堆叠 :

堆叠上创建的变量将超出范围,自动交易。 与堆叠上的变量相比, 分配速度要快得多。 使用实际的堆叠数据结构执行。 存储本地数据、 返回地址、 参数通过时使用的方法。 当堆叠过多使用时, 可能会出现堆叠溢出( 大多来自无限或过深的循环, 非常大的配置) 。 堆叠上创建的数据可以在没有指针的情况下使用 。

堆积 :

在 c+++ 中, 堆积上的变量必须手动销毁, 并且绝不会掉出范围 。 数据通过删除、 删除或自由解脱而解脱。 与堆叠上的变量相比, 分配速度较慢。 需要时使用来分配块块数据供程序使用。 当有大量分配和交易位置时, 可能会发生碎裂 。 在 c+++ 或 c 中, 堆积上生成的数据将被指向指针, 并分别与新数据或中位相分配 。

例如:

int foo()
{
  char *pBuffer; //<--nothing allocated yet (excluding the pointer itself, which is allocated here on the stack).
  bool b = true; // Allocated on the stack.
  if(b)
  {
    //Create 500 bytes on the stack
    char buffer[500];

    //Create 500 bytes on the heap
    pBuffer = new char[500];

   }//<-- buffer is deallocated here, pBuffer is not
}//<--- oops there's a memory leak, I should have called delete[] pBuffer;

当调用函数时,当调用该函数的参数加上一些其他间接费用时,会将数据堆放到堆栈中。一些信息(例如返回何处)也存储在那里。当您在函数中声明变量时,该变量也会被分配到堆栈中。

分配堆栈非常简单, 因为您总是在分配的反向顺序中进行排列。 在输入函数时会添加堆叠材料, 当退出时相应的数据会被删除。 这意味着您往往会留在堆栈的狭小区域, 除非您调用许多函数来调用其他函数( 或者创建循环解决方案 ) 。

堆积堆是一个通用名称, 用于您将创建的数据放在哪里 。 如果您不知道您的程序将创建多少飞船, 您可能会使用新的( 或商场或等效的) 操作器来创建每艘飞船 。 此分配将会停留一段时间, 因此我们很可能释放的东西 以不同于我们创建的顺序 。

因此,堆积要复杂得多,因为最终会出现一些未使用的记忆区域,这些区域与块间断 — — 内存会变得支离破碎。 找到您需要的大小的自由记忆是一个困难的问题。 这就是为什么应该避免堆积( 尽管它仍然经常被使用 ) 。

执行堆叠和堆叠通常要到运行时间 / os. 通常游戏和其他功能对于性能至关重要的应用程序会创建自己的内存解决方案,从堆叠中抓取一大块内存,然后在内部将内存分离出来,以避免依赖 os 来进行内存。

只有当你的记忆用法与常规有很大不同时, 也就是在游戏中, 在一个巨大的操作中加载一个水平, 并且可以在另一个巨大的操作中将整个批量扔掉时, 这才是实际的。

内存中的物理位置比你想的要少, 这是因为一种叫做虚拟内存的技术, 它使得您的程序认为您可以进入某个地址, 物理数据在其他地方( 即使是在硬盘上!) 。 您获得的堆叠地址随着调用树越深, 顺序越大。 堆积的地址是无法预测的( 具体化) , 坦率地说并不重要 。

堆栈是内存的一部分,可以通过若干关键组装语言指令来操作,例如“pop”(从堆叠中移动并返回一个值)和“push”(将一个值推到堆叠中),但也可以调用(调用子例程 - 将地址推到堆叠中)和返回( 从子例程返回 - 将堆叠的地址从堆叠中跳出并跳到堆叠中)。这是堆叠指针登记册下方的内存区域,可以根据需要设置。堆叠也用于 pa 。

堆积是操作系统向一个应用程序提供的内存的一部分, 通常通过像马洛克这样的音响。 在现代套管上, 这个内存是一组只有呼叫程序才能进入的页面 。

堆叠的大小在运行时确定, 一般在程序启动后不会增长。 在 c 程序中, 堆叠需要足够大, 以保持每个函数中所有声明的变量。 堆叠会按需要动态增长, 但 巨头最终会发出呼唤( 它会增加的堆积量通常超过 merloc 要求的值, 这样至少有些未来的中枢不需要返回内核来获取更多的内核内存 。 此行为通常可以自定义 )

因为您在启动程序前已经分配了堆叠, 所以在您使用堆叠之前, 您从不需要在使用堆叠前使用滚动, 所以在实际操作中这是一个小的优势。 实际上, 很难预测什么是快速的,什么是缓慢的, 在拥有虚拟内存子系统的现代操作系统中, 因为这些页面是如何被安装的, 在哪里存储的, 是一个执行细节 。

其他人对大中风的反应也很好, 所以我要说几个细节。

堆叠和堆栈不需要是单数。 通常情况下, 您有一个以上的堆叠, 通常情况下, 您在一个过程中有多个线索。 在此情况下, 每个线索都有自己的堆叠。 您也可以有一个以上的堆叠, 例如, 一些 dll 配置可能导致不同堆堆分配不同的拖曳, 这就是为什么释放由不同库分配的内存通常是一个坏主意 。 c 您可以通过使用 Alloc 获得可变长度分配的好处 。

void myfunction()
{
   char big[10000000];
   // Do something that only uses for first 1K of big 99% of the time.
}

堆栈是作为执行线条的抓抓空间预留的内存。当函数被调用时,在堆栈顶部为本地变量和一些簿记数据预留一个区块。当该函数返回时,块就会被未使用,下次调用函数时就可以使用。堆栈总是保留在利弗(最先出)顺序中;最近保留的区块总是下一个要解开的区块。这样就可以很容易地跟踪堆叠; fr 。

堆积是用于动态分配的内存。 与堆叠不同, 堆积区块的分配和分配没有强制模式; 您可以随时分配块块, 并随时释放它。 这使得跟踪堆积中哪些部分在任何特定时间分配或免费更为复杂; 许多定制的堆积分配器可用于调和不同使用模式的堆积性能 。

每一串线索都有堆叠, 而通常应用程序只有一堆(尽管对于不同种类的分配来说, 多堆堆并不罕见) 。

直接回答你的问题:

在多大程度上它们受国家或语言运行时间控制?

