内存为啥要分堆栈在编程里，要是全部只用堆或者全部只用栈，行不行？
编程中内存之所以要区分堆和栈，这可不是什么“为什么非要这么设计”的刁难问题，而是源于它们在管理数据生命周期、效率和功能上的根本性差异，而且这两种模式恰好能互补，共同构建起我们现在熟悉的程序运行模型。如果全部只用堆或者全部只用栈，那现在我们写程序的方式，乃至很多功能，恐怕都得大变样，甚至很多东西根本无法实现。
咱们就一点点拆开来看。
先说说“栈”（Stack）：一个井井有条的盒子
你可以把栈想象成一个堆叠起来的盘子。每一次有新的“东西”（数据）进来，就放在最上面，取出的时候也只能从最上面拿。这种先进后出（LIFO, LastIn, FirstOut）的模式，就叫做栈。
在编程里，栈主要用来管理“函数调用”和“局部变量”。
1. 函数调用：就像传递接力棒
当你调用一个函数时，编译器会在栈上为这个函数开辟一个“栈帧”（Stack Frame）。这个栈帧里包含了什么呢？
函数参数： 你传递给函数的那些值。
局部变量： 函数内部声明的那些变量。
返回地址： 告诉程序，函数执行完了之后，应该回到哪里继续执行。
一些其他控制信息： 比如保存前一个函数的状态。
当一个函数调用另一个函数时，新的栈帧会被加到当前栈顶。当被调用的函数执行完毕，它的栈帧就会被从栈顶“弹出”，程序会根据栈帧中的返回地址，回到调用它的地方继续执行。这个过程就像接力赛一样，一棒接一棒，但是棒子总是最后传进来的最先被放下（也就能最先被拿到）。
2. 局部变量：生命周期短暂，但速度飞快
在函数内部声明的变量，比如 `int x = 10;` 或者 `String name = "Alice";`，它们通常被分配在当前函数的栈帧里。
栈的优点在这里就体现出来了：
速度极快： 栈的内存分配和释放是自动的，而且非常简单，就是移动栈顶指针。这比在堆上找一块内存、记录其大小、然后进行分配要快得多。
自动管理： 函数执行完，栈帧消失，里面的变量也随之被销毁，内存被自动回收。你不需要担心忘记释放内存，这极大地简化了编程。
可预测性强： 函数的栈帧大小通常在编译时就能确定，程序运行时内存的增减是可预测的。
但是，栈也有其天然的局限性：
大小有限： 栈的大小通常是固定的，而且比堆要小得多。这是因为栈的内存分配是连续的，如果分配过大，很容易导致“栈溢出”（Stack Overflow）。栈溢出就好像你叠盘子叠得太高了，最终会倒塌。
生命周期绑定： 栈上的变量生命周期与它们所在的函数绑定。一旦函数返回，变量就消失了。你不能期望一个在栈上分配的变量在函数执行结束后还能继续存在。
再说说“堆”（Heap）：一个大而灵活的仓库
堆就不同了，它不像栈那样有严格的顺序。你可以想象成一个巨大的仓库，你需要什么东西（数据），你就跟仓库管理员说一声，他会帮你找一块合适大小的空间给你，然后你可以在那个空间里放你的东西。当你用完之后，你得自己告诉管理员：“这块地我不用了，可以回收了。”
在编程里，堆主要用于存储那些生命周期不确定，或者大小在编译时无法确定的数据。比如：
1. 动态分配的内存：
当你使用 `malloc` (C语言)、`new` (C++、Java) 等关键字在程序运行时申请内存时，这些内存就是从堆上分配的。
需要手动管理生命周期： 堆上的内存分配是动态的，不会随着函数调用结束而自动释放。你需要显式地使用 `free` (C语言) 或 `delete` (C++) 来释放内存。如果你忘记释放，就会造成“内存泄漏”，就像仓库里有些东西一直占着地方，却没人用，长此以往仓库就满了。
灵活性： 堆可以分配任意大小的内存（只要系统有足够空间），而且分配的大小可以在运行时决定。这使得它非常适合存储大小不定的数据结构，比如动态数组、链表、树等等，或者需要长期存在的对象。
非连续性： 堆上的内存分配往往是非连续的，可能分散在内存的各个角落。这增加了内存管理的复杂度，但也使得它能更有效地利用内存空间。
