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。

其他回答

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。

前面提到过,堆栈分配只是移动堆栈指针,即大多数架构上的一条指令。将其与堆分配中通常发生的情况进行比较。

操作系统以链表的形式维护部分空闲内存,有效负载数据由指向空闲部分起始地址的指针和空闲部分的大小组成。为了分配X字节的内存,将遍历链表,并按顺序访问每个音符,检查其大小是否至少为X。当找到大小为P >= X的部分时,将P分成大小为X和P-X的两个部分。更新链表并返回指向第一部分的指针。

如您所见,堆分配取决于许多因素,如您请求的内存大小、内存的碎片程度等等。

自然,堆栈分配更快。使用堆分配,分配器必须在某处找到空闲内存。使用堆栈分配,编译器只需要给你的函数一个更大的堆栈框架就可以完成,这意味着分配完全不需要花费时间。(我假设您没有使用alloca或任何东西来动态分配堆栈空间,但即使这样,它也非常快。)

但是,您必须警惕隐藏的动态分配。例如:

void some_func()
{
    std::vector<int> my_vector(0x1000);
    // Do stuff with the vector...
}

您可能认为这会在堆栈上分配4 KiB,但您错了。它在堆栈上分配vector实例,但该vector实例又在堆上分配它的4 KiB,因为vector总是在堆上分配它的内部数组(至少除非您指定了一个自定义分配器,这里我不会深入讨论)。如果您希望使用类似stl的容器在堆栈上进行分配,则可能需要std::array或boost::static_vector(由外部boost库提供)。

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。

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.