当线索创建时, os 分配每个系统级线索的堆叠。 通常, os 被语言运行时间调用来分配应用程序的堆叠 。

其范围是什么?

堆栈附在线条上,因此当线条退出时,堆栈被回收。堆积通常在运行时在应用程序启动时分配,在应用程序(技术处理)退出时再回收。

是什么决定了每个孩子的大小?

当创建线索时,会设定堆栈的大小。 程序启动时会设定堆积的大小, 但随着空间需要, 可能会增长( 分配器需要操作系统的更多内存 ) 。

是什么让一个更快?

堆叠速度更快, 因为访问模式使得从堆叠中分配和处理内存( 指针/ 内插器只是递增或衰减) 变得微不足道, 而堆叠在分配或交易位置上有复杂得多的簿记。 另外, 堆叠中的每个字节往往会非常频繁地被再利用, 这意味着它往往被映射到处理器的缓存处, 从而非常快。 堆积的另一个性能冲击是堆积, 主要是全球资源, 通常是 h 。

清晰的演示:图像来源: vikashazrati.wordpress.com

我想其他很多人 已经给了你 大部分正确的答案 关于这件事情。

然而,一个被忽略的细节是,“堆积”实际上可能应该被称为“免费商店”。 之所以有这种区别,是因为最初的免费商店是用被称为“二成式堆肥”的数据结构来安装的。 因此,从早期实施中分配的麦洛克()/免费()是从堆肥中分配的。 然而,在现代,大多数免费商店都是用非常精密的数据结构来安装的,而不是二成式堆肥。

其他人直接回答了您的问题, 但是当试图理解堆叠和堆积时, 我认为考虑传统的 unix 进程( 没有线条和基于 mmap () 的缩放符) 的内存布局( 没有线条和 mmap () 的缩放符 ) 。 内存管理词汇表网页有一张内存布局图 。

堆叠和堆肥传统上位于进程虚拟地址空间的对面。 堆叠在存取时自动增长, 以内核设定的大小( 内核可以使用设置限制( rlimit_ stack,...) 调整) 。 当内存分配器引用 brk () 或 sbrk () 系统调用时, 堆叠会增长, 将更多页的物理内存映入进程的虚拟地址空间 。

在没有虚拟内存的系统中,例如一些嵌入系统,通常适用同样的基本布局,但堆叠和堆积大小固定。然而,在其他嵌入系统中(例如基于微芯片的微控制器),程序堆叠是一个单独的内存块,无法通过数据移动指示处理,只能通过程序流指示(调用、返回等)进行间接修改或阅读。

最重要的一点是,堆积和堆叠是可分配记忆的方式的通用术语。 它们可以用许多不同的方式加以实施,这些术语适用于基本概念。

在一个堆叠的项目中,项目按放在另一堆的顺序坐在一个上方,您只能删除顶端的(不折叠整个事情)。 堆叠的简单性在于您不需要保存包含分配内存每一部分记录的表格; 您唯一需要的状态信息是到堆叠的尾端的单指针。 要分配和拆分, 您只需要递增和缩减单指针。 注意: 堆叠有时可以简单化 。

这些图像应该做一个相当不错的工作, 描述两种方式 分配和释放记忆 在堆叠和堆积。 yum!

如前所述,堆叠和堆叠是通用的术语,可以多种方式实施。计算机程序通常有一个称为呼叫堆叠的堆叠,存储与当前函数有关的信息,例如指向它从哪个函数中调出的任何函数,以及任何本地变量。因为函数调用其他函数,然后返回,堆叠和堆叠会增长和缩缩,以便从函数中往下保持信息。

简单的说, 堆栈是创建本地变量的地方。 另外, 每次您调用一个子例程, 程序计数器( 下个机器指令的指针) 和任何重要的注册器, 有时参数会被推到堆栈上。 然后子例程内的任何本地变量都会被推到堆叠上( 并在那里使用 ) 。 当子例程完成时, 所有的事物都会从堆栈中跳出来。 pc 和 注册数据会得到并放回原位, 所以您的 progra 就会被推到堆叠上( 并在那里使用 ) 。

它是一个特殊的数据结构,可以跟踪不同大小的记忆区块及其分布状况。

在“古典”系统上, 堆叠指针是放在记忆底部开始的, 堆积指针是从顶部开始的, 并且它们相互向上发展。 如果它们重叠, 你就会脱离公羊。 但是, 与现代多孔的套索不起作用。 每条线必须有自己的堆叠, 并且它们可以动态地生成 。

您可以用堆叠做一些有趣的事情。例如,您有像 Alloca(假设您能够通过关于堆叠使用的大量警告)这样的功能,这是一种形式的中转器,专门用堆叠而不是堆叠来记忆。

也就是说,基于堆叠的内存错误是我经历过的最糟糕的内存错误。 如果您使用堆积内存, 并且越过分配区块的界限, 您有触发断段故障的好机会 。 ( 不是100%: 您的区块可能附带地与先前分配的区块相毗连 。) 但是由于堆叠上创建的变量总是相互连结, 写出边框可以改变另一个变量的值 。 我了解到, 只要我感觉到, 只要我感觉到它, 就会改变另一个变量的值 。

