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。

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。

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

虚拟内存中的每个过程的堆叠、堆积和数据 :

调

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。