VSCode、SublimeText等编辑器中,使用“查找和替换”功能,将<后的标签名统一替换为首字母大写。使用正则表达式进行批量处理,如搜索<([a-z]+),替换为<\u
-
- 文章 · java教程 | 15分钟前 |
- Java 模式匹配 switch 处理层级类型的穷尽性
- 301浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 |
- Java 虚拟线程连接池改造的资源边界
- 236浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 | Java · 虚拟线程 · java UncaughtExceptionHandler 虚拟线程 Thread.Builder.OfVirtual
- Java Thread.Builder.OfVirtual 设置线程异常处理器
- 139浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 2天前 | 数据处理 · Java教程 · java windowFixed Stream Gatherer 事件窗口
- Java Stream Gatherer 组合短窗口事件的实现步骤
- 495浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 3天前 | 并发 · Java · 随机数 · RandomGeneratorFactory Java随机算法 随机数并发
- Java RandomGeneratorFactory 怎么按能力选择随机算法
- 244浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 3天前 |
- Java HexFormat 怎么在字节数组和十六进制文本间转换
- 361浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 3天前 | 文件处理 · nio · Java教程 · java 文件比较 Files.mismatch 字节偏移
- Java Files.mismatch 怎么定位两个文件首个差异
- 342浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 3天前 | Java ·
- Java Base64 流式编码怎么避免一次加载大文件
- 182浏览 收藏
-
- 文章 · java教程 | 3天前 | Java · 可观测性 ·
- Java JFR EventStream 怎么实时消费运行事件
- 145浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 287次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 340次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 342次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 306次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 129次使用
-
- Java try-with-resources 多个资源关闭顺序是什么
- 2026-09-10 501浏览
-
- 矩阵主副对角线快速定位技巧
- 2026-05-31 501浏览
-
- Java多态优化流程代码与行为分发改进
- 2026-05-26 501浏览
-
- JVM 类元数据双亲委派链表深度解析
- 2026-05-21 501浏览
-
- 反射异常处理:InvocationTargetException解析与应用
- 2026-05-16 501浏览