来自Wikianwser。

堆叠堆叠

当函数或方法调用一个函数或方法调用另一个函数,而该函数轮流调用另一个函数等时,所有这些函数的履行将一直暂停,直到最后一个函数返回其值。

此挂起函数调用链链是堆叠, 因为堆叠( 功能调用) 中的元素互相依赖 。

在处理例外情况和处决线索时,堆叠很重要。

堆肥

堆积仅仅是存储变量的程序所使用的内存。 堆积( 变数) 元素不互相依赖, 随时可以随机访问 。

(我将这一答案从另一个或多或少是本问题的代名词的问题移出。 )

您问题的答案是具体执行问题,可能因汇编者和处理结构而异。然而,这里是简单的解释。

堆叠和堆积都是从基本操作系统分配的内存区域(通常是虚拟内存,根据需要绘制成物理内存)。 在多轨环境中,每条线将有自己的完全独立的堆叠,但他们将共享堆叠。同时存取必须控制在堆积上,不可能在堆叠上。

堆积物,

堆积中含有一个用过的和自由的区块的链接列表。 堆积( 由新的或中转的) 上的新分配通过从一个自由区块中创建一个合适的区块来满足。 这需要更新堆积中的区块清单。 堆积中的区块的元信息也通常储存在堆积中, 保存在每个区块前面的小区域中。 当堆积中的新区块往往从下面的地址分配到更高的地址。 因此, 您可以将堆积视为一个堆积 o 。

调

堆叠堆叠

堆叠通常与名为堆叠指针的 cupu 上的特殊登记簿密切配合。 最初, 堆叠指针指向堆叠的顶部( 堆叠上的最高地址 ) 。 堆叠有将值推到堆叠上并将其从堆叠中弹出的特殊指令。 每一次推移都存储在堆叠指针当前位置的值, 并减少堆叠指针。 流行会检索堆叠指针指向的值, 然后增加堆叠指针( 不要) 。

调

能否在堆叠上而不是堆叠上分配函数 ?

否,函数(即本地变量或自动变量)的激活记录在堆栈上分配,不仅用于存储这些变量,还用于跟踪嵌套功能电话。

如何管理堆肥真的取决于运行时间环境。 c 使用中转器, c++ 使用新的, 但很多其他语言都有垃圾收集 。

然而,堆叠是一个更低层次的特征,它与处理器结构紧密相连。 当没有足够的空间时, 堆叠会生长成堆不会太难, 因为可以在处理堆叠的图书馆电话中执行。 然而, 堆叠的堆叠往往不可能增长, 因为堆叠溢出的时间太晚才被发现; 关闭行刑线是唯一可行的选择。

在以下 c 代码中

public void Method1()
{
    int i = 4;
    int y = 2;
    class1 cls1 = new class1();
}

下面是内存的管理方式

调

本地变量只要在堆栈中进行函数调用, 只需持续时间。 堆积层的堆积层用于那些我们并不真正了解其一生的变量, 但是我们期望这些变量会持续一段时间。 在大多数语言中, 关键是我们在编译时知道一个变量有多大, 如果我们想将其存储在堆叠中的话 。

对象(在更新时大小不同) 继续堆积, 因为我们不知道在创建时它们会持续多久。 在许多语言中, 堆积是垃圾, 以寻找不再有任何引用的对象( 如 cls1 对象) 。

在 java 中, 大多数对象会直接进入堆积。 以 c / c++、 structs 和 class 等语言, 当您不与指针打交道时, 通常会留在堆叠中 。

更多信息,请访问 :

堆叠和堆积内存分配的差别 Timmurphy.org

此处 :

在堆叠和堆放上创建对象

本条是上述图象的来源:六种重要的.net概念:堆叠、堆肥、价值类型、参考类型、拳击和开箱-代码项目

但要知道它可能含有一些不准确之处。

其他答案只是避免解释静态分配意味着什么。 所以我会解释三种主要分配形式,以及它们通常与下面的堆积、堆叠和数据段的关系。 我还会在 c/c++ 和 python 中展示一些例子,以帮助人们理解。

静态( 静态分配) 变量没有在堆叠上分配。 不要假设- 许多人只是因为“ 静态” 听起来像“ 堆叠 ” 。 它们实际上既不存在于堆叠中, 也不存在于堆叠中。 它们属于所谓的数据段 。

然而,一般而言,最好考虑“范围”和“终生”,而不是“堆积”和“堆积”。

范围指代码中哪些部分可以访问变量。 我们一般认为本地范围(只能通过当前函数访问)与全球范围(任何地方都可以访问)不同,尽管范围可能变得更加复杂。

当一个变量在程序执行期间被分配和交易时, 其使用寿命值是指变量在程序执行期间被分配和交易。 我们通常会想到静态分配( 在整个程序期间会持续不变, 使得它可用于在多个函数调用中存储相同的信息), 而会想到自动分配( 仅在对函数的单次调用中持续不变, 使得它可用于存储仅在您函数期间使用、 一旦完成即可丢弃的信息) 相对于动态

尽管大多数编译者和口译员在使用堆叠、堆堆堆等方面也采取了类似的做法,但只要行为正确,编译者有时会打破这些公约。例如,由于优化,本地变量可能只存在于登记册中,或者完全删除,即使大多数本地变量存在于堆叠中。正如在几个评论中所指出的,你可以自由实施一个甚至不使用堆叠或堆叠的编译者,但有些则可以使用

i 将提供一些简单的附加说明的 c 代码来说明所有这一切。 学习的最佳方式是在调试器下运行一个程序并观看行为。 如果您喜欢阅读 python, 跳到答案的结尾 :

