为什么计算机用补码存储数据
俗话说：眼看他起高楼，眼看他宴宾客，眼看他楼塌了。我想这句话放在我们做技术的，也很合适 —— 基础不牢，地动山摇。
尽管我们很多人不是做基础开发的，但是操作系统、数据结构和算法、计算机网络、设计模式 …… 这些 IT 领域的基础性学科，对于我们来说其实挺重要的。
本文将尝试从理性结合感性的角度去说明为什么计算机用补码存储数据，当我们明白这个问题后，那么，我们就可以去理解另一个衍生问题 —— 数据溢出。我们先来看一段关于数据溢出的 Java 代码片：
/* int是有符号数，32位存储，表示范围是－2^31~2^31-1（即－2147483648～2147483647）*/
int i = Integer.MAX_VALUE; // i为2147483647
i += 1; // 加1后，引起数据溢出，则i为－2147483648
加法器
计算机只有加法器没有减法器，两个数的减法运算会被计算机转换为加法运算。
模、补数
在日常生活中，有许多化减为加点例子。我们以最平常的钟表为例，时针逆时针拨 x（0<x<12）格和时针顺时针拨12-x格，效果是相同的。比如，时针从10点调整到5点有以下两种方法：
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1
编程根基：数据结构、算法与系统基础
掌握常用数据结构与算法思想，理解操作系统进程/内存管理及网络 TCP/IP 模型，为后续性能分析、并发设计和系统调优提供底层认知支撑。
2
Java 内核：JVM 与并发编程
深入 JVM 内存布局、垃圾回收机制与 Java 内存模型，熟练使用并发工具类与锁原语，写出线程安全、低延迟、可诊断的高性能 Java 代码。
3
框架与 I/O：Spring、Netty 与 Web 容器
理解 Spring Boot 自动装配、AOP 与事务原理，掌握 Netty Reactor 模型及 Tomcat 连接处理机制，构建高内聚、易扩展的应用服务层。
4
高性能中间件：消息、缓存与存储
熟练运用 MySQL 索引/事务、Redis 缓存策略、Kafka/RocketMQ 消息可靠性，以及 ZooKeeper 分布式协调，搭建稳定、解耦的分布式数据底座。
5
架构能力：高可用、DDD 与系统设计
基于领域驱动设计划分限界上下文，结合限流、熔断、多活容灾等手段，设计可演进、可观测、故障自愈的大规模业务系统。
6
云原生：容器化、可观测性与工程效能
通过 Docker/K8s 实现弹性部署，集成 Metrics/Logs/Traces 构建可观测体系，推动 DevOps 与自动化，让架构在云上持续交付与进化。
Speaker
Songran Zhang
@Aliyun | Qwen Chat
Songran Zhang is senior systems architect at Aliyun, a speaker, and an author. Over the past 15 years, he's mastered architectures from cloud-native systems to AI-powered LLM platforms, building deep technical expertise across large-scale, high-availability systems.
