• 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

其他答案只是避免解释静态分配意味着什么。 因此,我将解释三种主要分配形式,以及它们通常与下面的堆积、堆叠和数据段的关系。 我还将在C/C++和Python中展示一些例子,以帮助人们理解。

“ 静态” (AKA静态分配) 变量没有在堆叠上分配 。 不要假设- 许多人这样做, 只是因为“ 静态” 听起来像“ 堆叠 ” 。 它们实际上既不存在于堆叠中,也不存在于堆叠中。 它们属于所谓的“ 堆叠” 的一部分 。数据元数据段.

然而,一般而言最好考虑 " 。范围范围" 和 "寿命寿命而不是"堆"和"堆"

范围指代码中哪些部分可以访问变量。本地范围(只能由当前函数访问)和全球范围尽管范围可能变得更加复杂,但范围(无论何处都可以进入)仍会变得更加复杂。

寿命指变量在程序执行期间分配和交易的时间。通常我们想到的是静静分配(在程序的整个整个期间,将始终可变,因此有助于在多个函数调用中储存相同信息)相对于自动分配(只有在对函数的单一次呼叫中,可变性才能持续,使该函数可用于存储仅在您函数期间使用、一旦完成即可丢弃的信息)和动态分配(期限在运行时界定的可变数据,而不是静态或自动的时间。)

尽管大多数编译者和口译员在使用堆叠、堆肥等方面也采取了类似的做法,但只要行为正确,编译者有时会打破这些公约。例如,由于优化,本地变量可能只存在于一个登记册中,或者完全删除,即使大多数本地变量存在于堆叠中。正如在几个评论中指出的,您可以自由使用一个甚至不使用堆叠或堆积的编译者,而是使用其他一些存储机制(因为堆叠和堆积对这很重要,因为堆叠和堆积对这很重要 ) 。

我将提供一个简单的附加注释的 C 代码来说明所有这一切。 最好的学习方法是在调试器下运行一个程序并观看行为。 如果您喜欢阅读 Python, 请跳到答案的结尾 :

// Statically allocated in the data segment when the program/DLL is first loaded
// Deallocated when the program/DLL exits
// scope - can be accessed from anywhere in the code
int someGlobalVariable;

// Statically allocated in the data segment when the program is first loaded
// Deallocated when the program/DLL exits
// scope - can be accessed from anywhere in this particular code file
static int someStaticVariable;

// "someArgument" is allocated on the stack each time MyFunction is called
// "someArgument" is deallocated when MyFunction returns
// scope - can be accessed only within MyFunction()
void MyFunction(int someArgument) {

    // Statically allocated in the data segment when the program is first loaded
    // Deallocated when the program/DLL exits
    // scope - can be accessed only within MyFunction()
    static int someLocalStaticVariable;

    // Allocated on the stack each time MyFunction is called
    // Deallocated when MyFunction returns
    // scope - can be accessed only within MyFunction()
    int someLocalVariable;

    // A *pointer* is allocated on the stack each time MyFunction is called
    // This pointer is deallocated when MyFunction returns
    // scope - the pointer can be accessed only within MyFunction()
    int* someDynamicVariable;

    // This line causes space for an integer to be allocated in the heap
    // when this line is executed. Note this is not at the beginning of
    // the call to MyFunction(), like the automatic variables
    // scope - only code within MyFunction() can access this space
    // *through this particular variable*.
    // However, if you pass the address somewhere else, that code
    // can access it too
    someDynamicVariable = new int;


    // This line deallocates the space for the integer in the heap.
    // If we did not write it, the memory would be "leaked".
    // Note a fundamental difference between the stack and heap
    // the heap must be managed. The stack is managed for us.
    delete someDynamicVariable;

    // In other cases, instead of deallocating this heap space you
    // might store the address somewhere more permanent to use later.
    // Some languages even take care of deallocation for you... but
    // always it needs to be taken care of at runtime by some mechanism.

    // When the function returns, someArgument, someLocalVariable
    // and the pointer someDynamicVariable are deallocated.
    // The space pointed to by someDynamicVariable was already
    // deallocated prior to returning.
    return;
}

// Note that someGlobalVariable, someStaticVariable and
// someLocalStaticVariable continue to exist, and are not
// deallocated until the program exits.