// Statically allocated in the data segment when the program/DLL is first loaded
// Deallocated when the program/DLL exits
// scope - can be accessed from anywhere in the code
int someGlobalVariable;

// Statically allocated in the data segment when the program is first loaded
// Deallocated when the program/DLL exits
// scope - can be accessed from anywhere in this particular code file
static int someStaticVariable;

// "someArgument" is allocated on the stack each time MyFunction is called
// "someArgument" is deallocated when MyFunction returns
// scope - can be accessed only within MyFunction()
void MyFunction(int someArgument) {

    // Statically allocated in the data segment when the program is first loaded
    // Deallocated when the program/DLL exits
    // scope - can be accessed only within MyFunction()
    static int someLocalStaticVariable;

    // Allocated on the stack each time MyFunction is called
    // Deallocated when MyFunction returns
    // scope - can be accessed only within MyFunction()
    int someLocalVariable;

    // A *pointer* is allocated on the stack each time MyFunction is called
    // This pointer is deallocated when MyFunction returns
    // scope - the pointer can be accessed only within MyFunction()
    int* someDynamicVariable;

    // This line causes space for an integer to be allocated in the heap
    // when this line is executed. Note this is not at the beginning of
    // the call to MyFunction(), like the automatic variables
    // scope - only code within MyFunction() can access this space
    // *through this particular variable*.
    // However, if you pass the address somewhere else, that code
    // can access it too
    someDynamicVariable = new int;


    // This line deallocates the space for the integer in the heap.
    // If we did not write it, the memory would be "leaked".
    // Note a fundamental difference between the stack and heap
    // the heap must be managed. The stack is managed for us.
    delete someDynamicVariable;

    // In other cases, instead of deallocating this heap space you
    // might store the address somewhere more permanent to use later.
    // Some languages even take care of deallocation for you... but
    // always it needs to be taken care of at runtime by some mechanism.

    // When the function returns, someArgument, someLocalVariable
    // and the pointer someDynamicVariable are deallocated.
    // The space pointed to by someDynamicVariable was already
    // deallocated prior to returning.
    return;
}

// Note that someGlobalVariable, someStaticVariable and
// someLocalStaticVariable continue to exist, and are not
// deallocated until the program exits.

一个特别令人印象深刻的例子说明为什么区分寿命和范围很重要,那就是变量可以具有局部范围,但固定寿命——例如,在上文的代码样本中“某些局部可变性”。这些变量可以使我们共同但非正式的命名习惯非常混乱。例如,我们说“本地”通常是指“局部范围自动分配变量”,而我们说“全球范围”通常是指“全球范围静态分配变量”。 不幸的是,当我们说“本地”时,我们通常是指“全球范围的静态分配变量”。

C/c+++中的一些语法选择加剧了这一问题,例如许多人认为全球变数不是“静态”的,

int var1; // Has global scope and static allocation
static int var2; // Has file scope and static allocation

int main() {return 0;}

请注意, 在以上声明中加上关键词“ 静态” 会使 var2 无法具有全球范围。 然而, 全球 val1 具有静态分布 。 这不是直观的 。 因此, 我试图在描述范围时永远不要使用“静态” 一词, 而不是说“ 文件” 或“ 文件有限” 的范围。 但是许多人使用“静态” 或“ 静态范围” 来描述一个变量, 只能从一个代码文件中访问 。 在生命周期中, “ 静态” 总是意指从一个代码文件中访问的变量 。

有些人认为这些概念是c/c++/ 具体化的。 它们不是。 例如,下面的python样本说明了所有三种分配类型(在解释语言方面可能存在一些微妙的差异,我不会进入这里)。

from datetime import datetime

class Animal:
    _FavoriteFood = 'Undefined' # _FavoriteFood is statically allocated

    def PetAnimal(self):
        curTime = datetime.time(datetime.now()) # curTime is automatically allocatedion
        print("Thank you for petting me. But it's " + str(curTime) + ", you should feed me. My favorite food is " + self._FavoriteFood)

class Cat(Animal):
    _FavoriteFood = 'tuna' # Note since we override, Cat class has its own statically allocated _FavoriteFood variable, different from Animal's

class Dog(Animal):
    _FavoriteFood = 'steak' # Likewise, the Dog class gets its own static variable. Important to note - this one static variable is shared among all instances of Dog, hence it is not dynamic!


if __name__ == "__main__":
    whiskers = Cat() # Dynamically allocated
    fido = Dog() # Dynamically allocated
    rinTinTin = Dog() # Dynamically allocated

    whiskers.PetAnimal()
    fido.PetAnimal()
    rinTinTin.PetAnimal()

    Dog._FavoriteFood = 'milkbones'
    whiskers.PetAnimal()
    fido.PetAnimal()
    rinTinTin.PetAnimal()

# Output is:
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is tuna
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is steak
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is steak
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is tuna
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is milkbones
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.256000, you should feed me. My favorite food is milkbones

堆叠堆叠

记忆不会成为支离破碎的本地变量, 只能对堆叠大小(依赖的)变量进行限制, 无法调整大小

堆肥

可在全球范围内访问变量,没有内存大小的限制(相对而言)更慢的存取,没有保证有效使用空间的保障,随着分配内存区块,内存可能会随着时间而变得支离破碎,然后释放后,你必须管理内存(你负责分配和释放变量),变量可以使用地环调整大小()

什么是堆叠?

堆叠是一堆物体, 通常是排列整齐的物体。

调

计算架构中的堆栈是内存区域, 数据以最先出错的方式被添加或删除。 在多行应用程序中, 每串线索将有自己的堆栈 。

什么是堆积物?

