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堆和栈中数据访问性能的比较

performanceheap-memorystack-memory
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众所周知，对于大多数算法来说，在栈上分配和释放数据比在堆上执行要快得多，这是常识。在C++中，代码的差异就像：
double foo[n*n]

vs.

double* foo = new int[n*n]

但是，当访问和计算堆栈或堆中的数据时，是否有任何重要的区别？也就是说，速度上是否有差别？
foo[i]

该代码应该在几种不同的架构上运行，因此尝试和测量是不可行的。
如果有帮助的话，这里有一个简单的基准测试，它只是从一个大数组中读取并写入每个元素。在我的机器上，当数组在堆栈上时，它运行速度至少快5倍。 - Gumby The Green
4个回答
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可能存在（高度依赖于系统）有关缓存局部性和读写未命中的问题。如果您在堆栈和堆数据上运行程序，则可能会遇到更多的缓存未命中，这取决于您的缓存架构，而不是在堆栈的一个连续区域上完全运行它。这是由Andrew Appel（来自SML / NJ）和Zhong Shao撰写的一篇论文，他们研究了这个问题，因为堆栈/堆分配是实现函数式语言的一个主题：

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.48.3778

他们发现一些写缺失的性能问题，但估计这些问题会通过缓存技术的进步得到解决。
因此，我猜测对于当代的桌面/服务器设备来说，除非您运行经过高度优化的、针对特定体系结构的代码，并沿着缓存行流式传输数据，否则您不会注意到堆栈和堆访问之间的任何差异。对于具有小缓存（如ARM/MIPS控制器）的设备，情况可能会有所不同，在这些设备上忽略缓存可能会产生明显的性能影响。
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单独看这些语句，并没有什么影响。
没有更多上下文，很难作出判断。堆栈有一些微不足道的优势，但几乎在所有情况下都可以忽略不计。

  • 堆栈可能已经在缓存中了，而新分配的堆块可能还没有。然而，这只是首次执行的惩罚。对于大量数据，你无论如何都会使缓存失效。

  • 堆栈分配本身比堆分配便宜一些，因为分配较为简单。

  • 长期来说，堆的主要问题通常是碎片化，这是一种“累积成本”，（通常）不能归因于单个分配，但可能会显著增加进一步分配的成本。

至少测量这些效果是棘手的。

建议：性能并不是决定因素。可移植性和可扩展性建议除了非常小的数据量外，使用堆栈。

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堆栈更频繁地在CPU缓存中，因此在某些（大多数？）情况下可能会更快。

但最精确的答案可能是：这取决于......

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除了分配之外，无论是基于堆栈还是基于堆的访问数据都不应该有明显的区别 - 毕竟它们最终都是内存。
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