在JavaScript中，精度丢失通常是由于JavaScript数字类型的限制导致的。JavaScript使用IEEE 754双精度64位二进制格式来表示数字（即Number类型），这导致了两个主要的精度问题：

有限的精度范围

Number类型能表示的最小值和最大值是有限的。对于非常小或非常大的数值，可能会发生精度丢失。js 的 number 类型的最大值是 9007199254740992，这个值是 16 位。如果超过这个值，js 会出现不精确的现象。

console.log(9999999999999999 == 10000000000000000) // true

二进制浮点数表示

由于计算机使用二进制系统，而JavaScript的数字类型是基于二进制浮点数，所以十进制小数在转换为二进制浮点数时可能会有近似值。这意味着一些十进制小数无法精确地表示为二进制浮点数，从而导致精度丢失。 比如：0.1 + 0.2 十进制0.1 对应二进制0.000110011001100110011001100... 十进制0.2 转换为二进制同样是无限循环的：.00110011001100110011001100... 由于计算机不能存储无限循环的小数，它们使用最接近的有限位数的二进制小数来近似表示。当你对这些近似值进行计算时，误差会累积，导致最终结果与预期的精确值不符。

console.log(0.1 + 0.2) // 0.30000000000000004

只有x/2^n的数可以被精确表示，其它的小数都是近似数

提示

为什么在控制台直接console.log(0.2)会输出0.2而不是一个近似数呢？

虽然JavaScript使用IEEE 754标准来表示浮点数，它在内部存储浮点数的方式可能会导致一些精度问题，但在大多数情况下，JavaScript会尽量以最接近原始输入的方式显示浮点数。

解决方式

• 将小数转化成整数计算
• 借助js提供的静态值Number.EPSILON判断是否相等，只要差值小于Number.EPSILON即可认定为相等。Math.abs(a-b) < Number.EPSILON
• 使用三方库进行计算：math.js、decimal.js