堆积成堆的堆积物, 堆积成堆。

调

在计算结构中,堆积是一个动态分配的内存区域,由操作系统或内存管理库自动管理。 堆积上的内存在程序执行期间被分配、 分配和定期调整, 这可能导致一个叫做碎裂的问题。 当内存物体在小空格中被分配时, 碎片就会发生, 这些空格太小, 无法持有额外的内存对象。 净结果为堆积垃圾邮件的百分比 。

两者加在一起

在一个多行应用程序中, 每串线索都有自己的堆叠。 但是, 所有不同的线条都会共享堆积。 因为不同的线条在一个多行应用程序中共享堆积, 这还意味着线条之间必须有一些协调, 以便它们不会试图同时访问和操作堆积中的同一块内存 。

这是更快的--堆叠还是堆叠?为什么?

堆栈比堆叠要快得多。 这是因为堆叠上的内存分配方式。 堆叠上的内存分配和堆叠指针向上移动一样简单 。

对于新到编程的人来说,使用堆叠可能是一个好主意,因为堆叠比较容易。 因为堆叠是小的, 当你确切知道数据需要多少内存, 或者知道数据大小非常小时, 你会想使用它。 当你知道数据需要大量内存的时候, 使用堆叠比较好, 或者你不确定你需要多少内存( 如动态阵列 ) 。

Java记忆模型

调

堆栈是存储本地变量(包括方法参数)的内存区域。当涉及到对象变量时,这些变量只是堆积中实际对象的引用(指针)。每当一个对象被即时化,就会留出一块堆积内存以保持该对象的数据(状态)。由于对象可以包含其他对象,有些数据实际上可以保留这些嵌套对象的引用。

因为有些答案没有被选中, 我要贡献我的米特。

令人惊讶的是,没有人提到,不仅在外来语言(文稿)或平台(英特环)中,而且在纤维、绿线和一些共程实施中,都能找到多个(即与运行的骨层线数无关的)呼叫堆叠。

纤维、绿线和绿线在很多方面都相似,这导致许多混乱。 纤维和绿线之间的区别在于前者使用合作性多任务,而后者可能以合作性或先发制人(甚至两者兼而有之)为特点。

无论如何,两种纤维、绿线和共程的目的都是同时执行多种功能,但并非在单一星级线内平行执行(为区分而见此问题),以有组织的方式相互之间相互转移控制权。

当使用纤维、绿线或共程时,您通常每个函数都有单独的堆叠。 (在技术上,不只是堆叠,而是整个执行环境是每个函数。 最重要的是, cpu 登记册。 ) 对于每一个线串, 每一个线串都有与同时运行的函数一样多的堆叠, 而线串正在根据程序逻辑执行每个函数。 当函数运行到尾端时, 它的堆叠就会被销毁。 因此, 堆叠的数量和寿命都是个王宫 。

注意我所说的“ 通常每个函数有一个单独的堆叠 ” 。 有堆叠和堆叠的 courutines 。 最显著的堆叠 c++ 执行是 推进. coroutine 和 微软 ppl 的 async/ wait 。 (然而, c++ 的可恢复功能 (a. k. a. a. “ 合成和等待 ” ) , 这些功能被建议到 c++/17 , 可能会使用没有堆叠的 comutines 。 )

C++标准图书馆的纤维建议即将提出。 还有一些第三方图书馆。 绿线在Python 和 Ruby 等语言中非常受欢迎。

20世纪80年代,Unix像兔子一样传播,大公司自己滚动。 Exxon拥有一个,历史也失去了数十个品牌。 许多执行者都决定如何留下记忆。

典型的 c 程序在记忆中平坦,有机会通过改变 brk () 值来增加。 典型的情况是, 堆积量略低于这个 brk 值, 增加 brk 增加了可用堆积量 。

单堆叠一般是堆积层下的一个区域, 它是一个内存的块块, 在下一个固定的内存区块的顶部之前, 没有任何价值。 下一个块块通常是代码, 在其时代著名的黑客之一的堆叠数据中, 可能被堆叠数据覆盖 。

一个典型的内存区块是 bss (一个零值块) , 在一个制造商的报价中, 意外没有零。 另一个是包含初始值的数据, 包括字符串和数字。 第三个是包含 Crt( cruntime) 、 主机、 函数和图书馆的代码 。

虚拟内存在 unix 中出现 。 许多限制 。 这些区块需要毗连, 或固定大小, 或现在订购特定方式, 没有客观的理由 。 当然, unix 之前的多立方体没有受到这些限制的影响 。 下面是一张图表, 显示这个时代的记忆布局 。

调

a couple of cents: 我认为, 绘制内存图形比较简单, 将会是件好事 :

调

箭头 - 显示生长堆叠和堆肥的位置, 进程堆叠大小有限制, 以 os 定义, 以线状线条参数为线状堆叠大小限制通常创建 api 。 通常以进程最大虚拟内存大小为限制, 例如32 位 2-4 gb 。

如此简单的方式:过程堆积对于过程和内部所有线条来说都是一般的, 用于记忆分配, 常见的情况是像 malloc () 。

堆栈是用于存储常见函数返回指针和变量的快速存储存储存储的快速内存, 被处理为函数调用中的参数, 本地函数变量 。

短短

a 堆叠用于静态内存分配和动态内存分配,两者都储存在计算机的顶部。

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详细详细

堆叠堆叠

堆栈是一个“ lifo”( 最后一个, 第一个出来) 数据结构, 由 cupu 非常密切地管理和优化。 每次函数在显示新的变量时, 它会“ 挂在” 堆栈上。 然后, 每次函数退出, 所有被该函数推到堆栈的变量都被解开( 也就是说, 它们被删除 ) 。 一旦打开堆叠变量, 内存区域就会为其他堆叠变量提供 。

