【浮点类型计算的误差】
在财务模块的设计中，一定会涉及到金额的处理，其中字段类型的设计很关键，如果采用了float和double类型，计算结果会有误差。
float i = 1.1f;
float j = 1f;
System.out.println(i - j);
//0.100000024
所以，在涉及到要求精度精确的金额时，一般会采用decimal类型存储在DB中，而Java计算的过程则采用BigDecimal。
【历史包袱】
在一些早期的财务软件中，或者很多初期没有考虑这方面问题的软件中，金额类的字段在数据库中也会被设置为float。如金蝶、用友等企业的早期产品往往也是用float进行金额数据的存储。但这样还怎么保证数据的准确性呢？
其实相当多的系统设计中，系统怎么去存储数据和怎么去计算数据并不统一。有的会以float存储，但是计算的时候还是会采用decimal的转换，再进行计算，虽然也能保证结果的准确性，但还是很麻烦。也就是说，存储数据用什么格式，看具体的场景，可以是int，可以是float，但是只要计算过程保证使用了decimal，就保证了计算的精度。
【为什么是decimal】
在设计实体类型时，我们用BigDecimal定义字段，数据库中以decimal存储，那么存取数据，计算过程都统一这一种类型。不必在取出来时，再进行一次类型转换，避免了很多出bug的可能；如果是Integer型或者Long存以分为单位的数据，那么存取，展示（通常是以'元'为单位）的时候都要进行单位转换，这样也很容易出错；另外，在生产过程中，通常也会有一些场景，管理人员会直接从数据库中导出数据，不经过系统拿到数据，单位是分的话是不符合财务人员的使用习惯的，这人为地增加了沟通成本。所以综合来看，decimal是一个比较好的选择，也是业界常规的做法。
【关于误差】
上面讨论了字段类型和精度的关系，这里要说明的是财务数据的误差。财务数据的计算结果有误差是避免不了的，所以财会领域有一个专业词汇叫做调账，调账就是为了调整误差带来的账目差异。
但是，我们的代码还是要保证整个计算结果的精确，这里要表达的是，就算是有误差，那么这个计算结果的误差，也应该同财务人员计算结果的误差保持一致。为了达到这个目的，我们需要保证2点：
1.在关键的，会出现误差的计算过程中，精度与财务人员的要求保持一致；
2.整个计算的步骤，也要与财务人员的计算步骤保持一致。
关于第2点，并不是说，理论上和逻辑上与这个流程一致就行，而是要在步骤上一致。这是因为步骤不同，就算逻辑处理是等价的，最终的计算结果产生的误差肯定不会一样，这就违背了刚刚说明的原则。
比如10笔订单，每笔订单收益1元，而某个代理商收益为30%。计算过程如果是先进行单笔计算，计算完汇总，保留2位小数，那么结果是3.30；但如果是先进行汇总，再进行收益计算，结果是3.33。当订单数据巨大时，这个收益的误差也会是巨大的。
当然，如果是考虑计算效率，存储效率等问题，需要对这个计算过程进行调整，只要财务人员接受由此带来的误差，也是OK的。
【Java中的BigDecimal】
基本用法：
public static void main(String[] args) {
BigDecimal number1 = new BigDecimal(0.005);
BigDecimal number2 = new BigDecimal(1000000);
BigDecimal stringParseNumber1 = new BigDecimal("0.005");
BigDecimal stringParseNumber2 = new BigDecimal("1000000");
//加法
BigDecimal result = number1.add(number2);
BigDecimal stringParsedResult = stringParseNumber1.add(stringParseNumber2);
System.out.println("result=" + result);
System.out.println("stringParsedResult=" + stringParsedResult);
//减法
BigDecimal subtract = stringParseNumber1.subtract(stringParseNumber1);
//乘法
BigDecimal multiply = stringParseNumber1.multiply(stringParseNumber2);
//绝对值
BigDecimal abs = stringParseNumber1.abs();
//除法：必须制定小数后的精确位数，以及进位的原则
BigDecimal divisor = new BigDecimal("10");
BigDecimal dividend = new BigDecimal("3");
BigDecimal divideResult = divisor.divide(dividend, 3, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
System.out.println(divideResult);
}
由以上结果中，可以看到，如果构造函数中传入的是double或者float类型，那么BigDecimal的计算结果还是不准确。这里推荐使用String类型作为构造函数的参数。
对于除法，第二个参数表示计算结果小数保留位数，第三个参数表示进位的算法。这里列举所有的算法，在实际场景中可以根据需求选用：
ROUND_UP //对非舍去的部分始终在保留的最低位加1 ROUND_DOWN //与ROUND_UP相反，始终不对非舍去的部分加1
ROUND_CEILING //如果为正，则舍入原则与ROUND_UP一致，如果为负，则舍入原则与ROUND_DOWN一致 ROUND_FLOOR //与CEILING刚好相反 可以将这两种模式理解为坐标轴的方向
ROUND_HALF_UP //四舍五入 ROUND_HALF_DOWN //五舍六入 ROUND_HALF_EVEN //银行家舍入法，主要在美国使用。四舍六入是肯定的，五分为两种情况，前一位为奇数，则入位，前一位为偶数，则舍去。 ROUND_UNNECESSARY //断言使用
这里给出实际的使用场景，体会一下进位的结果：
System.out.println(new BigDecimal("0.1203456789").divide(new BigDecimal("1"),3,BigDecimal.ROUND_UP));//0.121
System.out.println(new BigDecimal("-0.1203456789").divide(new BigDecimal("1"),3,BigDecimal.ROUND_UP));//-0.121
System.out.println(new BigDecimal("0.1891").divide(new BigDecimal("1"),3,BigDecimal.ROUND_UP));//0.190
System.out.println(new BigDecimal("0.91").divide(new BigDecimal("1"),1,BigDecimal.ROUND_UP));//1.0
System.out.println(new BigDecimal("0.1203456789").divide(new BigDecimal("1"),3,BigDecimal.ROUND_DOWN));//0.120
System.out.println(new BigDecimal("-0.1203456789").divide(new BigDecimal("1"),3,BigDecimal.ROUND_DOWN));//-0.120
System.out.println(new BigDecimal("0.1891").divide(new BigDecimal("1"),3,BigDecimal.ROUND_DOWN));//0.189
System.out.println(new BigDecimal("0.91").divide(new BigDecimal("1"),1,BigDecimal.ROUND_DOWN));//0.9