区分寿命和范围之所以重要,一个特别令人印象深刻的例子说明为什么区分寿命和范围很重要,那就是变量可以具有本地范围,但有静态的寿命,例如,在上文的代码样本中“某些本地静态可变性 ” 。这些变量可以使我们共同但非正式的命名习惯非常混乱。例如,当我们说“某些本地可变性 ” 。当地当地" 我们通常是指 "本地覆盖范围自动分配变量" 当我们说全球时,我们通常指 "全球范围静态分配可变数" 不幸的是,当它谈到类似的事情"缩放的静态分配变量"很多人只是说..."对不对?".

C/C++中的一些语法选择加剧了这一问题,例如许多人认为全球变量并非“静态”,

int var1; // Has global scope and static allocation
static int var2; // Has file scope and static allocation

int main() {return 0;}

请注意, 将关键字“ 静态” 放在上面的声明中会防止 var2 具有全球范围。 然而, 全球 val1 具有静态分布。 这不是直观的。 因此, 我试图在描述范围时从不使用“ 静态” 一词, 而是说“ 文件” 或“ 文件有限” 的范围。 但是许多人使用“ 静态” 或“ 静态范围” 来描述一个只能从一个代码文件中访问的变量。 在生命周期中, “ 静态” 是指“ 静态” 或“ 文件有限” 的范围。 但是许多人使用“ 静态” 或“ 静态范围” 来描述一个只能从一个代码文件中访问的变量。始终始终表示变量在程序启动时分配,在程序退出时进行交易。

有些人认为这些概念是特定C/C++/C++。它们不是。例如,下面的Python样本说明了所有三种分配类型(在翻译语言方面可能存在一些我无法进入这里的微妙差异)。

from datetime import datetime

class Animal:
    _FavoriteFood = 'Undefined' # _FavoriteFood is statically allocated

    def PetAnimal(self):
        curTime = datetime.time(datetime.now()) # curTime is automatically allocatedion
        print("Thank you for petting me. But it's " + str(curTime) + ", you should feed me. My favorite food is " + self._FavoriteFood)

class Cat(Animal):
    _FavoriteFood = 'tuna' # Note since we override, Cat class has its own statically allocated _FavoriteFood variable, different from Animal's

class Dog(Animal):
    _FavoriteFood = 'steak' # Likewise, the Dog class gets its own static variable. Important to note - this one static variable is shared among all instances of Dog, hence it is not dynamic!


if __name__ == "__main__":
    whiskers = Cat() # Dynamically allocated
    fido = Dog() # Dynamically allocated
    rinTinTin = Dog() # Dynamically allocated

    whiskers.PetAnimal()
    fido.PetAnimal()
    rinTinTin.PetAnimal()

    Dog._FavoriteFood = 'milkbones'
    whiskers.PetAnimal()
    fido.PetAnimal()
    rinTinTin.PetAnimal()

# Output is:
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is tuna
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is steak
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is steak
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is tuna
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.255000, you should feed me. My favorite food is milkbones
# Thank you for petting me. But it's 13:05:02.256000, you should feed me. My favorite food is milkbones

其他回答

堆叠 :

  • 存储在计算机内存中 就像堆积物一样
  • 堆叠上创建的变量将超出范围, 自动进行交易 。
  • 与堆积上的变量相比,分配速度要快得多。
  • 采用实际的堆叠数据结构。
  • 存储本地数据, 返回地址, 用于通过参数 。
  • 当堆叠使用过多时(大部分来自无限重现或过深重重循环,分配量很大), 堆叠就会溢出。
  • 在堆栈上创建的数据可以不用指针使用 。
  • 如果您确切知道在编译时间之前需要分配多少数据, 并且数据并不太大, 您就会使用堆叠 。
  • 通常在程序启动时已经确定了最大尺寸 。

热量 :

  • 存储在计算机内存 和堆叠一样。
  • 在 C+++ 中, 堆积上的变量必须手动销毁, 并且绝对不能脱离范围。 数据以delete, delete[],或free.
  • 相对于堆叠上的变量, 较慢分配速度 。
  • 用于按需分配一组数据供程序使用。
  • 当有大量拨款和交易时,就有可能支离破碎。
  • 在C++ 或C++ 或C中,在堆积上生成的数据将用指针指出,并用newmalloc两者分别。
  • 如果要求分配的缓冲量太大,则可以造成分配失败。
  • 如果您不知道运行时需要多少数据, 或者需要分配大量数据, 您就会使用这种数据 。
  • 负责内存泄漏

