这两段代码的核心区别在于 计算精度 和 数值表示方式，具体差异如下：

1. new BigDecimal(position.getAvgPx()).multiply(new BigDecimal("0.98")).toPlainString() ​

• 精度：使用 BigDecimal 进行精确计算，避免浮点数舍入误差。
• 输入处理：直接解析 position.getAvgPx() 的原始值（可能是字符串或数值），不经过 double 转换。
• 乘法：0.98 以字符串 "0.98" 传入，确保二进制精确表示。
• 输出：toPlainString() 保证结果始终是普通十进制格式（如 "98.00"），不会出现科学计数法。

适用场景：
金融计算、价格调整等需要高精度的场景。

2. String.valueOf(Double.valueOf(position.getAvgPx()) * 0.98) ​

• 精度：基于 double 的浮点运算，可能存在舍入误差（例如 0.98 在二进制中无法精确表示）。
• 输入处理：
  • Double.valueOf(position.getAvgPx()) 先将输入转为 double，可能引入精度损失（如果原始值是字符串或更高精度的数值）。
  • * 0.98 是标准的浮点乘法。
• 输出：String.valueOf() 的返回值可能是科学计数法（如 "9.8E+1"），取决于结果大小。

适用场景：
对精度要求不高的快速计算，或已知输入值范围较小的情况。

关键区别总结 ​

示例对比 ​

假设 position.getAvgPx() 返回 "100.005"：

• BigDecimal 结果：
  100.005 * 0.98 = 98.0049 → 输出 "98.0049"（精确）。
• Double 结果：
  100.005 转为 double 时可能已丢失精度，* 0.98 后可能输出 "98.00489999999999" 或科学计数法。

如何选择？ ​

• 用 BigDecimal 如果：

  • 涉及金钱、交易、合约价格等敏感计算。
  • 需要严格避免浮点误差。

• 用 Double 如果：

  • 仅需快速估算，且误差可接受（如界面展示）。
  • 输入值范围有限（如 position.getAvgPx() 本身是 double 类型且无精度要求）。

  在 Java（或任何使用 IEEE 754 浮点数的语言）中，double 类型的浮点误差主要出现在以下场景中：

1. 十进制小数无法精确用二进制表示 ​

double 底层是 二进制浮点数，而许多常见的十进制小数（如 0.1, 0.2, 0.3）在二进制中是无限循环小数，无法精确存储。
例如：

System.out.println(0.1 + 0.2); // 输出: 0.30000000000000004 （不是 0.3）

System.out.println(0.1 + 0.2); // 输出: 0.30000000000000004 （不是 0.3）

原因：

• 0.1 的二进制表示：0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101...（无限循环）
• 0.2 的二进制表示：0.001100110011001100110011001100110011001100110011001101...
• 相加时因截断误差导致结果偏离预期。

2. 大数与小数的运算 ​

当数字的整数部分过大（或过小）时，浮点数的有效位数（double 为 52 位尾数）可能无法同时覆盖整数和小数部分，导致精度丢失。
例如：

double x = 1_000_000_000_000_000.1;
System.out.println(x); // 输出: 1000000000000000.0 （小数部分丢失）

double x = 1_000_000_000_000_000.1;
System.out.println(x); // 输出: 1000000000000000.0 （小数部分丢失）

3. 连续运算的误差累积 ​

多次浮点运算会放大误差。例如：

double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    sum += 0.1;
}
System.out.println(sum); // 输出: 0.9999999999999999 （不是 1.0）

double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    sum += 0.1;
}
System.out.println(sum); // 输出: 0.9999999999999999 （不是 1.0）

4. 比较浮点数时的陷阱 ​

直接比较 double 可能因微小误差导致错误：

double a = 0.1 + 0.2;
double b = 0.3;
System.out.println(a == b); // 输出: false

double a = 0.1 + 0.2;
double b = 0.3;
System.out.println(a == b); // 输出: false

正确做法：比较时允许一定误差范围（如 Math.abs(a - b) < 1e-10）。

5. 类型转换时的精度丢失 ​

将高精度数（如 BigDecimal 或 long）转为 double 时可能丢失精度：

long bigNumber = 9_223_372_036_854_775_807L;
double d = bigNumber;
System.out.println(d); // 输出: 9.223372036854776E18 （末尾精度丢失）

long bigNumber = 9_223_372_036_854_775_807L;
double d = bigNumber;
System.out.println(d); // 输出: 9.223372036854776E18 （末尾精度丢失）

如何避免浮点误差？ ​

1. 用 BigDecimal：
   适用于金融、价格等需要精确计算的场景。

   java

   BigDecimal result = new BigDecimal("0.1").add(new BigDecimal("0.2"));
   System.out.println(result); // 输出: 0.3

   BigDecimal result = new BigDecimal("0.1").add(new BigDecimal("0.2"));
   System.out.println(result); // 输出: 0.3

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2. 限制小数位数：
   使用 DecimalFormat 或 String.format 格式化输出，但注意这只是显示优化，不解决存储误差。

   java

   System.out.println(String.format("%.2f", 0.1 + 0.2)); // 输出: 0.30

   System.out.println(String.format("%.2f", 0.1 + 0.2)); // 输出: 0.30

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3. 避免直接比较：
   改用误差范围比较：

   java

   boolean isEqual = Math.abs(a - b) < 1e-9;

   boolean isEqual = Math.abs(a - b) < 1e-9;

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什么时候可以用 double？ ​

• 科学计算、图形渲染等允许微小误差的场景。
• 数值范围有限且无需精确小数的情况（如统计百分比、温度测量等）。

总结 ​

double 的浮点误差本质是 二进制无法精确表示某些十进制小数，在涉及金钱、合约、累计计算等场景时务必使用 BigDecimal。