使用ParseObject.increment()函数时如何处理浮点算术精度问题

Parse官方针对increment原子操作的浮点精度误差问题，推荐两种不破坏原子性、无竞态风险的处理方案：

首选方案：整数放大存储法 #

从根源规避浮点运算误差，是官方首推的最优方案：

• 按照业务所需的数值精度，将浮点值放大为整数存储，比如需要保留2位小数就统一乘以100，例如6.5存储为650，增量-4.1转换为-410
• 调用increment方法时直接传入放大后的整数值：myobject.increment("Quantity", -410)
• 从数据库读取数值后，除以对应的放大倍数即可得到业务所需的浮点值

该方案全程使用整数运算，完全不会出现浮点精度问题，同时完整保留了increment的原子性，支持高并发场景下的并发修改，性能也最好，适合库存、金额、计量值等所有固定精度的数值场景。

备选方案：云代码beforeSave钩子统一修正 #

如果存量业务无法修改存储结构，可以使用Parse云代码的beforeSave钩子在数据落库前做统一精度修正：

• 只针对目标浮点字段做舍入处理，不会影响其他字段的正常写入，参考代码如下：

Parse.Cloud.beforeSave('你的业务类名', (request) => {
  const quantity = request.object.get('Quantity');
  // 仅当Quantity字段有变更时才执行修正
  if (quantity !== undefined && request.object.dirty('Quantity')) {
    // 按业务需要的小数位调整，示例为保留2位小数
    const roundedVal = Math.round(quantity * 100) / 100;
    request.object.set('Quantity', roundedVal);
  }
});

• 修正逻辑在服务端写入事务中执行，不会破坏increment的原子性，依然可以避免竞态问题。

不推荐的操作 #

不要采用「客户端先读取当前值→本地计算→赋值回写」的方式，该方式会丢失increment的原子性，高并发场景下必然出现数据覆盖的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者switch201