除了整数和字符串，Java还有两种用得比较多的数据类型是长整型和浮点型，但这两种类型用不好会引起很多麻烦。比如，金额千万别使用float数据类型存储，不然不仅没有工资，可能把自己卖了都不够弥补公司的损失，看代码：
float f1 = 0.9f;
float f2 = 0.1f;
System.out.println(f1 - f2);
执行之后，结果并不是预想中的0.8，而是0.79999995。可以自己写代码然后执行试试看。
为什么会这样？
因为人类认识十进制，但是计算机只认识二进制，所以在计算机“眼里”，且都是二进制：
0.9 = 0.1110011001100110011
0.1 = 0.0001100110011001101
这样一来，两个二进制小数相加，然后再经过计算机的规约化、指数偏移、拼接等特殊处理，就造成了精度丢失。double数据类型也是一样的。
而且有的开发同学还喜欢「地板除」，就是10 / 3 = 3.3333333......，然后有的同学就把0.33333......给直接省掉了。这个如果是一些企业内部的应用倒还无所谓，但是如果放到互联网上，尤其是像BAT、TMD这样的大公司，这就是完全不可接受的处理方式。可以试想一下：如果BAT公司一天有100万订单，每个订单少收0.3333333......，那一个月下来，开发这个功能的工程师估计要惨了！
所以，在互联网公司，尤其是用于存储金额数据时，一般只用int类型，float和double这种数据类型只能用作科学或者是工程计算场景。
例如9.9（元），那么实际上在数据库中存储的是990（分），甚至9900（厘），而且打折、价格计算时，一般都会注意尽量不出现小数。
至于float和doule的区别，没有必要去纠结用哪种类型，因为实际开发中几乎用不到。所以这两种类型的特性、使用场景，在真正需要用的时候再去了解就行了。
另一种稍微要注意的数据类型就是长整型，只需要说一点：在分布式ID生成算法中，有一种雪花算法，它产生的就是20位长整型。这种ID数据如果要传给前端，就会出现精度丢失，例如：服务端的生成的ID是1242735526042206228，但前端拿到的值却是1242735526042206200，出现了两位数的精度丢失。所以在传给前端时，需要将这种长整型转换为字符串。
这个问题也牵扯出另一个问题：不同编程语言组成异构系统时，需要格外注意数据类型之间的转换。
