首先，我们需要明确溢出的具体情况。如果溢出是由于加法或减法操作导致的，可以考虑通过扩展数据类型的位宽来避免溢出问题。例如，在某些编程环境中，可以通过将整型变量转换为更大的数据类型（如从32位整数升级到64位整数）来容纳更大的数值范围。

其次，对于一些特定的应用场景，可能需要采取更为复杂的解决方案。比如，在嵌入式系统中，由于硬件资源有限，直接扩展数据类型并不总是可行。此时，可以通过引入饱和运算机制来应对溢出。饱和运算会在结果超出可表示范围时，自动将结果设置为数据类型能够表示的最大值或最小值，从而避免程序崩溃或产生不可预测的行为。

此外，还可以通过算法优化来减少溢出的可能性。例如，在进行乘法或其他复杂运算之前，先对输入数据进行范围检查，并根据检查结果调整计算策略。这种方法虽然增加了一定的开销，但在某些关键应用领域（如信号处理、图像处理等），却是确保系统稳定运行的有效手段。

最后，值得注意的是，在设计软件或硬件系统时，应该充分考虑到各种潜在的风险因素，并制定相应的容错机制。这样不仅能够提高系统的健壮性，还能有效降低因溢出而导致的各种问题。

综上所述，当定点运算发生溢出时，应根据具体情况选择合适的处理方法，包括但不限于扩展数据类型、采用饱和运算、优化算法以及增强系统的容错能力等。这些措施有助于确保系统在面对极端条件时依然能够正常工作，同时提升用户体验和产品质量。