使用堆叠存储变量的优点是, 内存被管理 。 您不需要用手来分配内存, 也无需在不再需要时释放内存 。 更何况, 因为 CDP 组织堆叠内存的效率如此高, 读取和写入到堆叠变量的速度非常快 。

在此可以找到更多 。

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堆积物,

计算机的内存区域不自动管理, 也不由 cpu 进行严格管理。 它是一个更自由的内存区域( 且更大) 。 要在堆中分配内存, 您必须使用 bloc () 或 calloc () , 它们是内嵌的 c 函数 。 一旦您在堆中分配内存, 您就有责任使用 free () 来在不再需要内存时处理内存 。

如果您不这样做, 您的程序将会有所谓的内存泄漏。 也就是说, 堆积上的内存仍将被搁置( 并且无法用于其它进程 ) 。 正如我们在调试部分看到的那样, 有一个名为 valgrind 的工具可以帮助您检测内存泄漏 。

与堆叠不同, 堆积的大小没有变量大小限制( 除了您的计算机的明显物理限制之外 ) 。 堆积的内存读和书写要慢一点, 因为需要用指针来访问堆积的内存 。 我们很快会讨论指针问题 。

与堆叠不同的是,在堆积上创建的变量可以被任意函数进入,在您的程序中的任何地方。堆积变量在范围上基本上是全球性的。

在此可以找到更多 。

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堆栈上分配的变量直接存储到内存中, 访问此内存的时间非常快, 当程序编译时会处理其分配。 当函数或方法调用另一个函数, 转而调用另一个函数等时, 所有这些函数的履行将一直暂停, 直到最后一个函数返回其值。 堆栈总是保留在 lifo 顺序中, 最近保留的块总是下一个要解开的块 。

堆积上分配的变量的内存在运行时间分配,而访问此内存的时间稍慢一些,但堆积大小仅受虚拟内存大小的限制。 堆积中的元素不互相依赖, 随时可以随机访问。 您可以随时分配块块, 并随时释放它。 这使得跟踪堆积中哪些部分在任何特定时间分配或自由, 变得更加复杂 。

调

如果您确切知道在编译时间之前需要分配多少数据,您可以使用堆叠,而它并不太大。如果您不知道运行时需要多少数据,或者如果您需要分配大量数据,您可以使用堆叠。

在多轨情况下, 每串线索将拥有自己的完全独立的堆叠, 但是它们会共享堆叠 。 堆叠是特定的线条, 堆叠是特定的应用程序 。 堆叠很重要, 在例外处理和丝线处决中需要考虑 。

每一串线索都有堆叠, 而通常应用程序只有一堆(尽管对于不同种类的分配来说, 多堆堆并不罕见) 。

调

运行时, 如果应用程序需要更多堆肥, 它可以从空闲的内存中分配内存, 如果堆叠需要内存, 它可以从空闲的内存中分配内存, 用于应用程序的内存中分配内存 。

即使如此,这里和这里还有更详细的内容。

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现在来回答你的问题吧

在多大程度上它们受国家或语言运行时间控制?

当线索创建时, os 分配每个系统级线索的堆叠。 通常, os 被语言运行时间调用来分配应用程序的堆叠 。

在此可以找到更多 。

其范围是什么?

已经在上方给定 。

“如果你确切知道在编译时间之前你需要分配多少数据,你可以使用堆叠。它并不太大。如果你不知道运行时你需要多少数据,或者你需要分配很多数据,你可以使用堆叠。”

在此可以找到更多 。

是什么决定了每个孩子的大小?

当创建线索时,堆栈的大小由 OS 设定。 程序启动时会设置堆积的大小, 但随着需要空间, 堆堆的大小会扩大( 分配器要求操作系统有更多的内存 ) 。

是什么让一个更快?

堆叠分配速度要快得多, 因为实际上它所做的就是移动堆叠指针。 使用内存池, 您可以从堆积分配中获取相似的性能, 但是这伴随着稍微增加的复杂性和它本身的头痛。

此外,堆叠对堆肥不仅是对性能的考量;它也告诉你很多关于物体的预期寿命。

在此可以找到细节 。

简言之,他们的意思是命令而不是命令!

堆叠:在堆叠项目中, 东西在彼此的顶端, 这意味着要更快和更有效 才能被处理!

所以总是有一个索引来指向特定项目, 处理速度也会更快, 这些项目之间也有关系!

堆肥:没有订单,处理速度会放慢, 价值会混乱在一起,没有具体的订单或索引... 是有随机的,它们之间没有关系... 所以执行和使用时间可以不同...

i 还创建下面的图像, 以显示它们可能看起来如何 :

调

许多答案作为概念是正确的,但我们必须指出,硬件(即微处理器)需要堆叠,才能调用子例程(用组装语言调用)。 (oop guys will call it ways)

在您保存返回地址的堆栈上, 并拨“ 推 / 重 ” Pop 由硬件直接管理 。

您可以使用堆叠来设定通过参数。 即使比使用登记册要慢( 微处理器大师会说, 或者好的 1980 年代生物书...) )

没有堆叠, 没有微处理器是行不通的。 (我们无法想象一个程序, 即使是在组装语言中, 没有子例程/功能) 没有它能工作的堆肥( 组装语言程序可以工作, 因为堆肥是一个 os 概念, 作为 malloc, 是一个 os/lib调用 ) 。

堆栈使用速度更快, 以 :

