js数字位数太⼤导致参数精度丢失问题
最近遇到个⽐较奇怪的问题，js函数⾥传参，传⼀个位数⽐较⼤，打印arguments可以看到传过来的参数已经改变。
然后查了⼀下，发现确实是js精度丢失造成的。我的解决⽅法是将数字型改成字符型传输，这样就不会造成精度丢失了。如下图：
JS 数字丢失精度的原因
计算机的⼆进制实现和位数限制有些数⽆法有限表⽰。就像⼀些⽆理数不能有限表⽰，如圆周率 ， 等。JS 遵循规范，采⽤双精度存储（double precision），占⽤ 64 bit。如图
意义
1位⽤来表⽰符号位
11位⽤来表⽰指数
52位表⽰尾数
浮点数，⽐如
1 20.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…（1001⽆限循环）0.
2 >> 0.0011 0011 0011 0011…（0011⽆限循环）
此时只能模仿⼗进制进⾏四舍五⼊了，但是⼆进制只有 0 和 1 两个，于是变为 0 舍 1 ⼊。这即是计算机中部分浮点数运算时出现误差，丢失精度的根本原因。
⼤整数的精度丢失和浮点数本质上是⼀样的，尾数位最⼤是 52 位，因此 JS 中能精准表⽰的最⼤整数是 Math.pow(2, 53)，⼗进制即9007199254740992。
⼤于 9007199254740992 的可能会丢失精度
js arguments19007199254740992    >> 000 // 共计 53 个 0
9007199254740992 + 1 >> 001 // 中间 52 个 0
2
3
9007199254740992 + 2 >> 010 // 中间 51 个 0实际上
1 2 3 49007199254740992 + 1 // 丢失9007199254740992 + 2 // 未丢失9007199254740992 + 3 // 丢失9007199254740992 + 4 // 未丢失
结果如图
以上，可以知道看似有穷的数字, 在计算机的⼆进制表⽰⾥却是⽆穷的，由于存储位数限制因此存在“舍去”，精度丢失就发⽣了。
想了解更深⼊的分析可以看这篇论⽂（⼜长⼜臭）：
三、解决⽅案
对于整数，前端出现问题的⼏率可能⽐较低，毕竟很少有业务需要需要⽤到超⼤整数，只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度。
对于⼩数，前端出现问题的⼏率还是很多的，尤其在⼀些电商⽹站涉及到⾦额等数据。解决⽅式：把⼩数放到位整数（乘倍数），再缩⼩回原来倍数（除倍数）
1 2// 0.1 + 0.2
(0.1*10 + 0.2*10) / 10 == 0.3 // true

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