如果只用堆或者只用栈，会怎么样？
现在我们来回答核心问题：如果全部只用堆或者全部只用栈，行不行？答案是：不行，至少无法实现我们现在高效且功能强大的编程范式。
场景一：全部只用栈
如果所有内存都必须在栈上分配，会遇到什么问题？
1. 无法动态分配大型或不定长数据： 想象一下，一个程序需要读取一个用户上传的巨大文件，或者创建一个包含未知数量元素的列表。这些数据的大小在编译时是不可能确定的。如果只能用栈，而栈的大小又有限，那这样的操作几乎无法完成。哪怕是尝试分配一个相对较大的数组，都可能瞬间导致栈溢出。
2. 函数调用将变得极其低效甚至复杂： 栈帧的自动管理是函数调用的基石。如果没有栈，每一次函数调用都需要程序员手动去管理调用栈、参数传递、返回地址的保存和恢复。这会极大地增加编程的难度和出错的可能性。想想看，每个函数都需要你自己写一整套分配、保存、恢复状态的代码，这简直是噩梦。
3. 生命周期管理混乱： 栈的生命周期是跟函数绑定的，这是它的优点也是限制。如果所有数据都必须在栈上，那么任何需要在函数返回后仍然存在的数据（例如，全局变量的某些变体，或者需要跨函数传递的复杂对象）都无法实现。
4. 递归将几乎无法实现： 递归函数依赖于层层嵌套的栈帧来保存每一层调用的状态。如果栈不存在，递归的实现将面临巨大的挑战，而且极易导致不可控的内存占用和崩溃。
总而言之，只用栈会让我们回到非常原始的编程时代，很多高级语言提供的便利性和抽象能力都会丧失。程序将变得僵化、难以编写，而且在处理复杂数据时效率低下。
场景二：全部只用堆
如果所有内存都必须在堆上分配，又会怎么样？
1. 内存管理复杂度呈指数级增长： 这是最致命的问题。想象一下，你的程序中的每一个变量，无论是简单的整数还是复杂的对象，都需要通过 `new` 来分配，并且在使用完毕后，你必须精确地 `delete` 掉。
内存泄漏： 程序员很容易忘记释放内存，导致程序运行时间越长，内存占用越多，最终耗尽系统资源，引起程序甚至系统崩溃。
重复释放： 更糟糕的是，如果释放了同一块内存两次，程序会立即崩溃。
野指针： 释放后的内存块被再次访问，也会导致不可预测的行为。
要做到百分之百的内存安全，需要极其严谨的代码和复杂的调试手段。现代语言（如 Java, Python, C）之所以引入垃圾回收机制（Garbage Collection），就是为了缓解这个问题，但这本身也带来了额外的性能开销。
2. 性能显著下降：
分配和释放开销大： 堆的内存分配和释放需要复杂的算法来查找合适的内存块，管理内存碎片。这个过程比栈上的指针移动要慢得多。
缓存不友好： 堆上的内存通常是分散的，不像栈那样连续。这会导致CPU缓存（Cache）的命中率降低，因为CPU无法有效地预取数据。当程序需要频繁访问堆上分散的数据时，性能会大打折扣。
3. 函数调用开销变大： 如果函数参数和局部变量都必须在堆上分配，那么每次函数调用和返回都需要进行堆内存的分配和释放操作，这会极大地增加函数调用的开销，让程序运行得异常缓慢。
4. 某些低级操作受限： 操作系统底层的很多实现，或者需要极高性能的嵌入式系统，往往依赖于栈的高效和确定性。如果一切都在堆上，这些场景会变得难以实现。
总而言之，只用堆会让我们陷入手动内存管理的泥沼，编写和维护一个稳定的、高性能的程序将变得异常困难。程序将充斥着内存错误，而且运行速度会非常慢。
为什么栈和堆是绝配？
正是因为栈和堆各有优缺点，它们恰好能完美地互补，共同构建起现代编程的内存管理模型：
栈负责“短期”且“有规律”的内存需求： 函数调用、局部变量，这些生命周期清晰、结构简单的数据，由栈来高效管理。这保证了函数执行的流畅性和速度。
堆负责“长期”或“不确定性”的内存需求： 需要长期存在、大小不定、生命周期由程序员（或垃圾回收器）控制的数据，则交给堆来处理。这提供了极大的灵活性。
