在服務端使用 64 位長整型（Int64）數(shù)字，而前端通過 JavaScript 的number類型接收時，若數(shù)值超過2^53 - 1（即 9007199254740991），會出現(xiàn)數(shù)值不相等的問題。這一現(xiàn)象的核心原因是 JavaScript 中number類型的精度限制，而雪花算法生成的 ID（通常為 64 位）恰好屬于這類場景，因此需要特別處理。
一、問題根源：JavaScript 中number的精度限制
JavaScript 的number類型基于IEEE 754 雙精度浮點數(shù)標準實現(xiàn)，其底層存儲結構決定了它的精度范圍：
雙精度浮點數(shù)的 “尾數(shù)（mantissa）” 部分占 52 位，加上隱藏的 1 位 “整數(shù)位”，總共可表示53 位有效精度。
這意味著：對于整數(shù)，number類型能精確表示的范圍是[-2^53 + 1, 2^53 - 1]，這個范圍外的整數(shù)無法被精確存儲，會出現(xiàn) “精度丟失”。
當服務端返回的 Int64 數(shù)值超過2^53 - 1時，JavaScript 的number會因無法精確表示該值，導致存儲的結果與實際值不一致（例如末尾幾位被截斷或四舍五入）。
二、典型場景：雪花算法 ID 的問題
雪花算法（Snowflake）生成的 ID 是 64 位整數(shù)，結構通常為：
1 位符號位（固定為 0，保證正數(shù)）；
41 位時間戳；
10 位機器 ID；
12 位序列號。
顯然，64 位整數(shù)的最大值為2^63 - 1（約 9e18），遠超過2^53 - 1，因此用number接收時必然會丟失精度，導致前端存儲的 ID 與服務端實際值不匹配（例如服務端 ID 為1234567890123456789，前端接收后可能變成1234567890123456700）。
三、解決方法：如何避免精度丟失？
解決的核心思路是繞開 JavaScriptnumber類型的精度限制，常見方案如下：
1. 以字符串形式傳遞大整數(shù)
最直接的方式是服務端在返回數(shù)據(jù)時，將 Int64 類型的字段轉換為字符串，前端接收后以字符串形式存儲和使用。
- 服務端處理：例如在 Java 中，將
Long類型的雪花 ID 轉換為String后再序列化到 JSON 中； - 前端接收：直接使用字符串類型的 ID（無需轉換為
number），避免精度丟失。
2. 前端使用BigInt類型處理大整數(shù)
BigInt是 JavaScript 中專門用于表示任意精度整數(shù)的類型，可精確存儲超過2^53 - 1的數(shù)值。
- 服務端：保持 Int64 類型的數(shù)值（例如 JSON 中直接存儲數(shù)字）；
- 前端處理：
示例：
服務端返回 JSON：{ "id": 1234567890123456789 }
前端處理：
javascript
const numId = response.id;
const bigIntId = BigInt(response.id);
3. 框架 / 序列化工具的配置優(yōu)化
在前后端數(shù)據(jù)交互中（尤其是 JSON 序列化 / 反序列化），可通過工具配置自動處理大整數(shù)：
例如，使用JSON.parse時，通過reviver函數(shù)將大整數(shù)轉換為BigInt：
javascript
const data = JSON.parse(response, (key, value) => {
if (key === 'id' && typeof value === 'number' && value > 2**53 - 1) {
return BigInt(value);
}
return value;
});
部分框架（如 Vue、React）或 HTTP 客戶端（如 Axios）可配置攔截器，自動將大整數(shù)字段轉換為BigInt或字符串。
四、注意事項
- 兼容性：
BigInt在 IE 瀏覽器中不支持，但現(xiàn)代瀏覽器（Chrome、Firefox、Edge 等）均已支持； - 字符串傳遞的優(yōu)勢：若前端僅需展示或傳遞 ID（無需數(shù)值運算），字符串形式更簡單，避免
BigInt的類型轉換成本； - 數(shù)據(jù)庫交互：若前端需將 ID 回傳到服務端或存儲到數(shù)據(jù)庫，保持字符串或
BigInt類型即可（服務端可再轉換為 Int64 處理）。
總結
當服務端的 Int64 數(shù)值超過2^53 - 1時，JavaScript 的number類型無法精確表示，導致數(shù)值不匹配。解決核心是避開number的精度限制，推薦通過 “字符串傳遞” 或 “前端BigInt處理” 兩種方式，尤其在雪花算法 ID 等 64 位整數(shù)場景中必須使用。
?轉自https://juejin.cn/post/7524645466745815059
該文章在 2025/7/10 9:46:53 編輯過
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