- 什么是堆叠和堆叠?
- 他们在电脑记忆中身处何方?
- 它们在多大程度上受到操作系统或语言运行时间的控制?
- 其范围是什么?
- 是什么决定了它们的大小?
- 是什么让一个更快?
当前回答
当在加载代码和数据操作系统设置后创建一个进程时, 在数据结束和基于架构的地址空间顶端堆叠后, 程序在装入代码和数据操作系统设置后启动堆放
当需要更多堆积时, OSS 将动态分配, 堆积块总是几乎毗连
请参看请见brk(), sbrk()和alloca()系统在 Linux 中调用
其他回答
短短
一个堆叠用于静态内存分配,一个堆叠用于动态内存分配,两者都存储在计算机的内存记录中。
详细细节
堆叠
堆栈是一个“ LIFO ” (最后的, 首先是) 数据结构, 由 CPU 相当密切地管理和优化。 函数每次声明一个新的变量时, 它就会被“ 挤压” 到堆栈。 然后, 每次函数退出, 所有被该函数推到堆栈的变量都会被解开( 也就是说, 它们会被删除 ) 。 一旦一个堆叠变量被解开, 内存区域就会被其他堆叠变量所利用 。
使用堆叠存储变量的优点是存储存储器的内存为您所管理。 您不需要手动分配内存, 也无需在不再需要时解开内存。 此外, 因为 CPU 组织堆叠内存的效率非常高, 读写到堆叠变量的速度非常快 。
更多可以找到在这里.
堆肥
您计算机的存储器中, 堆积是一个区域, 没有自动为您管理, 也没有由 CPU 进行严格管理。 它是一个更自由的存储区( 并且更大 ) 。 要在堆积上分配存储器, 您必须使用 C 函数内嵌的 malloc () 或 calloc () 。 一旦您在堆积上分配了存储器, 您就有责任使用自由的( ) 来在不再需要该存储器时处理该存储器 。
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, 堆堆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, 有一个工具被称为Valgrind Valgrind Valgrind 瓦格林它可以帮助你发现内存漏。
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, 因为人们必须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。
更多可以找到在这里.
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, 程序编译时会处理其分配问题。 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 的顺序中, 最新的保留区块总是要解开的下一个块块。 这样可以非常简单地跟踪堆叠, 从堆叠中释放一个块只是调整一个指针而已 。
堆积上分配的变量的内存在运行时间分配, 访问此内存的时间稍慢一点, 但堆积大小仅受虚拟内存大小的限制。 堆积的元素不互相依赖, 随时可以随机访问。 您可以随时分配块块, 并随时释放它。 这让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 。
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, 或者需要分配很多数据, 您可以使用堆叠 。
在一个多轨情况下, 每串线索将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(尽管不同类型分配的多堆线索并不罕见) 。
运行时,如果应用程序需要更多堆积,它可以从自由存储中分配内存,如果堆叠需要内存,它可以从为应用程序分配的内存中分配内存。
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它们在多大程度上受到操作系统或语言运行时间的控制?
当线索创建时, OS 会为每个系统级线索分配书架。 通常情况下, OS 会被语言运行时间调用来分配应用程序的堆积 。
更多可以找到在这里.
其范围是什么?
上方已经给出了 。
“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。”
更多可见于在这里.
是什么决定了每个孩子的大小?
堆叠的大小由OS当创建线索时。 程序启动时会设置堆积的大小, 但随着空间需要, 堆积会变大( 分配器要求操作系统的内存更多 ) 。
是什么让一个更快?
堆叠分配速度要快得多, 因为它实际上所做的就是移动堆叠指针。 使用记忆池, 您可以从堆积分配中获取相似的性能, 但是这伴随着一个稍微增加的复杂性和它自己的头痛。
此外,堆叠对堆积不仅是一种绩效考量;它也告诉你很多关于物体预期寿命的情况。
详情可从在这里.
因为有些答案没有被选中,所以我会贡献我的力量。
令人惊讶的是,没有人提到,不仅在外来语言(邮政(邮政)或平台(英特机Itium)中,而且在互联网上,都能找到多个(即与运行的OS级别线索数量无关)调呼堆叠(即与运行的OS级别线索数量无关)纤维纤维, 绿线以及一些执行《公约》和《公约》共管.
纤维、绿线和合金在许多方面都相似,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,而后者可能具有合作性或先发制人(甚至两者兼而有之)的特点。 关于纤维和合金之间的区别,请参看在这里.
无论如何,两种纤维、绿线和共程的目的都具有同时执行的多重功能,但是,否平行平行(见这个问题在一个OS级线内,以有组织的方式将控制权相互交替转移。
当使用纤维、绿线或合金时,你通常通常每个函数都有单独的堆叠 。 (在技术上, 不只是堆叠, 而整个执行环境是每个函数。 最重要的是, CPU 注册 。) 对于每串线索, 都有与同时运行的函数一样多的堆叠, 并且线索正在根据程序逻辑执行每个函数之间切换。 当一个函数运行到尾端时, 它的堆叠会被销毁 。 因此,堆叠的数量和寿命是动态的,并且不取决于操作系统级别线索的数量 !
请注意,我说过: "通常通常每个函数有一个单独的堆叠。堆叠和无文最引人注意的堆叠式C++的C++实施软 软 软 软 软 体和微软 PPPL数(_S)async/await。 (然而, C++'s可恢复功能(a.k.a. " )async和await" (C++17提案,可能使用无堆叠的共程。 )
C++标准图书馆的Fibers提案即将提出。还有第三方。图书馆图书馆绿色线在Python和Ruby等语言中极为流行。
堆叠堆叠, 堆肥和数据数据数据数据数据虚拟内存中的每个进程 :
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堆堆叠:在堆叠的物品中,事情会相互占据顶端, 意味着处理的速度会更快,效率会更高!
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... ......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...
我还创造了下面的图像,以显示他们可能长得如何:
堆堆叠
- 非常快速接入
- 不必明确排除可变变量
- 由CPU有效管理空间,内存不会分散
- 仅本地变量
- 对堆叠大小的限制(取决于OS)
- 变量无法调整大小
堆肥
- 可在全球范围内访问变量
- 内存大小无限制
- (相对)获取较慢
- 没有保证有效使用空间的保证,随着时间推移,记忆可能会变得支离破碎,因为分配了记忆区块,然后释放了
- 您必须管理内存( 您负责分配和释放变量) 。
- 可使用 elloc () 调整变量大小
