引言
在前后端分离的时代,我们的生活充满了无数的机遇与挑战——包括那些突然冒出来的让人抓狂的 Bug。今天我们要聊的,就是一个让无数开发者哭笑不得的经典问题:后端 Long 类型 ID 过长导致前端精度丢失。说到这个问题,那可真是“万恶之源”啊,谁让 JavaScript 只能安全地处理 Number.MAX_SAFE_INTEGER(也就是 9007199254740991)以内的数值呢?
如果你曾经为了这个问题而冥思苦想,别担心,你不是一个人。今天,我们不仅要用幽默的方式来剖析这个“世纪难题”,还要带你从根源上解决它,让你的代码不再“失精”。
问题背景:为什么 Long
首先,我们得从 Long 类型说起。Long,就是 Java 中的 64 位整数类型,对于喜欢处理大数据、大数字的 Java 来说,这个类型简直就是福音。然而,前端世界却有点“孤陋寡闻”,它只懂得处理 53 位以内的整数。是的,你没听错,在这点上 JavaScript
第一次相遇:精度丢失的那些事
故事得从某一天的 Bug 反馈开始:“开发哥哥,你看这个 ID 怎么变了样?这不是我数据库里的那个 ID 啊!”你皱着眉头一看,是的,9223372036854775807 变成了 9223372036854776000,哎呀,这多出来的数字简直像是魔术一样。明明后端给的是对的呀!你一边抓头一边心想:“这肯定是前端的锅!”
前端的锅还是后端的锅?——追根溯源
其实吧,这个问题甩锅给前端也不是完全没道理。让我们来看看 JavaScript 在处理数字时的“短板”。JavaScript 的 Number 类型是基于 IEEE 754 标准的双精度浮点数格式,只能安全地表示 53 位二进制数字,也就是 Number.MAX_SAFE_INTEGER换句话说,超过这个范围的整数,JavaScript 就会开始“精度打折”,它的“脑容量”突然就不够用了。于是,你的 Long
从震惊到冷静:寻找解决方案
既然问题的根源已经找到,那就轮到我们这些开发者来大显身手了。接下来,我将带你深入了解几种解决方案,并告诉你每种方案的优缺点,毕竟条条大路通罗马。
1. 直接转成字符串:简单粗暴却高效
面对这种问题,我们最先想到的肯定是最简单粗暴的方法:直接把 Long 类型的数据转换成字符串不就好了嘛!既然 JavaScript如何做到这一点呢?其实很简单,使用 Jackson 提供的 ToStringSerializer,我们可以轻松地把 Long
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import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonSerialize;
import com.fasterxml.jackson.databind.ser.std.ToStringSerializer;
public class UserDto {
    @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)
    private Long id;
    // 其他字段
}这样一来,当后端返回 UserDto 的时候,Long 类型的 id
2. 前端使用 BigInt:让大数也能精确运算
当然,简单粗暴的方法并不总是适合所有场景。想象一下,如果前端需要对这个 ID 进行某种数学运算,直接转成字符串可就不太好了。那么,前端该怎么处理这些“超长”的 ID 呢?
幸运的是,JavaScript 也不是一无是处。引入了 BigInt 之后,JavaScript 终于不再是那个只会摆弄小数点的呆子了。BigInt
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const id = BigInt("9223372036854775807");
console.log(id + 1n); // 输出:9223372036854775808n这样,你就可以在前端精确地处理 Long 类型的数据,避免精度丢失的问题。当然,这里有一个小小的提醒:BigInt
3. 自定义序列化:复杂问题简单化
虽然上面的方法已经可以解决大多数问题,但有时候我们会遇到一些需要更细粒度控制的场景。这时候,Jackson我们可以编写一个自定义的序列化器,根据需求灵活控制 Long 类型字段的序列化过程。比如,我们可以在序列化时决定是否将 Long
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import com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonSerializer;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializerProvider;
import java.io.IOException;
public class CustomLongSerializer extends JsonSerializer<Long> {
    @Override
    public void serialize(Long value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) throws IOException {
        if (value != null) {
            gen.writeString(value.toString());
        }
    }
}然后在需要的地方应用这个自定义序列化器:
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import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonSerialize;
public class UserDto {
    @JsonSerialize(using = CustomLongSerializer.class)
    private Long id;
    // 其他字段
}这样,你就能掌控整个序列化过程,确保每一个 Long
4. 全局处理:省时省力的方案
如果你希望全局解决这个问题,省去在每个字段上配置注解的麻烦,可以考虑全局配置 ObjectMapper。通过在 Spring Boot 中配置全局的 ObjectMapper,你可以让所有的 Long
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import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule;
@Configuration
public class JacksonConfig {
    @Bean
    public ObjectMapper objectMapper() {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        SimpleModule module = new SimpleModule();
        module.addSerializer(Long.class, ToStringSerializer.instance);
        module.addSerializer(Long.TYPE, ToStringSerializer.instance);
        mapper.registerModule(module);
        return mapper;
    }
}一劳永逸,不用担心忘记某个字段配置序列化器,整个项目都能享受到精度不丢失的快感。当然,使用全局配置的同时要注意,可能会影响到某些你不希望被转换的 Long
实际案例:一波三折的 Bug 解决之路
为了让大家更好地理解这些解决方案的实际效果,我来分享一个真实项目中的故事。这个项目涉及用户 ID 的管理,由于用户量很大,后端采用了 Long
第一步:追查问题根源
我们首先检查了前端代码,发现 JavaScript 的 Number 类型确实无法准确表示这个长达 19 位的数字,于是导致了精度丢失。接着,我们查看了后端代码,发现虽然 Long
第二步:选择合适的解决方案
为了快速解决问题,我们决定首先采用 @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)
然而,问题并没有完全解决。在后续的需求中,前端需要对 ID 进行某些运算,比如对用户的 ID 进行排序。这时候,字符串就显得有些力不从心了。
第三步:使用 BigInt
于是,我们决定在前端引入 BigInt。通过使用 BigInt,前端不仅能够精确地存储这些超长的 ID,还能进行必要的数学运算。经过测试,这种方法在各大主流浏览器上表现良好,唯一的缺点就是对一些旧版本浏览器的支持不太友好。
第四步:最终的全局配置
为了避免今后类似问题再次发生,我们决定将 ToStringSerializer 配置成全局生效。这让所有的 Long
结语:精度丢失的终结者
从这个案例中可以看到,虽然 Long希望这篇幽默而又详尽的博客,能让你在处理 Long
最后,记住,代码如人生,偶尔的“丢失”并不可怕,关键是找到合适的“序列化器”让它回归正轨。祝愿大家的代码再也不会“失精”,保持精准,一路通畅!
    
    
 
 
                     
            
        













 
                    

 
                 
                    