这个问题可能听起来相当简单，但这是我与另一位开发人员的争论。
我小心地在我可以的地方进行堆栈分配，而不是堆分配。他和我说话，看着我的肩膀，并评论说，这是没有必要的，因为他们的表现是一样的。
在我的印象中，增加堆栈是一个常数时间，而堆分配的性能取决于当前堆的复杂性，包括分配(找到合适大小的孔)和反分配(缩小孔以减少碎片，如果我没有弄错的话，许多标准库实现在删除过程中需要时间来做这件事)。
在我看来，这可能非常依赖于编译器。在这个项目中，我特别使用了一个用于PPC架构的Metrowerks编译器。对这种组合的深入了解将是最有帮助的，但一般来说，对于GCC和msvc++，情况如何?堆分配不如堆栈分配高效吗?没有区别吗?还是差异如此之小以至于变成了毫无意义的微观优化。
当前回答
我想说的是，实际上GCC生成的代码(我还记得VS)不需要做堆栈分配的开销。
对以下函数表示:
int f(int i)
{
if (i > 0)
{
int array[1000];
}
}
下面是生成的代码:
__Z1fi:
Leh_func_begin1:
pushq %rbp
Ltmp0:
movq %rsp, %rbp
Ltmp1:
subq $**3880**, %rsp <--- here we have the array allocated, even the if doesn't excited.
Ltmp2:
movl %edi, -4(%rbp)
movl -8(%rbp), %eax
addq $3880, %rsp
popq %rbp
ret
Leh_func_end1:
所以无论你有多少局部变量(甚至在if或switch内部)，只有3880会改变为另一个值。除非你没有局部变量，否则这条指令只需要执行。所以分配局部变量没有开销。
其他回答
我认为生命期很重要，被分配的东西是否必须以复杂的方式构造。例如，在事务驱动的建模中，您通常必须填写并将带有一堆字段的事务结构传递给操作函数。以OSCI SystemC TLM-2.0标准为例。
在栈上靠近操作调用的地方分配这些资源往往会导致巨大的开销，因为这种构造非常昂贵。好的方法是在堆上分配和重用事务对象，或者通过池或简单的策略，如“这个模块只需要一个事务对象”。
这比在每个操作调用上分配对象快很多倍。
原因很简单，该对象具有昂贵的结构和相当长的使用寿命。
我会说:两种都试试，看看哪种最适合你，因为这真的取决于你代码的行为。
可能堆分配和堆栈分配的最大问题是，堆分配在一般情况下是一个无界操作，因此在有时间问题的地方不能使用它。
对于时间不是问题的其他应用程序，它可能没有那么重要，但如果您分配了很多堆，这将影响执行速度。总是尝试将堆栈用于短期和经常分配的内存(例如在循环中)，并尽可能长时间地在应用程序启动期间进行堆分配。
正如其他人所说，堆栈分配通常要快得多。
但是，如果复制对象的代价很高，那么如果不小心，在堆栈上分配可能会导致以后使用对象时的巨大性能损失。
例如，如果你在堆栈上分配了一些东西，然后将其放入容器中，那么在堆上分配并将指针存储在容器中会更好(例如使用std::shared_ptr<>)。同样的情况也适用于按值传递或返回对象，以及其他类似的情况。
重点是，尽管在许多情况下堆栈分配通常比堆分配更好，但有时如果你在不最适合计算模型的情况下费尽脑汁进行堆栈分配，它可能会导致比它解决的问题更多的问题。
关于这种优化有一个普遍的观点。
您得到的优化与程序计数器实际在该代码中的时间成正比。
如果您对程序计数器进行采样，您将发现它在哪里花费时间，这通常是在代码的一小部分，并且通常是在您无法控制的库例程中。
只有当你发现在对象的堆分配上花费了大量时间时，才会明显地更快地进行堆栈分配。
通常，堆栈分配只是由堆栈指针寄存器中的减法组成。这比搜索堆快多了。
Sometimes stack allocation requires adding a page(s) of virtual memory. Adding a new page of zeroed memory doesn't require reading a page from disk, so usually this is still going to be tons faster than searching a heap (especially if part of the heap was paged out too). In a rare situation, and you could construct such an example, enough space just happens to be available in part of the heap which is already in RAM, but allocating a new page for the stack has to wait for some other page to get written out to disk. In that rare situation, the heap is faster.
