为什么栈相对于堆很小？
我们之所以会觉得栈（Stack）相对于堆（Heap）“小”，主要有以下几个原因，这些原因都根植于它们各自的设计目的和工作方式。与其说栈“小”，不如说栈的“用武之地”更受限制，因此在单个程序运行时，栈上分配的内存量通常比堆上要少很多。
首先，得从它们的根本职责说起。
栈：高效管理函数调用和局部变量
想象一下你正在做一个家务，比如洗衣服。你可能需要先准备洗衣液，然后把衣服放进洗衣机，设定好程序，最后按下启动键。当你想做下一件事，比如叠衣服时，你不会把洗衣服这件事完全抛之脑后，你只是暂时放下它，等到洗衣服的程序结束了，你才会继续处理叠衣服的事情。
栈的工作原理就有点像这个过程。它是一个后进先出（LIFO）的数据结构，非常适合管理函数（或者说“过程”、“方法”）的调用和返回。每当一个函数被调用时，操作系统就会为它在栈上分配一块内存空间，这块空间被称为一个“栈帧”（Stack Frame）。
这个栈帧里通常包含什么呢？
返回地址： 当函数执行完毕后，程序需要知道回到哪里继续执行。这个地址就保存在栈帧里。
函数参数： 函数被调用时传递过来的那些值。
局部变量： 函数内部声明的变量，比如你在洗衣服时用的洗衣液（假设洗衣液是个变量的话），就存在函数自己的栈帧里。
其他一些寄存器信息： 为了在函数返回时能恢复到调用前的状态。
当一个函数调用另一个函数时，新的栈帧会被压入（push）栈顶。当函数执行完毕，它的栈帧就会被弹出（pop）栈。这个过程非常快速和有条理，就像叠盘子一样，一个盘子叠在另一个盘子上面，拿的时候也总是从最上面的那个开始。
为什么这使得栈通常“小”？
1. 生命周期短且固定： 栈上的内存分配和释放是编译器自动完成的，而且是紧密耦合在函数调用的过程中的。当函数退出，其栈帧中的所有内存都会被自动释放。这意味着栈上的内存使用量是动态变化且高度可预测的。编译器在编译时就大致知道每个函数需要多少栈空间（尽管参数和局部变量的多少可能因条件而异，但其最大需求是有限的）。
2. 避免内存碎片： 因为栈是按照严格的顺序进行分配和释放的，所以它不会产生内存碎片。内存总是连续地增长和收缩。
3. 速度优势： 栈操作非常快，只需要修改一个栈指针（stack pointer），指向下一个可用的内存位置。这种操作比堆的内存分配/释放要高效得多。
4. 局部性原则： 栈上的数据通常是程序当前正在处理的函数所必需的，它们之间具有很高的局部性，这对于CPU缓存非常友好。
堆：灵活管理动态生命周期的内存
现在我们来看看堆。想象一下你要盖一栋房子。房子的大小、房间的数量、每个房间的功能，在开始建造之前可能都不会完全确定。你需要购买材料，雇佣工人，然后根据设计图逐步构建。有些房间可能在你需要的时候才开始装修，有些材料可能在建造过程中才被运到。
堆的运作方式与此类似。堆是一个不连续的内存区域，它允许程序在运行时动态地分配和释放内存。当你需要一块内存，而且这块内存的生命周期不确定，或者你不知道它到底需要多大时，你就会从堆上申请。
这通常通过一些函数来完成，比如C语言中的 `malloc()`、`calloc()`、`realloc()`，以及C++中的 `new` 操作符。当你调用这些函数时，内存管理器（Heap Manager）会在堆中找到一块足够大的、可用的内存空间，并将其返回给你。这块内存的空间大小是你自己决定的，它的生命周期也由你自己控制，直到你显式地使用 `free()`（C语言）或 `delete`（C++）来释放它。
为什么这使得堆通常“大”且更复杂？
1. 生命周期长且灵活： 堆上的内存可以存在于任何函数调用结束之后，直到你明确地将其释放。这意味着程序可以分配一块内存，在多个函数之间传递，甚至在整个程序运行期间都保持存在。这种灵活性是堆的核心价值。
2. 动态分配： 你在运行时才能确定需要多少内存，堆允许你在需要的时候分配尽可能多的内存。
3. 内存碎片问题： 由于堆上的内存分配和释放是任意的，而且可能在任何时间发生，堆会变得非常碎片化。想象一下房子盖到一半，突然停工，然后又在另一个地方开始盖另一个部分，再回头来填补中间的空缺，很容易就会留下一些小的、不连续的空隙，这些空隙虽然加起来可能不小，但却无法被用来分配一块大的连续内存。
4. 分配/释放开销大： 堆的内存管理比栈复杂得多。内存管理器需要跟踪哪些内存块是空闲的，哪些是被占用的，以及它们的大小和位置。这涉及到更复杂的算法，例如空闲链表、首次适配、最佳适配等。每次分配或释放内存都需要查找和维护这些数据结构，所以开销比栈的指针移动要大得多。
