bigdecimal 能保证精度，核心在于用“整数+小数位数”精确表达十进制数，底层以 biginteger（unscaledvalue）和 int（scale）存储，值为 unscaledvalue × 10⁻ˢᶜᵃˡᵉ，所有运算基于整数逻辑，构造推荐 string 方式，不可变且舍入显式可控。
BigDecimal 能保证精度，核心在于它不依赖二进制浮点表示，而是用“整数 + 小数位数”来精确表达十进制数。它不是在修复 double 的误差，而是彻底绕开二进制浮点这套机制。
底层存储：整数放大 + 位数标记
BigDecimal 内部由两部分组成：unscaledValue（一个 BigInteger） 和 scale（一个 int）。实际值 = unscaledValue × 10−scale。
- 比如
new BigDecimal("12.34")→ unscaledValue = 1234，scale = 2 - 比如
new BigDecimal("0.005")→ unscaledValue = 5，scale = 3 - 所有运算都在整数 unscaledValue 上进行，加减乘除结果再统一调整 scale
创建方式决定精度起点
精度不会凭空产生，初始构造是否准确，直接决定后续计算有没有意义：
-
✅ 推荐：String 构造器 ——
new BigDecimal("0.1")精确存为 0.1，无任何转换损耗 -
⚠️ 慎用：double 构造器 ——
new BigDecimal(0.1)实际传入的是 0.10000000000000000555…，误差已固化 -
✅ 折中：valueOf(double) —— 内部调用
Double.toString()，对常见小数（如 0.1、0.01）做了友好处理，但不保证全覆盖
运算过程全程整数逻辑
加减乘除全部基于 unscaledValue 的整数运算，不引入任何浮点中间步骤：
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- 加减法：先对齐 scale（即把两个数放大到相同小数位），再整数加减，最后保留共同 scale
- 乘法：unscaledValue 相乘，scale 相加（如 12.34 × 0.05 → 1234×5 = 6170，scale=2+2=4 → 0.6170）
- 除法：必须指定 scale 和 RoundingMode，因为整数除可能无限循环（如 1÷3），这时由你控制截断策略，而非交给不可控的二进制舍入
不可变性 + 显式舍入 = 可预测结果
每次运算都返回新对象，原值不变；所有涉及精度调整的操作（如 setScale、divide）都要求你明确指定舍入方式（如 RoundingMode.HALF_UP）。这避免了隐式、平台相关或 JVM 版本相关的舍入行为。
基本上就这些。不是“BigDecimal 更准”，而是它从不假装自己是浮点数——它老老实实按十进制算，每一步都由你定义规则。