硬体是硬件,甚至推/棒也非常有效。 中转器需要输入内核模式,使用锁/石墨(或其他同步原始元素)执行某些代码,并管理一些跟踪分配情况所需的结构。

虚拟内存中的每个过程的堆叠、堆积和数据 :

调

我有一些要分享的,虽然主要要点已经涵盖在内。

堆叠堆叠

快速访问。 存储在 rap 中。 函数调用会与本地变量和函数参数一起装入这里。 当程序退出范围时, 空间会自动释放。 存储在连续内存中 。

堆肥

相对于堆叠的存取速度较慢。 储存在堆叠中。 动态生成的变量存储在这里, 以后需要使用后释放分配的内存 。 保存在存储分配处, 指示器总是访问 。

有意思的注意:

如果功能电话被储存在堆叠中,就会造成两个混乱点:由于堆叠中顺序存储,执行速度更快。 堆积中储存会导致大量时间消耗,从而使整个程序的执行速度放慢。 如果功能被储存在堆积中(指针指向的混凝土存储器),就不可能返回调用地址(由于堆叠中顺序存储内存而导致堆叠) 。

哇! 这么多答案,我觉得其中之一 没有得到正确的答案...

(在真实的计算机记忆中)在哪里?

堆栈是作为分配给您的程序图像的最高内存地址开始的内存,然后从那里降低值。它保留给所谓的函数参数和函数中使用的所有临时变量。

有两层楼:公营和私营。

私人堆积始于程序代码的最后一字节之后的16字节边界( 64比特程序)或8比特边界( 32比特程序),然后从中增加值。它也被称为默认堆积。

如果私人堆肥过大, 它会重叠堆叠区域, 如果堆叠太大, 堆叠也会重叠堆叠区域。 因为堆叠从更高的地址开始, 并一直往下工作到较低的地址, 适当的黑客可以使堆叠变得如此大, 它会超过私人堆肥区域, 并重叠代码区域。 那么, 技巧就是将代码区域重叠到足够大的地方, 从而可以连接到代码中。 这样做有点棘手, 你可能会冒程序崩溃的风险, 但是它很容易, 而且非常容易。

公用堆积在它自己的记忆空间中, 它不在您的程序图像空间之内。 如果记忆资源变得稀缺, 这个记忆将会被吸到硬盘上 。

2) 它们在多大程度上受到国家或语言运行时间的控制?

堆叠由程序员控制, 私人堆积由操作员管理, 公众堆积不为任何人控制, 因为它是一种操作员的服务-- 你提出请求, 要么被批准,要么被拒绝。

2(b) 其范围是什么?

它们都是全球性的,但内容可以是私人的,公共的,也可以是全球性的。

2(c) 由什么因素决定每个小组的大小?

您的编译器运行时间选项决定了堆叠和私有堆放的大小。公共堆放使用大小参数在运行时初始化。

2(d) 是什么使一个速度更快?

程序程序员如何使用它们来决定它们是“快”还是“慢”

ref:

https://norasandler.com/2019/02/18/Write-a-Compiler-10.html

https://learn.microsoft.com/en-us/windows/desktop/api/heapapi/nf-heapapi-getprocessheap

https://learn.microsoft.com/en-us/windows/desktop/api/heapapi/nf-heapapi-heapcreate

堆叠基本上是一个容易获取的内存,它只是将项目管理成一个 - 井 - 堆叠。只有事先知道其大小的物品才能进入堆叠。数字、字符串、布林恩就是这种情况。堆叠是无法预设准确大小和结构的物品的内存。由于天体和阵列可以在运行时变形和改变,它们必须进入堆叠。

源源代码:academinide

科学家在最初决定两个建筑(Von Neumann,这里所有东西都被视为数据,Harvard,那里保留了用于指示的记忆区和另一个数据区)之间。 最终,我们采用了von Neumann设计,现在一切都被认为是“相同的”。 当我在学习组装时,这让我很难接受 https://www.cs.virginia.edu/~evans/cs216/guides/x8。

上面所有内容都在谈论数据。我的猜测是,既然教学是一个定义的事物, 带有特定的记忆足迹, 它会进入堆叠, 所以所有在集合中讨论的“ 那些” 登记册都在堆叠中。 当然, 然后以对象为方向的编程, 将指示和数据混合到一个动态的结构中, 所以现在指示也会被保存在堆肥上?

cpu 堆和堆积与堆积与堆积与堆积与堆积与堆积之间,

所有现代的 cpus 都与“ 相同” 微处理理论合作: 它们都基于所谓的“ 注册者” 和一些“ 堆叠” 来取得性能。 所有 cpus 从一开始就有堆叠登记簿, 他们总是在这里, 说话的方式,如我所知。 组装语言从一开始就是相同的, 尽管从一开始, 直到... 微软和中间语言( i) 都改变了范式, 有了一种 oo 虚拟机组装语言。 这样我们就可以有一些 cli/ cil 。

cpus有堆叠登记册来加快存取记忆的速度,但与其他登记册相比,这些登记册是有限的,以充分利用所有可用于处理过程的存储器。 这就是为什么我们谈论堆叠和堆积分配的原因。

简而言之,一般而言,堆积是慢慢的,用于“全球”实例和对象内容,因为堆叠小而快,用于“本地”变量和参考(隐藏的指针要忘记管理这些变量和参考)。

所以当我们在一个方法中使用新关键字时, 引用( int) 是在堆叠中创建的, 但是对象及其全部内容( 价值类型以及对象) 都在堆积中创建, 如果我记得的话。 但是本地基本值类型和阵列是在堆叠中创建的 。

