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从 “12.3” 的崩溃到完美的解决方案:一场类型选择的冒险之旅

从 “12.3” 的崩溃到完美的解决方案:一场类型选择的冒险之旅 🚀

“程序员的代码就像人生的旅途,总有那么几个坑等着你跳进去,然后爬出来时满身泥泞却笑得灿烂。”
—— 某不愿透露姓名的开发者 😜

今天,我们要聊聊一个看似不起眼却能让人抓狂的问题:参数解析失败,以及它背后引发的类型选择大戏 🎭。从 Java 的 Integer 到 MySQL 的 VARCHAR,再到 BigDecimal 的登场,这不仅是一次技术 debug 的过程,更是一场对需求、精度和未来的深刻反思。准备好了吗?让我们开始这场冒险吧!✨


问题的起源:一场 JSON 的“误会” 😱

故事从一个日志开始,时间定格在 2025年3月10日,一个普通的周日(还是周一?程序员哪有周末 😂)。日志里跳出一堆红色的错误:

ERROR 20625 --- [io-8087-exec-10] : 参数解析失败
HttpMessageNotReadableException: JSON parse error: 
Cannot deserialize value of type `java.lang.Integer` from String "12.3": 
not a valid Integer value

翻译成人话:Spring 试图把 JSON 中的 "12.3" 塞进一个 Integer 类型的 purchasePrice 字段,结果翻车了 🚗💥。为什么?因为 Integer 只认整数(12、100),而 "12.3" 是个带小数点的家伙,Jackson(Spring 的 JSON 解析器)直接懵了:这啥玩意儿?我不会!😵

深挖根源

  • 代码期待: purchasePrice 被定义为 Integer,纯洁的整数世界。
  • 现实打击: JSON 输入却是 "12.3",一个浮点数,带着小数点的傲娇态度。
  • 结果: 类型不匹配,程序崩溃,程序员加班 😭。

这让我不禁思考:类型选择真的只是代码里的一行定义吗?还是业务需求的镜子? 🤔


第一幕:从 IntegerDoubleFloat 的跃迁 🌟

既然 Integer 容不下 "12.3",那就换个能装小数的类型吧!候选人有两个:FloatDouble。但选谁呢?这可不是随便拍脑袋的事儿,咱得有点依据 ⚖️。

Float vs Double:一场精度与内存的较量

  • Float(单精度,32 位)

    • 优点:内存小,跑得快(理论上)。
    • 缺点:精度只有 6-7 位,小数多了就“糊”了。
    • 场景:适合小范围、低精度的浮点数,比如 12.34。
  • Double(双精度,64 位)

    • 优点:精度高达 15-16 位,小数随便玩儿。
    • 缺点:内存翻倍,但现代硬件根本不在乎这点开销。
    • 场景:需要高精度,比如 123.456789。

抉择时刻

purchasePrice 是“购买价格”,听起来像是货币相关的字段。现实中,价格通常带小数(12.99、123.45),而且谁知道未来会不会有更复杂的计算(税率、折扣)?所以,Double 看起来更靠谱 🎯。代码改成这样:

public class FakeRegistration {
    private Double purchasePrice; // 从 Integer 升级到 Double
    // getter 和 setter
}

问题解决了吗?理论上是的!"12.3" 能被愉快地解析,程序员也能愉快地下班了 🥳。但等等,事情没那么简单……


第二幕:货币的陷阱与 BigDecimal 的救赎 💰

就在我以为万事大吉时,一个问题冒了出来:如果是货币,Double 真的安全吗? 🤨

浮点数的“原罪”

FloatDouble 虽然能存小数,但它们是浮点数,用二进制近似表示十进制。这导致一个经典问题:精度误差。例如:

double a = 0.1;
double b = 0.2;
System.out.println(a + b); // 输出:0.30000000000000004

对普通计算,这点误差无所谓。但如果是货币,0.00000004 的误差可能让财务抓狂,甚至让老板扣你工资 😂。对于 purchasePrice 这种价格字段,精度可不是开玩笑的!

BigDecimal 登场

这时,BigDecimal 像个英雄一样走上舞台 🎬。它不是浮点数,而是任意精度的十进制数,专为精确计算而生。看看它的表现:

BigDecimal a = new BigDecimal("0.1");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.2");
System.out.println(a.add(b)); // 输出:0.3

完美!没有误差,财务满意,程序员安心 😊。于是,代码再次升级:

import java.math.BigDecimal;

public class FakeRegistration {
    private BigDecimal purchasePrice; // 终极形态
    // getter 和 setter
}

反思

IntegerDouble,再到 BigDecimal,这不是简单的类型替换,而是一次对业务本质的追问:我们到底需要什么?是速度?内存?还是精度? 在货币场景下,精度显然是王道 👑。


第三幕:数据库的转型,从 VARCHARDECIMAL 🗄️

前端和后端都搞定了,但还有个问题:MySQL 数据库里的 purchase_priceVARCHAR(255)!这意味着它现在存的是字符串(“12.3”),而我们要用 BigDecimal。怎么办?改表结构呗!💪

为什么不用 FLOATDOUBLE

  • FLOATDOUBLE 在 MySQL 中也是浮点类型,照样有精度误差。
  • 我们需要的是定点数,也就是 DECIMAL(或 NUMERIC),它能精确存储十进制数,和 BigDecimal 天生一对 🌈。

修改表结构

原来的表定义是这样的:

CREATE TABLE `fake_registration` (
  ...
  `purchase_price` varchar(255) DEFAULT NULL,
  ...
);

改成:

CREATE TABLE `fake_registration` (
  ...
  `purchase_price` DECIMAL(10, 2) DEFAULT NULL, -- 总共10位,小数2位
  ...
);
  • DECIMAL(10, 2): 整数部分 8 位(99999999),小数部分 2 位(.99),范围够用,精度够高。
  • 如果已有表,用这个命令改:
ALTER TABLE `fake_registration`
MODIFY COLUMN `purchase_price` DECIMAL(10, 2) DEFAULT NULL;

数据迁移

如果表里已经有 “12.3” 这样的字符串,MySQL 会自动尝试转换。但要小心,确保数据干净,不然可能会报错 ⚠️。建议备份后再操作,别到时候哭着找 DBA 😅。


尾声:类型选择的哲学 🎨

"12.3" 的解析错误,到 BigDecimalDECIMAL 的完美组合,这场冒险让我感慨万千:

  1. 需求的影子
    类型不是代码的装饰品,而是业务需求的投影。purchasePrice 从整数到浮点,再到高精度十进制,反映了我们对价格本质的重新认识。

  2. 精度与性能的平衡
    Float 省内存,Double 高精度,BigDecimal 保平安。每种类型都有它的舞台,关键是选对角色 🎭。

  3. 未来的伏笔
    今天选 DECIMAL(10, 2) 够用了,但如果业务扩展到国际贸易,价格变成 12345678.1234 怎么办?类型选择不仅是解决现在,更是留给未来的余地。

意味深长的结语

程序员的日常不仅是修 bug,更是与需求、系统和未来对话的过程。一次类型错误,可能只是冰山一角;一次深思熟虑的选择,却能让代码如诗般优雅,让系统如磐石般稳固。下次遇到类型问题时,你会怎么选呢? 🤔


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💬 有问题?评论区见,咱们一起解锁更多技术秘密!

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