一、Javascript精度问题业务背景
JS中 0.1+0.2 = 0.3000000000000004的问题，在很多业务场景里都是一个令人头痛的问题。尤其是在大型的电商企业，货币基金股票行业的网页中，JS四则运算和toFixed精度问题更是让人防不胜防。 京东曾经发生过一起线上toFixed精度问题，差点酿成大错：
二、出剖析Javascript精度问题原因
1、超大数和浮点数四则运算精度问题原因
在剖析JS精度问题之前，要简单描述下JS计算的方式背景
1、在JS内部所有的计算都是以二进制方式计算的。
2、JS内部无法无限制保存二进制数值的长度。（最长52位）
这两点其实都不难理解。计算机底层都是0和1，当然，计算机也不能保留无限长(无限大)的东西。
知道了这两点，那么自然也就不难理解为什么JS在计算超大的数值的时候，会出现问题了，就好像你永远无法算清宇宙里有多少颗星星一样，计算机也不行。
那么为什么计算很小浮点数的时候也会出问题呢，答案就是，在JS内部，浮点数也是用很长很长的二进制表示的(具体为什么请参考计算机原理)。
在JS的世界里，0.1转换为二进制是0.00011001100110011…你会发现这串数字是无数个0.11在循环..（0.0(0011)(0011)(0011)(0011)…还有无数0011）没办法，在JS里，浮点数就是转化为无穷长的二进制，所以JS只能截取这串二进制的前52位进行二进制的相加，那么下面不用再说了，自然就会出现精度问题。
这也可以解释，为什么JS中整型的数值加减不会出现问题，但是超大数值和浮点数计算会出现问题。
2、toFixed()精度问题
toFixed问题其实很简单，就是浏览器的坑。
可以看到，在IE和chrome两个浏览器下面，一个简单的四舍五入，显示的结果完全不同。就是因为不同的浏览器厂商对于四舍五入没有统一的标准，就让我们这些开发人员踩坑。。 在IE里，toFixed就是采用常规的四舍五入方法，然鹅，在chrome却是采用金融界的更为精确的四舍六入五成双方法，虽然这个方法更为科学，更为精确，但是却毕竟大多数人不是金融学家也不是科学家，还是四舍五入更容易被常人所接受。。。
三、精度问题终极解决方案。
1、四则运算精度问题解决方案
前面提到JS中整型运算是没有问题的，那么把浮点数扩大相应的整数倍，转化成整型在进行计算，计算完缩小为整数倍不就可以解决这个问题了么。 这个方案确实是可行的，然鹅，怎么实施这个方案，却需要琢磨下。 首先第一想到的是乘法，512.06*100就可以转化为 51206了，然鹅。。
解决方案的思路就是这样，具体的代码写起来很相对比较复杂，我参考网上的function自己整合了一个npm包，需要的朋友可以自己查看下源码。 总体的思路就是上文介绍的，具体代码实现可以参考源码(如果能顺便点个赞，那最好啦)
2、toFixed解决方案
toFixed的方案相对要好解决，只要有了精度没问题的四则运算，四舍五入只要直接判断下浮点数需要精确位数是否大于5即可，具体的代码实现也可以参考源码。
四、总结
解决方案核心的点就在于用字符串方式来解决小数点精度问题，虽然实现上有点复杂，需要考虑的情况比较多，但是确实是最稳妥的做法。如果有需要高精度业务场景的小伙伴可以直接install我封装的npm包，就可以直接用啦，教程参考github哦！
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(纯属个人手动打字，有手误或者技术错误的地方，肯定多多指正!)