内存存存取的差别在于单元格的参考级别:处理堆积,即整个过程的记忆,在处理 cpu 登记册方面要求比处理当地“更多” 的堆叠更为复杂,因为如果我记得, cpu 堆积登记册被用作基地址。

这就是为什么当我们有非常长或无限的循环电话或循环时, 我们很快地被堆积物溢出, 而不冻结现代电脑上的系统...

cheap(ing) 与. net 中的堆叠(ing) 。

堆堆堆和堆堆:知道差别

储存的静态类内存分配c

堆叠和堆放在哪里?

https://en.wikipedia.org/wiki/Memory_management

https://en.wikipedia.org/wiki/Stack_register

功率语言资源:

组组编程辅导

64和ia-32建筑软件开发手册

当在加载代码和数据设置后创建进程时, 在数据结束和基于架构的地址空间顶端堆叠后, 启动一个进程, 然后在装入代码和数据设置后启动堆放

当需要更多堆积时, os 将会动态分配, 而堆积块总是几乎毗连

请见 brk ()、 sbrk () 和 ALloca () 系统在 Linux 中调用

它们(在真实的计算机记忆中)在哪里和什么?

回答:两者都是在山上。

暂不考虑 :

公牛就像一张书桌, hdds/sds(永久存储)就像一张书架。 要阅读任何东西, 您必须在桌子上打开一本书, 您只能在桌子上打开尽可能多的书。 要拿到一本书, 您可以从书架上拉出来, 并在桌子上打开。 返回一本书, 您关闭桌子上的书架, 然后把它还给书架 。

堆叠和堆肥是我们给两种方式的汇编者提供的名称,它们将不同种类的数据储存在同一地点(即用大号堆放)。

它们的范围是什么?它们各自的大小由什么决定?一个的大小由什么决定?一个的大小由什么决定?

答复:

堆栈是静态(固定大小) a. 编译器读取您代码中使用的变量类型。i. 它为这些变量分配了固定的内存量。 ii. 此内存的大小无法增长。 b. 内存是毗连的( 单块) , 因此存取有时比堆叠的更快。 放在堆叠上的一个物体在堆叠大小超过其大小的运行时会增加内存, 导致堆叠溢出错误, 堆积是动态( 变化大小) 数据 a. amoun 。

暂不考虑 :

堆叠和堆肥主要不是为了提高速度而引入的;它们被引入是为了处理内存溢出。 有关堆叠与堆积之间的第一个问题应该是:是否会出现内存溢出。 如果一个物体的大小打算增长到一个未知的数量(如链接的清单或其成员可以持有任意数量数据的对象),则将其放入堆肥。 尽可能使用 c++ 标准库(stl) 容器矢量、 地图和列表,因为它们是内存和列表。

在运行您的代码后, 如果您发现代码运行速度慢得令人无法接受, 然后回去重新构思您的代码, 并检查它是否能够更高效地编程。 它可能会发现问题与堆叠或堆积完全无关( 比如使用迭代算法而不是循环算法, 看看 i/ o / vs. cpu- imbound 任务, 也许添加多读或多处理 ) 。

因为程序的速度可能与堆叠或堆叠上分配的物品无关。

在多大程度上它们受国家或语言的运行时间控制?

答复:

堆叠大小由编译者在编译时确定。 堆积大小在运行时会变化。 (堆积在运行时与 os 一起工作,以分配内存 。)

暂不考虑 :

下面是控制和编译时间相对于运行时间操作的多一点。

每台计算机都有独特的指令集结构(isa),这是其硬件命令(例如“移动”、“跳”、“跳”、“添加”等)。

a os 只不过是一个资源管理者(控制如何/时间/和何处使用内存、处理器、装置和信息)。 os 的状态被称为光机,其余的命令被称为扩展机。 内核是扩展机的第一层。 它控制着诸如确定什么任务可以使用处理器(调度器)、多少内存或有多少硬件登记册可以分配给任务(调度器),以及任务的顺序。

我觉得大部分的答案都是非常复杂和技术性的, 而我没有找到一个可以简单地解释这两个概念背后的理由的答案(即为什么人们首先创造这些概念? )和为什么你应该关心。

堆叠上的数据为临时和自动清理数据

堆积上的数据在手动删除前是永久的

就是这样。

 

 

更确切地说,

堆叠是用来作为 短暂或工作记忆的, 一个我们知道的记忆空间 将经常被完全删除, 不论在我们的节目的一生中, 我们在那里设置的乱七八糟。 这就像你桌上的备忘,

然而,这个堆积物是长期的记忆, 实际重要的文件, 我们将会储存, 咨询, 并依赖它创建后很长一段时间。 因此,它需要有一个完美的形式, 并严格包含重要数据。 为什么它要花费很多, 并且不能用于我们先例备忘录的用法。 将我的所有笔记带进一份学术性文件演示文稿, 写成书法, 是没有价值的, 甚至完全没有用处的。 然而,这个演示文稿是用书法写成书法的。

大多数最上面的答案只是实际计算机实际应用这一概念的技术细节。

因此,要从中取出什么是:

使我们的功能和物体的工作(一般而言)更相关 储存在堆叠上。

重要、永久和基础应用数据(一般而言)更切合需要储存在堆积上。

这就是为什么你需要管理和处理堆积物上的记忆分配, 但不必为堆积物费心。

当然, 需要从您的程序寿命的角度来看待这一点。 实际的人类重要数据显然需要存储在外部文件中 。 ( 由于是堆肥还是堆叠, 当您的程序终止时, 它们都会完全清除 。 )

ps:这些只是一般规则,你总是能找到边缘案例,每种语言都有其自己的执行和由此产生的怪异之处,这是作为概念和大拇指规则的指导。