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:}

我有些话要说,尽管主要要点已经涵盖在内。

堆堆叠

• 非常快速的进入。
• 存储在记录和档案管理中。
• 函数调用与本地变量和已通过的函数参数一起装入这里 。
• 当程序超出范围时,空间会自动释放。
• 存储在相继内存中 。

堆肥

• 与Stack相比,Stack的准入速度缓慢。
• 存储在记录和档案管理中。
• 动态创建的变量存储在这里, 以后需要使用后释放分配的内存 。
• 存储到记忆分配的地方 指示器总是能存取

有趣的是:

• 如果功能电话储存在堆积中,就会造成两点混乱:
  1. 由于在堆叠中相继存储, 执行速度会更快。 堆积中的堆积会导致大量时间消耗, 从而使整个程序的执行速度放慢 。
  2. 如果将功能储存在堆积中(指针指向的沉降器),就不可能返回调用地址(堆叠是由于内存的顺序存储而提供的) 。

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。

堆叠是记忆的一部分, 可以通过若干关键组装语言指令来操作, 如“ pop”( 移动并返回堆放中的值) 和“ push” (将值推到堆放中) , 但也可以调用( 调用子例程 - 将地址推回堆放中) 和调用( 从子例程返回 - 将堆放中的地址从堆放中跳出, 跳到堆放中) 。 这是堆叠指针登记册下的内存区域, 可根据需要设置 。 堆叠还用于将参数通过子例程, 并在调用子例程前保存登记册中的值 。

堆积是操作系统向一个应用程序提供的内存的一部分,通常通过像麦洛克这样的轮号。 在现代操作系统上,这个内存是一组只有呼叫程序才能进入的页面。

堆叠的大小在运行时确定, 通常在程序启动后不会增长。 在 C 程序中, 堆叠需要足够大, 以保持每个函数中所有声明的变量。 堆叠会根据需要动态增长, 但操作系统最终会发出呼唤( 它会增加的堆积量往往超过 merloc 所要求的值, 这样至少有些未来的中枢不需要返回内核以获取更多的内核内存。 这种行为通常可以自定义 )

因为您在启动程序前已经分配了堆叠, 所以在您使用堆叠之前, 您从不需要使用堆叠, 所以这有点优势。 实际上, 很难预测什么是快速的, 在拥有虚拟内存子系统的现代操作系统中什么是缓慢的, 因为这些页面是如何执行的, 在哪里存储的, 是一个执行细节 。

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。