必须使用 bigdecimal 而非 float/double 处理金额，因后者用二进制存储十进制小数会导致无限循环、截断误差、计算放大及不可复现结果，金融场景要求零偏差。

因为 float 和 double 用二进制存储十进制小数，而像 0.1、0.05、19.99 这类常见金额，在二进制里全是无限循环小数，根本存不准——这不是 Java 的 bug，是数学和计算机底层表示方式决定的必然结果。

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十进制小数在二进制中天然无法精确表达

比如 0.1 元： 它在二进制中是 0.0001100110011…₂，无限循环，永远除不尽。 float（32 位）和 double（64 位）只能截断尾数，一创建就带初始误差。 你写 double x = 0.1;，内存里存的已经不是 0.1，而是最接近它的近似值。

误差会在加减乘除中快速放大

• 0.1 + 0.2 得到 0.30000000000000004，不等于 0.3
• 1.00 − 9 × 0.10 结果是 0.09999999999999998，少算 0.00000000000000002 元
• 循环扣减（如分次退款、分期还款）会让误差逐轮叠加，最终余额可能变成 0.3999999999999999 而不是应得的 0.40

所谓“精度”不等于“小数点后几位安全”

float 约 7 位有效数字，double 约 16 位——但这是整个数字的有效位数，不是小数部分：

• 金额如 12345678.9 已逼近 float 整数精度上限（±16777216），再做小数运算极易失真
• 即便用 double，12.35 在内存中可能实际是 12.34444444444444449，转成 BigDecimal 后四舍五入反而出错
• 数据库（如 MySQL 的 FLOAT/DOUBLE）同样存在存取不一致：插入 2.888888 可能自动存为 2.889

金融场景容不得“几乎正确”

银行账户、支付对账、发票开票、分润结算等所有环节，都要求结果确定、可复现、零偏差：

• 单笔误差仅 0.00000001 元，百万级交易后可能差出几百元
• 系统间比对时，一个 == 判断就会失败（如 0.1f + 0.2f != 0.3f）
• 这不是代码写得不好，而是 float/double 的设计目标本就不是精确十进制运算

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