JS中变量存储与内存管理是如何详细运作的？

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2026-09-26 15:53:18

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目录前言JS神器的Number存储数字二进制如何转换Why 0.1 + 0.2 !=0.3总结前言在前端领域，由于大部分工作与UI打交道，内存管理往往是最容易被忽视的部分。如果不理解内存，就很难看懂很多问题。

目录前言JS神器的Number存储数字二进制如何转换Why 0.1 + 0.2 !=0.3总结前言在当前前端领域，由于大部分工作与UI交互，内存管理是最容易被忽视的部分。如果不理解内存，就很难看懂很多问题。

前言

在前端领域，因为大部分在跟UI打交道，内存管理是最容易被忽略的部分。如果不懂内存，就看不清很多问题的本质，也难以写出更合格的代码，本次带大家走进内存的世界。

JS神奇的Number

案例一：金额的计算与传递

18.9 * 100 =1889.9999999999998

案例二：违背的数学定律

0.1 + 0.2 === 0.3 // false (function (a, b, c) { return a + b + c === a + ( b + c ) })(0.1, 0.2, 0.3) // false

案例三：无限循环的加法

(function (num) { while(true) { if (++num % 13 === 0) { return num } } })(2 ** 53)

案例四：JSON.parse

JSON.parse('{"a":180143985094813214124}') //{a: 180143985094813220000}

通过上面的四个案例我们可以看出，数字在计算机中运算往往会给人带来一些“惊喜”，要想防止这些意想不到的结果，我们首先要了解Number在Javascript中到底是怎么存储的？

存储数字

计算机是用二进制来存储数据的，所以数字也需要转换成相应二进制： 000 或者 111 的不同组合序列。

二进制如何转换

如何将一个数字转换成二进制，这里举个例子说明一下：

把十进制小数 106.6953125106.6953125106.6953125 转换成二进制

遇到小数转换时，需要把整数和小数两部分分别进行处理，整数 106106106 除以 222 直到商是 000 为止，取每次除 222 得到的余数结果

106 / 2 = 53 ...... 0 53 / 2 = 26 ...... 1 26 / 2 = 13 ...... 0 13 / 2 = 6 ...... 1 6 / 2 = 3 ...... 0 3 / 2 = 1 ...... 1 1 / 2 = 0 ...... 1 结果为得到的余数按照从右往左排列 1101010

小数 0.69531250.69531250.6953125 乘以 222 直到不存在小数位为止，并计下每次乘后的整数位结果，

0.6953125 x 2 = 1.390625 ...... 1 0.390625 x 2 = 0.78125 ...... 0 0.78125 x 2 = 1.5625 ...... 1 0.5625 x 2 = 1.125 ...... 1 0.125 x 2 = 0.25 ...... 0 0.25 x 2 = 0.5 ...... 0 0.5 x 2 = 1 ...... 1 结果为得到的整数位按照从左往右排列 1011001

将计算后的 000 111 序列拼在一起就得到转换的二进制 1101010.10110011101010.10110011101010.1011001，用科学计数法表示为1.1010101011001∗261.1010101011001*2^61.1010101011001∗26，算出了二进制，接下来需要将它存进计算机中，在Javascript中不区分整数和小数，数字统一按照双精度浮点数的要求来存储，主要包含下面规则：

使用 8bytes(64bits)8bytes(64bits)8bytes(64bits) 存储双精度浮点数
存储小数用科学计数法表示的数据
第一位表示符号，后 111111 位表示指数，指数按照补位运算，即直接 102310231023 加指数位
剩余 525252 位表示小数点后的尾数，超过 525252 位的部分 000 舍 111 进

由于指数位的 11 位不包括符号位，那么为了达到正负指数的效果，就引入了指数的偏移值。

用图表示如下：

我们将转换好的二进制数按规则放进内存中，首先 106.6953125106.6953125106.6953125 是正数，所以符号位应该为 111， 000 表示正号， 111 表示负号（图片应该为显示 000，笔误了）

二进制 1.1010101011001∗261.1010101011001*2^61.1010101011001∗26 指数是 666（这里需要加上偏移量1023），转成二进制为 100000001011000000010110000000101，指数位要求放置二进制的补码，而补码的计算规则是：

正数的补码就是其本身
负数的补码是在其原码的基础上, 符号位不变, 其余各位取反, 最后+1. (即在反码的基础上+1)

[+1] = [00000001]原 = [00000001]反 [-1] = [10000001]原 = [11111110]反

所以图片指数位应该填

尾数位部分直接将小数转换后的二进制填入即可

数字最后就是以这样的形式存入计算机中

why 0.1 + 0.2 !== 0.3?

在理解数字存储的原理后，我们再来分析下为什么 0.1+0.2!==0.30.1 + 0.2 !== 0.30.1+0.2!==0.3

首先将 0.10.10.1 0.20.20.2 0.30.30.3 分别转换成二进制

0.1 x 2 = 0.2 ...... 0 0.2 x 2 = 0.4 ...... 0 0.4 x 2 = 0.8 ...... 0 0.8 x 2 = 1.6 ...... 1 0.6 x 2 = 1.2 ...... 1 0.2 x 2 = 0.4 ...... 0 0.4 x 2 = 0.8 ...... 0 0.8 x 2 = 1.6 ...... 1 0.6 x 2 = 1.2 ...... 1 得到的整数位按照从左往右排列 000110011...