示例:

int foo()
{
  char *pBuffer; //<--nothing allocated yet (excluding the pointer itself, which is allocated here on the stack).
  bool b = true; // Allocated on the stack.
  if(b)
  {
    //Create 500 bytes on the stack
    char buffer[500];

    //Create 500 bytes on the heap
    pBuffer = new char[500];

   }//<-- buffer is deallocated here, pBuffer is not
}//<--- oops there's a memory leak, I should have called delete[] pBuffer;

1980年代,UNIX像兔子一样向大公司宣传,大公司自行滚动。 埃克森公司拥有一个品牌,历史上损失了几十个品牌。 许多执行者都自行决定如何打下记忆。

典型的 C 程序在记忆中被平整, 有机会通过改变 brk () 值来增加 。 通常, HEAP 略低于此 brk 值, 且增加 brk 增加了可用堆积的数量 。

单一的STACK通常是HEAP以下的一个区域,它是一个内存块,在下一个固定内存块的顶部之前没有任何价值。 下一个区块通常是 CODE , 在其时代著名的黑客之一的堆叠数据中,它可以被堆叠数据覆盖。

一个典型的内存区块是BSS(一个零值块),在一家制造商的报价中,该区块不小心没有零;另一个是DATA,包含初始化值,包括字符串和数字;第三个是CODE,包含 CRT(运行时间)、主机、功能和图书馆。

UNIX 中虚拟内存的出现改变了许多限制。 这些区块需要毗连, 或固定大小, 或以某种特定方式排列, 没有客观的理由。 当然, 在 UNIX 之前的多立方体没有受到这些限制的影响 。 这是一张图表, 显示了那个时代的记忆布局 。

A typical 1980s style UNIX C program memory layout

堆叠是作为执行线索的抓抓空间预留的内存。 当调用函数时, 在堆叠顶部保留一个区块, 用于本地变量和一些簿记数据。 当该函数返回时, 块会被未使用, 下次调用函数时可以使用。 堆叠总是保留在 LIFO 的顺序中( 最后一个在第一个出处) ; 最近保留的区块总是要解开的下一个区块 。 这样可以非常简单地跟踪堆叠; 从堆叠中释放一个区块只不过是调整一个指针而已 。

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。 这就使得追踪堆积中哪些部分在任何特定时间分配或自由使用变得更加复杂; 许多定制的堆积分配器可以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(尽管不同类型分配的多堆线索并不罕见) 。

直接回答你的问题:

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 。

其范围是什么?

堆栈附在线条上, 所以当线条退出时, 堆栈会被回收。 堆栈通常在运行时在应用程序启动时分配, 当应用程序( 技术处理) 退出时再回收 。

是什么决定了每个孩子的大小?

当创建线条时,会设定堆叠的大小。 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( 分配器要求操作系统的内存更多 ) 。

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变得微不足道( 指针/ 内插器仅仅是递增或衰减) , 而堆叠在分配或交易地点的簿记上复杂得多 。 此外, 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, 使其速度非常快 。 堆积的另一个性能冲击是, 堆积( 大多是一个全球资源) , 通常必须是多读的安全性, 也就是说, 每一个分配和交易地点需要 — 通常 — 与程序中的“ 所有” 其它堆积权限同步 。

明确表明:
图像来源 :vikashazrati.wordpress.com 译者注:

简单的说, 堆栈是创建本地变量的地方。 另外, 每次你调用一个子常规, 程序计数器( 指针到下一个机器指令) 和任何重要的登记器, 有时参数会被推到堆叠上。 然后, 子常规内的任何本地变量都会被推到堆叠上( 并在那里使用 ) 。 当子常规完成后, 所有的东西都会从堆叠上跳出来。 PC 和注册数据都会得到并放回原位, 这样您的程序就可以继续其快乐的方式 。

堆积是用( 明确的“ 新 ” 或“ 分配 ” 调用 ” 调用 ) 来分配记忆的动态空间。 它是一个特殊的数据结构, 可以跟踪大小不一的记忆区块及其分配状况 。

在“古典”系统中,内存记录仪被设置得非常清晰,使堆叠指针从记忆的底部开始,堆积指针从顶部开始,它们相互向上发展。如果它们重叠,你就退出内存。虽然这与现代多轨操作系统不起作用。每条线必须有自己的堆叠,并且它们可以动态地生成。

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,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。堆叠无文最引人注意的堆叠式C++的C++实施软 软 软 软 软 体微软 PPPL数(_S)async/await。 (然而, C++'s可恢复功能(a.k.a. " )asyncawait" (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。