一种简单的比较方法，如果小数位数有限。我们可以使用Casting来代替DecimalFormat、Math或BigDecimal！

这是样品，

public static boolean threeDecimalPlaces(double value1, double value2){
    boolean isEqual = false;
    // value1 = 3.1756 
    // value2 = 3.17
    //(int) (value1 * 1000) = 3175
    //(int) (value2 * 1000) = 3170

    if ((int) (value1 * 1000) == (int) (value2 * 1000)){
        areEqual = true;
    }

    return isEqual;
}

其中dp=所需的小数位数，并且值是双倍的。

    double p = Math.pow(10d, dp);

    double result = Math.round(value * p)/p;

使用setRoundingMode，显式设置Rounding模式以处理半偶数轮的问题，然后使用所需输出的格式模式。

例子：

DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.####");
df.setRoundingMode(RoundingMode.CEILING);
for (Number n : Arrays.asList(12, 123.12345, 0.23, 0.1, 2341234.212431324)) {
    Double d = n.doubleValue();
    System.out.println(df.format(d));
}

给出输出：

12
123.1235
0.23
0.1
2341234.2125

编辑：最初的答案没有提到双精度值的准确性。如果你不太在乎它是向上还是向下，那就好了。但如果您想要精确舍入，则需要考虑值的预期精度。浮点值在内部具有二进制表示。这意味着像2.7735这样的值实际上在内部没有精确的值。它可以稍大或稍小。如果内部值稍小，则不会舍入到2.7740。要纠正这种情况，您需要了解正在处理的值的准确性，并在舍入之前添加或减去该值。例如，当您知道您的值精确到6位数时，若要向上舍入中间值，请将该精度添加到值中：

Double d = n.doubleValue() + 1e-6;

要向下舍入，请减去精度。

您也可以使用

DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.00000");
df.format(0.912385);

以确保后面有0。

这里有一个更好的函数，它可以正确地舍入像1.005这样的边缘情况。

简单地说，我们在舍入之前将最小的浮点值（=1 ulp；单位在最后一位）添加到数字上。这将移动到数字之后的下一个可表示值，远离零。

这是一个测试它的小程序：ideone.com

/**
 * Round half away from zero ('commercial' rounding)
 * Uses correction to offset floating-point inaccuracies.
 * Works symmetrically for positive and negative numbers.
 */
public static double round(double num, int digits) {

    // epsilon correction
    double n = Double.longBitsToDouble(Double.doubleToLongBits(num) + 1);
    double p = Math.pow(10, digits);
    return Math.round(n * p) / p;
}

// test rounding of half
System.out.println(round(0.5, 0));   // 1
System.out.println(round(-0.5, 0));  // -1

// testing edge cases
System.out.println(round(1.005, 2));   // 1.01
System.out.println(round(2.175, 2));   // 2.18
System.out.println(round(5.015, 2));   // 5.02

System.out.println(round(-1.005, 2));  // -1.01
System.out.println(round(-2.175, 2));  // -2.18
System.out.println(round(-5.015, 2));  // -5.02

因此，在阅读了大部分答案后，我意识到其中大多数答案都不精确，事实上，使用BigDecimal似乎是最佳选择，但如果你不了解RoundingMode的工作原理，你将不可避免地失去精度。我在一个项目中处理大数字时发现了这一点，并认为这可以帮助其他有舍入问题的人。例如

BigDecimal bd = new BigDecimal("1363.2749");
bd = bd.setScale(2, RoundingMode.HALF_UP);
System.out.println(bd.doubleValue());

您希望得到1363.28作为输出，但如果您不知道RoundingMode在做什么，则最终会得到1363.27，这是不期望的。因此，查看Oracle文档，您将发现RoundingMode.HALF_UP的以下描述。

四舍五入模式向“最近邻居”舍入，除非两者都邻居是等距的，在这种情况下是四舍五入的。

所以知道了这一点，我们意识到除非我们想向最近的邻居取整，否则我们不会得到精确的舍入。因此，为了完成一个足够的循环，我们需要从n-1小数循环到所需的小数位数。例如

private double round(double value, int places) throws IllegalArgumentException {

    if (places < 0) throw new IllegalArgumentException();

    // Cast the number to a String and then separate the decimals.
    String stringValue = Double.toString(value);
    String decimals = stringValue.split("\\.")[1];

    // Round all the way to the desired number.
    BigDecimal bd = new BigDecimal(stringValue);
    for (int i = decimals.length()-1; i >= places; i--) {
        bd = bd.setScale(i, RoundingMode.HALF_UP);
    }

    return bd.doubleValue();
}

这将最终为我们提供1363.28的预期产量。