0.1→0.00011(0011)∞

0.2 x 2 = 0.4 ...... 0 0.4 x 2 = 0.8 ...... 0 0.8 x 2 = 1.6 ...... 1 0.6 x 2 = 1.2 ...... 1 0.2 x 2 = 0.4 ...... 0 0.4 x 2 = 0.8 ...... 0 0.8 x 2 = 1.6 ...... 1 0.6 x 2 = 1.2 ...... 1 0.2 x 2 = 0.4 ...... 0 得到的整数位按照从左往右排列 001100110...

0.2→0.00110(0110)∞

0.3 x 2 = 0.6 ...... 0 0.6 x 2 = 1.2 ...... 1 0.2 x 2 = 0.4 ...... 0 0.4 x 2 = 0.8 ...... 0 0.8 x 2 = 1.6 ...... 1 0.6 x 2 = 1.2 ...... 1 0.2 x 2 = 0.4 ...... 0 0.4 x 2 = 0.8 ...... 0 0.8 x 2 = 1.6 ...... 1 得到的整数位按照从左往右排列 010011001...

0.3→0.01001(1001)∞

统一用科学计数法表示为

0.1→0.00011(0011)∞→1.(1001)∞∗2⁻⁴

0.2→0.00110(0110)∞→1.(1001)∞∗2⁻³

0.3→0.01001(1001)∞→1.(0011)∞∗2⁻²

放入计算机中双精度浮点数存储，最后的红色表示超过尾数位的二进制，即需要做舍0进1处理

则经过64位双精度存储后，二进制如下表示
0.1→0−01111111011−(1001)₁₂1010

0.2→0−01111111100−(1001)₁₂1010

0.3→0−01111111101−(0011)₁₂0011

此时 0.1+0.20.1 + 0.20.1+0.2 可以看出与 0.30.30.3 不相等

这就是数字在计算机中运算往往会给人带来一些“惊喜”！

总结

到此这篇关于JS中内存与变量存储的文章就介绍到这了,更多相关JS内存与变量存储内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！

标签：内存与变量存储目录

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前言

JS神奇的Number

案例一：金额的计算与传递

18.9 * 100 =1889.9999999999998

案例二：违背的数学定律

0.1 + 0.2 === 0.3 // false (function (a, b, c) { return a + b + c === a + ( b + c ) })(0.1, 0.2, 0.3) // false

案例三：无限循环的加法

(function (num) { while(true) { if (++num % 13 === 0) { return num } } })(2 ** 53)

案例四：JSON.parse

JSON.parse('{"a":180143985094813214124}') //{a: 180143985094813220000}

存储数字

计算机是用二进制来存储数据的，所以数字也需要转换成相应二进制： 000 或者 111 的不同组合序列。

二进制如何转换

如何将一个数字转换成二进制，这里举个例子说明一下：

把十进制小数 106.6953125106.6953125106.6953125 转换成二进制

遇到小数转换时，需要把整数和小数两部分分别进行处理，整数 106106106 除以 222 直到商是 000 为止，取每次除 222 得到的余数结果

106 / 2 = 53 ...... 0 53 / 2 = 26 ...... 1 26 / 2 = 13 ...... 0 13 / 2 = 6 ...... 1 6 / 2 = 3 ...... 0 3 / 2 = 1 ...... 1 1 / 2 = 0 ...... 1 结果为得到的余数按照从右往左排列 1101010

小数 0.69531250.69531250.6953125 乘以 222 直到不存在小数位为止，并计下每次乘后的整数位结果，

使用 8bytes(64bits)8bytes(64bits)8bytes(64bits) 存储双精度浮点数
存储小数用科学计数法表示的数据
第一位表示符号，后 111111 位表示指数，指数按照补位运算，即直接 102310231023 加指数位
剩余 525252 位表示小数点后的尾数，超过 525252 位的部分 000 舍 111 进

由于指数位的 11 位不包括符号位，那么为了达到正负指数的效果，就引入了指数的偏移值。

用图表示如下：

正数的补码就是其本身
负数的补码是在其原码的基础上, 符号位不变, 其余各位取反, 最后+1. (即在反码的基础上+1)

[+1] = [00000001]原 = [00000001]反 [-1] = [10000001]原 = [11111110]反

所以图片指数位应该填

尾数位部分直接将小数转换后的二进制填入即可

数字最后就是以这样的形式存入计算机中

why 0.1 + 0.2 !== 0.3?

在理解数字存储的原理后，我们再来分析下为什么 0.1+0.2!==0.30.1 + 0.2 !== 0.30.1+0.2!==0.3

首先将 0.10.10.1 0.20.20.2 0.30.30.3 分别转换成二进制

0.1→0.00011(0011)∞

0.2→0.00110(0110)∞

0.3→0.01001(1001)∞

统一用科学计数法表示为

0.1→0.00011(0011)∞→1.(1001)∞∗2⁻⁴

0.2→0.00110(0110)∞→1.(1001)∞∗2⁻³

0.3→0.01001(1001)∞→1.(0011)∞∗2⁻²

放入计算机中双精度浮点数存储，最后的红色表示超过尾数位的二进制，即需要做舍0进1处理

则经过64位双精度存储后，二进制如下表示
0.1→0−01111111011−(1001)₁₂1010

0.2→0−01111111100−(1001)₁₂1010

0.3→0−01111111101−(0011)₁₂0011

此时 0.1+0.20.1 + 0.20.1+0.2 可以看出与 0.30.30.3 不相等

这就是数字在计算机中运算往往会给人带来一些“惊喜”！

总结

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存储数字

二进制如何转换

why 0.1 + 0.2 !== 0.3?

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二进制如何转换

why 0.1 + 0.2 !== 0.3?

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