5. 数据局部性差： 在堆上分配的对象，可能离其他需要的数据很远，这会降低CPU缓存的命中率，影响性能。
回到“为什么栈相对于堆很小”这个问题：
综合以上分析，我们可以看到栈和堆在设计哲学上的根本区别：
栈追求的是速度和确定性： 它为函数调用设计了高度优化的、自动管理的内存区域。由于每个函数知道自己需要多少空间，并且生命周期是固定的（函数执行结束就释放），栈上的内存需求是相对有限的。一个程序在任何时刻只使用有限的函数调用链，因此栈的深度（也就是栈上分配的内存量）也是有限的。
堆追求的是灵活性和持久性： 它为需要动态创建、生命周期不确定的数据而存在。程序可以根据需要从堆上分配任意大小的内存块，并且这些内存可以存在很长时间。因此，在复杂的程序中，随着程序的运行，越来越多的数据会被分配到堆上，以满足各种需求，比如存储用户输入的数据、网络传输的数据、动态生成的数据结构等等。
一个简单的比喻：
你可以把栈想象成你工作时桌面上临时放的文件和工具：
当你开始一项任务（调用一个函数），你把需要的东西（参数、局部变量）从抽屉（内存）里拿出来，放在桌面上（栈上）。
当你完成一项子任务（调用一个子函数），你把新需要的工具放在最上面（压栈）。
子任务完成后，你把最上面的工具拿走（弹栈），继续处理之前的任务。
你的桌面（栈）总是整洁的，因为你只放当前正在使用的东西，用完就收起来了。所以桌面上的东西（栈内存）总量不会太大。
而堆则像你的储藏室或仓库：
你需要一些家具（动态分配的对象），你去了仓库（堆），找了一块地方把家具放进去。
这些家具可能是一个大衣柜（一个大的数据结构），或者是一堆零散的箱子（小对象）。
它们会一直放在那里，直到你决定清理仓库（释放内存）。
仓库（堆）里的东西可以非常多，而且分布不一定很整齐。
所以，不是栈本身被限制得“小”，而是它的工作方式天然就限制了它在任何时刻可以容纳的数据总量。它就像一个高效的收银台，专注于快速处理每一笔交易，而堆则像一个巨大的仓库，可以存储各种各样的物品，但管理起来更耗费精力。大多数应用程序，特别是那些需要管理复杂数据结构、用户输入、网络连接等信息的程序，都会不可避免地大量使用堆来存储那些生命周期更长、规模更不确定的数据。
首先，得从它们的根本职责说起。
栈：高效管理函数调用和局部变量
想象一下你正在做一个家务，比如洗衣服。你可能需要先准备洗衣液，然后把衣服放进洗衣机，设定好程序，最后按下启动键。当你想做下一件事，比如叠衣服时，你不会把洗衣服这件事完全抛之脑后，你只是暂时放下它，等到洗衣服的程序结束了，你才会继续处理叠衣服的事情。
栈的工作原理就有点像这个过程。它是一个后进先出（LIFO）的数据结构，非常适合管理函数（或者说“过程”、“方法”）的调用和返回。每当一个函数被调用时，操作系统就会为它在栈上分配一块内存空间，这块空间被称为一个“栈帧”（Stack Frame）。
这个栈帧里通常包含什么呢？
返回地址： 当函数执行完毕后，程序需要知道回到哪里继续执行。这个地址就保存在栈帧里。
函数参数： 函数被调用时传递过来的那些值。
局部变量： 函数内部声明的变量，比如你在洗衣服时用的洗衣液（假设洗衣液是个变量的话），就存在函数自己的栈帧里。
其他一些寄存器信息： 为了在函数返回时能恢复到调用前的状态。
当一个函数调用另一个函数时，新的栈帧会被压入（push）栈顶。当函数执行完毕，它的栈帧就会被弹出（pop）栈。这个过程非常快速和有条理，就像叠盘子一样，一个盘子叠在另一个盘子上面，拿的时候也总是从最上面的那个开始。
为什么这使得栈通常“小”？
1. 生命周期短且固定： 栈上的内存分配和释放是编译器自动完成的，而且是紧密耦合在函数调用的过程中的。当函数退出，其栈帧中的所有内存都会被自动释放。这意味着栈上的内存使用量是动态变化且高度可预测的。编译器在编译时就大致知道每个函数需要多少栈空间（尽管参数和局部变量的多少可能因条件而异，但其最大需求是有限的）。
2. 避免内存碎片： 因为栈是按照严格的顺序进行分配和释放的，所以它不会产生内存碎片。内存总是连续地增长和收缩。
3. 速度优势： 栈操作非常快，只需要修改一个栈指针（stack pointer），指向下一个可用的内存位置。这种操作比堆的内存分配/释放要高效得多。
4. 局部性原则： 栈上的数据通常是程序当前正在处理的函数所必需的，它们之间具有很高的局部性，这对于CPU缓存非常友好。
堆：灵活管理动态生命周期的内存
