- 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
哇,这么多答案,我觉得其中的某个人搞错了...
1) 它们在哪里以及是什么(在真实的计算机记忆中)?
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:公共楼和私人楼。
私人堆积从程序代码最后一字节之后的16字节边界( 64比特程序)或8比特边界( 32比特程序)开始,然后从中增加值。它也被称为默认堆积。
如果私家堆肥太大, 它会重叠堆叠区域, 堆叠如果太大, 堆叠也会重叠堆叠区域。 因为堆叠从一个更高的地址开始, 并一直往下移到更低的地址, 适当的黑客可以使堆叠变得如此大, 它会超过私家堆肥区域, 并重叠代码区域。 关键在于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, 并且非常有效 。
公用堆积层位于您的程序图像空间以外的自己的记忆空间中。 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操作系统或语言运行时间的控制?
堆叠由程序员控制,私人堆积由操作系统管理,公众堆积不为任何人控制,因为它是一种操作系统服务 -- -- 你提出请求,它们要么被批准,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) 由什么因素决定其中每一方的大小?
堆叠和私有堆放的大小由您的编译器运行时间选项决定。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”
俄联邦:
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
其他回答
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 :
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。
其他人直接回答了你的问题,但是,在试图理解堆叠和堆叠时,我认为,考虑传统的UNIX进程的记忆布局(没有线条和线条)是有益的。mmap()- 以基于分配器为基础。记忆管理词汇表网页上有一个内存布局图。
堆堆和堆堆堆传统上位于进程的虚拟地址空间的对面。当访问时,堆堆会自动增长,最多以内核设定的大小(可以与setrlimit(RLIMIT_STACK, ...)))当内存分配器援引brk()或sbrk()系统呼叫,绘制更多页的物理内存 进入该过程的虚拟地址空间。
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(例如基于微芯片的微控制器)中,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。多个堆叠。从这个意义上说,堆叠是CPU结构的一个元素。
我想许多其他人 已经给了你 大多是正确的答案 这个问题。
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一个称为“binomial heap”的数据结构实施的。 因此,从早期实施中分配的麦洛克()/免费()是从堆积中分配的。 然而,在现代,大部分免费商店都是用非常精密的数据结构实施的,而不是二元式的堆积。
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。
来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来,来你的问题的答案.
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.
