摘要：推导为何等于在中所有数值都以标准的双精度浮点数进行存储的。先来了解下标准下的双精度浮点数。精度位总共是，因为用科学计数法表示，所以首位固定的就没有占用空间。验证完成的最大安全数是如何来的根据双精度浮点数的构成，精度位数是。
阅读完本文可以了解到 0.1 + 0.2 为什么等于 0.30000000000000004 以及 JavaScript 中最大安全数是如何来的。
十进制小数转为二进制小数方法拿 173.8125 举例如何将之转化为二进制小数。
①. 针对整数部分 173，采取除 2 取余，逆序排列;
173 / 2 = 86 ... 1 86 / 2 = 43 ... 0 43 / 2 = 21 ... 1 ↑ 21 / 2 = 10 ... 1 | 逆序排列 10 / 2 = 5 ... 0 | 5 / 2 = 2 ... 1 | 2 / 2 = 1 ... 0 1 / 2 = 0 ... 1
得整数部分的二进制为 10101101。
②. 针对小数部分 0.8125，采用乘 2 取整，顺序排列;
0.8125 * 2 = 1.625 | 0.625 * 2 = 1.25 | 顺序排列 0.25 * 2 = 0.5 | 0.5 * 2 = 1 ↓
得小数部分的二进制为 1101。
③. 将前面两部的结果相加，结果为 10101101.1101;
小心，二进制小数丢失了精度！根据上面的知识，将十进制小数 0.1 转为二进制：
0.1 * 2 = 0.2 0.2 * 2 = 0.4 // 注意这里 0.4 * 2 = 0.8 0.8 * 2 = 1.6 0.6 * 2 = 1.2 0.2 * 2 = 0.4 // 注意这里，循环开始 0.4 * 2 = 0.8 0.8 * 2 = 1.6 0.6 * 2 = 1.2 ...
可以发现有限十进制小数 0.1 却转化成了无限二进制小数 0.00011001100...，可以看到精度在转化过程中丢失了！
能被转化为有限二进制小数的十进制小数的最后一位必然以 5 结尾(因为只有 0.5 * 2 才能变为整数)。所以十进制中一位小数 0.1 ~ 0.9 当中除了 0.5 之外的值在转化成二进制的过程中都丢失了精度。
推导 0.1 + 0.2 为何等于 0.30000000000000004在 JavaScript 中所有数值都以 IEEE-754 标准的 64 bit 双精度浮点数进行存储的。先来了解下 IEEE-754 标准下的双精度浮点数。
这幅图很关键，可以从图中看到 IEEE-754 标准下双精度浮点数由三部分组成，分别如下：
sign(符号): 占 1 bit, 表示正负;
exponent(指数): 占 11 bit，表示范围;
mantissa(尾数): 占 52 bit，表示精度，多出的末尾如果是 1 需要进位;
推荐阅读 JavaScript 浮点数陷阱及解法，阅读完该文后可以了解到以下公式的由来。
精度位总共是 53 bit，因为用科学计数法表示，所以首位固定的 1 就没有占用空间。即公式中 (M + 1) 里的 1。另外公式里的 1023 是 2^11 的一半。小于 1023 的用来表示小数，大于 1023 的用来表示整数。指数可以控制到 2^1024 - 1，而精度最大只达到 2^53 - 1，两者相比可以得出 JavaScript 实际可以精确表示的数字其实很少。
0.1 转化为二进制为 0.0001100110011...，用科学计数法表示为 1.100110011... x 2^(-4)，根据上述公式，S 为 0(1 bit)，E 为 -4 + 1023，对应的二进制为 01111111011(11 bit)，M 为 1001100110011001100110011001100110011001100110011010(52 bit，另外注意末尾的进位)，0.1 的存储示意图如下:
同理，0.2 转化为二进制为 0.001100110011...，用科学计数法表示为 1.100110011... x 2^(-3)，根据上述公式，E 为 -3 + 1023，对应的二进制为 01111111100, M 为 1001100110011001100110011001100110011001100110011010, 0.2 的存储示意图如下:
0.1 + 0.2 即 2^(-4) x 1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010 与 2^(-3) x 1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010 之和
// 计算过程 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010 0.0011001100110011001100110011001100110011001100110011010 // 相加得 0.01001100110011001100110011001100110011001100110011001110
0.01001100110011001100110011001100110011001100110011001110 转化为十进制就是 0.30000000000000004。验证完成!
JavaScript 的最大安全数是如何来的根据双精度浮点数的构成，精度位数是 53 bit。安全数的意思是在 -2^53 ~ 2^53 内的整数(不包括边界)与唯一的双精度浮点数互相对应。举个例子比较好理解：
Math.pow(2, 53) === Math.pow(2, 53) + 1 // true
Math.pow(2, 53) 竟然与 Math.pow(2, 53) + 1 相等！这是因为 Math.pow(2, 53) + 1 已经超过了尾数的精度限制(53 bit)，在这个例子中 Math.pow(2, 53) 和 Math.pow(2, 53) + 1 对应了同一个双精度浮点数。所以 Math.pow(2, 53) 就不是安全数了。
最大的安全数为 Math.pow(2, 53) - 1，即 9007199254740991。业务中碰到的精度问题以及解决方案
了解 JavaScript 精度问题对我们业务有什么帮助呢？举个业务场景：比如有个订单号后端 Java 同学定义的是 long 类型，但是当这个订单号转换成 JavaScript 的 Number 类型时候精度会丢失了，那没有以上知识铺垫那就理解不了精度为什么会丢失。
解决方案大致有以下几种：
1.针对大数的整数可以考虑使用 bigint 类型(目前在 stage 3 阶段)；
2.使用 bigNumber，它的思想是转化成 string 进行处理，这种方式对性能有一定影响；
3.可以考虑使用 long.js，它的思想是将 long 类型的值转化成两个 32 位的双精度类型的值。
4.针对小数可以考虑 JavaScript 浮点数陷阱及解法 里面提到的方案；
相关链接代码之谜系列
IEEE-754 进制转换图生成
JavaScript 浮点数陷阱及解法: 推荐阅读
javascript 里最大的安全的整数为什么是2的53次方减一
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