现在我们来看看堆。想象一下你要盖一栋房子。房子的大小、房间的数量、每个房间的功能，在开始建造之前可能都不会完全确定。你需要购买材料，雇佣工人，然后根据设计图逐步构建。有些房间可能在你需要的时候才开始装修，有些材料可能在建造过程中才被运到。
堆的运作方式与此类似。堆是一个不连续的内存区域，它允许程序在运行时动态地分配和释放内存。当你需要一块内存，而且这块内存的生命周期不确定，或者你不知道它到底需要多大时，你就会从堆上申请。
这通常通过一些函数来完成，比如C语言中的 `malloc()`、`calloc()`、`realloc()`，以及C++中的 `new` 操作符。当你调用这些函数时，内存管理器（Heap Manager）会在堆中找到一块足够大的、可用的内存空间，并将其返回给你。这块内存的空间大小是你自己决定的，它的生命周期也由你自己控制，直到你显式地使用 `free()`（C语言）或 `delete`（C++）来释放它。
为什么这使得堆通常“大”且更复杂？
1. 生命周期长且灵活： 堆上的内存可以存在于任何函数调用结束之后，直到你明确地将其释放。这意味着程序可以分配一块内存，在多个函数之间传递，甚至在整个程序运行期间都保持存在。这种灵活性是堆的核心价值。
2. 动态分配： 你在运行时才能确定需要多少内存，堆允许你在需要的时候分配尽可能多的内存。
3. 内存碎片问题： 由于堆上的内存分配和释放是任意的，而且可能在任何时间发生，堆会变得非常碎片化。想象一下房子盖到一半，突然停工，然后又在另一个地方开始盖另一个部分，再回头来填补中间的空缺，很容易就会留下一些小的、不连续的空隙，这些空隙虽然加起来可能不小，但却无法被用来分配一块大的连续内存。
4. 分配/释放开销大： 堆的内存管理比栈复杂得多。内存管理器需要跟踪哪些内存块是空闲的，哪些是被占用的，以及它们的大小和位置。这涉及到更复杂的算法，例如空闲链表、首次适配、最佳适配等。每次分配或释放内存都需要查找和维护这些数据结构，所以开销比栈的指针移动要大得多。
5. 数据局部性差： 在堆上分配的对象，可能离其他需要的数据很远，这会降低CPU缓存的命中率，影响性能。
回到“为什么栈相对于堆很小”这个问题：
综合以上分析，我们可以看到栈和堆在设计哲学上的根本区别：
栈追求的是速度和确定性： 它为函数调用设计了高度优化的、自动管理的内存区域。由于每个函数知道自己需要多少空间，并且生命周期是固定的（函数执行结束就释放），栈上的内存需求是相对有限的。一个程序在任何时刻只使用有限的函数调用链，因此栈的深度（也就是栈上分配的内存量）也是有限的。
堆追求的是灵活性和持久性： 它为需要动态创建、生命周期不确定的数据而存在。程序可以根据需要从堆上分配任意大小的内存块，并且这些内存可以存在很长时间。因此，在复杂的程序中，随着程序的运行，越来越多的数据会被分配到堆上，以满足各种需求，比如存储用户输入的数据、网络传输的数据、动态生成的数据结构等等。
一个简单的比喻：
你可以把栈想象成你工作时桌面上临时放的文件和工具：
当你开始一项任务（调用一个函数），你把需要的东西（参数、局部变量）从抽屉（内存）里拿出来，放在桌面上（栈上）。
当你完成一项子任务（调用一个子函数），你把新需要的工具放在最上面（压栈）。
子任务完成后，你把最上面的工具拿走（弹栈），继续处理之前的任务。
你的桌面（栈）总是整洁的，因为你只放当前正在使用的东西，用完就收起来了。所以桌面上的东西（栈内存）总量不会太大。
而堆则像你的储藏室或仓库：
你需要一些家具（动态分配的对象），你去了仓库（堆），找了一块地方把家具放进去。
这些家具可能是一个大衣柜（一个大的数据结构），或者是一堆零散的箱子（小对象）。
它们会一直放在那里，直到你决定清理仓库（释放内存）。
仓库（堆）里的东西可以非常多，而且分布不一定很整齐。
所以，不是栈本身被限制得“小”，而是它的工作方式天然就限制了它在任何时刻可以容纳的数据总量。它就像一个高效的收银台，专注于快速处理每一笔交易，而堆则像一个巨大的仓库，可以存储各种各样的物品，但管理起来更耗费精力。大多数应用程序，特别是那些需要管理复杂数据结构、用户输入、网络连接等信息的程序，都会不可避免地大量使用堆来存储那些生命周期更长、规模更不确定的数据。
网友意见
栈的大小一般是一开始就固定的大小，而且相对于堆的大小来说非常小。那么可不可以把栈设的很大，堆设置的很小，为什么？
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