JS 遵循IEEE 754规范，采用双精度存储（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，浮点数的表示：
浮点数：0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…（1001无限循环）0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…（0011无限循环）
0.1，0.2的二进制表示的是一个无限循环小数，目前 JS 采用的是浮点数标准需要对这种无限循环的二进制进行截取，从而导致了精度丢失，造成了0.1不再是0.1，截取之后0.1变成了 0.100…001，0.2变成了0.200…002，所以两者相加的数大于0.3。
这个网站统计了不同语言计算0.1+0.2的结果：http://0.30000000000000004.com/ （可以作为学习了解一下）
解决方案：第三方库有math.js、decimal.js等。手写方案通常通过转化整数进行计算后还原。
最大安全整数：
JS 的最大和最小安全整数值：
最大值：Number.MAX_SAFE_INTEGER // 9007199254740991 ；最小值：Number.MIN_SAFE_INTEGER) //-9007199254740991
当超出这个值范围之后，数字值将不再准确。
典型案例：在后端发送给前端数据的时候，前端通过Json.parse()进行数据处理的时候，数据值不在范围内就会出现数据错误的问题。
造成原因：也是由于双精度浮点数导致最大数为2^53 - 1
解决方案：第三方库有bignum、bigint等。手写方案推荐该类字段做字符串处理。
总结：
从上面两个例子看出，问题的根源其实是关于IEEE 754规范的，这个问题并不只是在Javascript中才会出现，任何使用二进制浮点数的编程语言都会有这个问题。
要理解出的问题和自拟方案的伙伴可以去查一查了解下IEEE 754标准规范，才能从本质上去看透很多东西。只是单纯寻找解决方案不妨试试推荐的第三方库吧。