使用 Float 或 Real 数据类型的风险主要是舍入误差的问题，因为这些数据类型不能够精确地表示所有的数值。浮点数表示法基于科学计数法，即小数点以固定格式表示小数和指数。但是，二进制表示法无法精确地表示某些数字，因此会存在精度丢失。
代码实现步骤如下：
1. 确定需要存储的数据类型，是否需要使用 Float 或 Real 类型。
2. 如果需要使用 Float 或 Real 类型，需要了解其精度范围和精度误差。
3. 在进行计算时，需要注意精度误差的问题，尽可能避免浮点数除法和浮点数比较。
4. 如果需要进行精确计算，可以使用 FixedPoint 类型或者 BigInt 类型来替代 Float 或 Real 类型。
举个例子，下面是两个数相加的代码实现：
float a = 0.1;
float b = 0.2;
float sum = a + b;
在这个例子中，a 和 b 都是浮点数类型，它们的相加结果会存在精度误差。如果需要进行精确计算，可以使用 BigDecimal 类型：
BigDecimal a = new BigDecimal("0.1");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.2");
BigDecimal sum = a.add(b);
使用 BigDecimal 可以避免精度误差的问题，但是需要注意其计算性能相对较慢，需要谨慎使用。