JS 遵循IEEE 754規范，采用雙精度存儲（double precision），占用 64 bit。
精度缺失：
精度缺失最典型例子：
0.1+0.2 != 0.3（true）；0.1+0.2 = 0.30000000000000004
造成原因，浮點數的表示：
浮點數：0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…（1001無限循環）0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…（0011無限循環）
0.1，0.2的二進制表示的是一個無限循環小數，目前 JS 采用的是浮點數標准需要對這種無限循環的二進制進行截取，從而導致了精度丟失，造成了0.1不再是0.1，截取之后0.1變成了 0.100…001，0.2變成了0.200…002，所以兩者相加的數大於0.3。
這個網站統計了不同語言計算0.1+0.2的結果：http://0.30000000000000004.com/ （可以作為學習了解一下）
解決方案：第三方庫有math.js、decimal.js等。手寫方案通常通過轉化整數進行計算后還原。
最大安全整數：
JS 的最大和最小安全整數值：
最大值：Number.MAX_SAFE_INTEGER // 9007199254740991 ；最小值：Number.MIN_SAFE_INTEGER) //-9007199254740991
當超出這個值范圍之后，數字值將不再准確。
典型案例：在后端發送給前端數據的時候，前端通過Json.parse()進行數據處理的時候，數據值不在范圍內就會出現數據錯誤的問題。
造成原因：也是由於雙精度浮點數導致最大數為2^53 - 1
解決方案：第三方庫有bignum、bigint等。手寫方案推薦該類字段做字符串處理。
總結：
從上面兩個例子看出，問題的根源其實是關於IEEE 754規范的，這個問題並不只是在Javascript中才會出現，任何使用二進制浮點數的編程語言都會有這個問題。
要理解出的問題和自擬方案的伙伴可以去查一查了解下IEEE 754標准規范，才能從本質上去看透很多東西。只是單純尋找解決方案不妨試試推薦的第三方庫吧。