大多数回答都强调了为什么不应该使用替身来计算金钱和货币。我完全同意他们的观点。

但这并不是说，double永远不能用于这个目的。

我曾经参与过许多gc需求非常低的项目，BigDecimal对象是造成这种开销的一个重要因素。

正是由于缺乏对双重表示的理解，以及缺乏处理准确性和精确性的经验，才产生了这个明智的建议。

如果您能够处理项目的精度和准确性要求，则可以使其工作，这必须基于处理的双精度值的范围来完成。

你可以参考番石榴的FuzzyCompare方法来获得更多的信息。参数公差是关键。 我们为一个证券交易应用程序处理了这个问题，并对在不同范围内对不同数值使用什么公差做了详尽的研究。

此外，在某些情况下，您可能会试图使用Double包装器作为映射键，并将哈希映射作为实现。这是非常危险的，因为双重。等号和哈希码，例如值“0.5”和“0.6 - 0.1”将导致一个大混乱。

为了补充前面的答案，在处理问题中解决的问题时，除了BigDecimal之外，还可以选择在Java中实现Joda-Money。Java模块名称为org.joda.money。

它需要Java SE 8或更高版本，并且没有依赖关系。

更准确地说，存在编译时依赖关系，但它不是 必需的。

<dependency>
  <groupId>org.joda</groupId>
  <artifactId>joda-money</artifactId>
  <version>1.0.1</version>
</dependency>

使用Joda Money的例子:

  // create a monetary value
  Money money = Money.parse("USD 23.87");
  
  // add another amount with safe double conversion
  CurrencyUnit usd = CurrencyUnit.of("USD");
  money = money.plus(Money.of(usd, 12.43d));
  
  // subtracts an amount in dollars
  money = money.minusMajor(2);
  
  // multiplies by 3.5 with rounding
  money = money.multipliedBy(3.5d, RoundingMode.DOWN);
  
  // compare two amounts
  boolean bigAmount = money.isGreaterThan(dailyWage);
  
  // convert to GBP using a supplied rate
  BigDecimal conversionRate = ...;  // obtained from code outside Joda-Money
  Money moneyGBP = money.convertedTo(CurrencyUnit.GBP, conversionRate, RoundingMode.HALF_UP);
  
  // use a BigMoney for more complex calculations where scale matters
  BigMoney moneyCalc = money.toBigMoney();

文档: http://joda-money.sourceforge.net/apidocs/org/joda/money/Money.html 实现示例: https://www.programcreek.com/java-api-examples/?api=org.joda.money.Money

大多数回答都强调了为什么不应该使用替身来计算金钱和货币。我完全同意他们的观点。

但这并不是说，double永远不能用于这个目的。

我曾经参与过许多gc需求非常低的项目，BigDecimal对象是造成这种开销的一个重要因素。

正是由于缺乏对双重表示的理解，以及缺乏处理准确性和精确性的经验，才产生了这个明智的建议。

如果您能够处理项目的精度和准确性要求，则可以使其工作，这必须基于处理的双精度值的范围来完成。

你可以参考番石榴的FuzzyCompare方法来获得更多的信息。参数公差是关键。 我们为一个证券交易应用程序处理了这个问题，并对在不同范围内对不同数值使用什么公差做了详尽的研究。

此外，在某些情况下，您可能会试图使用Double包装器作为映射键，并将哈希映射作为实现。这是非常危险的，因为双重。等号和哈希码，例如值“0.5”和“0.6 - 0.1”将导致一个大混乱。

美国货币可以很容易地用美元和美分来表示。整数是100%精确的，而浮点二进制数并不完全匹配浮点小数。

我对其中一些回答感到困扰。我认为双数和浮点数在财务计算中占有一席之地。当然，在使用整数类或BigDecimal类时，在加减非分数货币金额时，不会损失精度。但是，当执行更复杂的操作时，无论您如何存储这些数字，您经常会得到小数点后几位或许多位的结果。问题在于你如何呈现结果。

如果你的结果是在四舍五入和四舍五入之间的边缘，最后一分真的很重要，你可能应该告诉观众答案几乎在中间——通过显示更多的小数点后数位。

双精度浮点数的问题是，当它们被用来组合大数和小数时。在java中,

System.out.println(1000000.0f + 1.2f - 1000000.0f);

结果

1.1875

The result of floating point number is not exact, which makes them unsuitable for any financial calculation which requires exact result and not approximation. float and double are designed for engineering and scientific calculation and many times doesn’t produce exact result also result of floating point calculation may vary from JVM to JVM. Look at below example of BigDecimal and double primitive which is used to represent money value, its quite clear that floating point calculation may not be exact and one should use BigDecimal for financial calculations.

    // floating point calculation
    final double amount1 = 2.0;
    final double amount2 = 1.1;
    System.out.println("difference between 2.0 and 1.1 using double is: " + (amount1 - amount2));

    // Use BigDecimal for financial calculation
    final BigDecimal amount3 = new BigDecimal("2.0");
    final BigDecimal amount4 = new BigDecimal("1.1");
    System.out.println("difference between 2.0 and 1.1 using BigDecimal is: " + (amount3.subtract(amount4)));

输出:

difference between 2.0 and 1.1 using double is: 0.8999999999999999
difference between 2.0 and 1.1 using BigDecimal is: 0.9