编译器和运行时环境会根据数据的性质和使用方式，巧妙地将它们分配到栈或堆上。例如，一个局部变量可能在栈上，但如果这个局部变量是一个指向堆上分配的对象的指针，那么该对象本身的数据就存在于堆上，而栈上的指针只是指向它。
总结一下：
堆和栈并非“多此一举”，而是为了解决不同类型的内存管理问题而产生的两种机制。它们各自擅长的领域不同，共同协作才能支持我们编写出既高效又灵活的程序。如果只用其中一种，我们现有的编程方式和许多强大的功能都将难以实现，或者会付出难以承受的性能和复杂度代价。它们是现代计算机科学中一个非常基础但至关重要的设计。
咱们就一点点拆开来看。
先说说“栈”（Stack）：一个井井有条的盒子
你可以把栈想象成一个堆叠起来的盘子。每一次有新的“东西”（数据）进来，就放在最上面，取出的时候也只能从最上面拿。这种先进后出（LIFO, LastIn, FirstOut）的模式，就叫做栈。
在编程里，栈主要用来管理“函数调用”和“局部变量”。
1. 函数调用：就像传递接力棒
当你调用一个函数时，编译器会在栈上为这个函数开辟一个“栈帧”（Stack Frame）。这个栈帧里包含了什么呢？
函数参数： 你传递给函数的那些值。
局部变量： 函数内部声明的那些变量。
返回地址： 告诉程序，函数执行完了之后，应该回到哪里继续执行。
一些其他控制信息： 比如保存前一个函数的状态。
当一个函数调用另一个函数时，新的栈帧会被加到当前栈顶。当被调用的函数执行完毕，它的栈帧就会被从栈顶“弹出”，程序会根据栈帧中的返回地址，回到调用它的地方继续执行。这个过程就像接力赛一样，一棒接一棒，但是棒子总是最后传进来的最先被放下（也就能最先被拿到）。
2. 局部变量：生命周期短暂，但速度飞快
在函数内部声明的变量，比如 `int x = 10;` 或者 `String name = "Alice";`，它们通常被分配在当前函数的栈帧里。
栈的优点在这里就体现出来了：
速度极快： 栈的内存分配和释放是自动的，而且非常简单，就是移动栈顶指针。这比在堆上找一块内存、记录其大小、然后进行分配要快得多。
自动管理： 函数执行完，栈帧消失，里面的变量也随之被销毁，内存被自动回收。你不需要担心忘记释放内存，这极大地简化了编程。
可预测性强： 函数的栈帧大小通常在编译时就能确定，程序运行时内存的增减是可预测的。
但是，栈也有其天然的局限性：
大小有限： 栈的大小通常是固定的，而且比堆要小得多。这是因为栈的内存分配是连续的，如果分配过大，很容易导致“栈溢出”（Stack Overflow）。栈溢出就好像你叠盘子叠得太高了，最终会倒塌。
生命周期绑定： 栈上的变量生命周期与它们所在的函数绑定。一旦函数返回，变量就消失了。你不能期望一个在栈上分配的变量在函数执行结束后还能继续存在。
再说说“堆”（Heap）：一个大而灵活的仓库
堆就不同了，它不像栈那样有严格的顺序。你可以想象成一个巨大的仓库，你需要什么东西（数据），你就跟仓库管理员说一声，他会帮你找一块合适大小的空间给你，然后你可以在那个空间里放你的东西。当你用完之后，你得自己告诉管理员：“这块地我不用了，可以回收了。”
在编程里，堆主要用于存储那些生命周期不确定，或者大小在编译时无法确定的数据。比如：
1. 动态分配的内存：
当你使用 `malloc` (C语言)、`new` (C++、Java) 等关键字在程序运行时申请内存时，这些内存就是从堆上分配的。
需要手动管理生命周期： 堆上的内存分配是动态的，不会随着函数调用结束而自动释放。你需要显式地使用 `free` (C语言) 或 `delete` (C++) 来释放内存。如果你忘记释放，就会造成“内存泄漏”，就像仓库里有些东西一直占着地方，却没人用，长此以往仓库就满了。
灵活性： 堆可以分配任意大小的内存（只要系统有足够空间），而且分配的大小可以在运行时决定。这使得它非常适合存储大小不定的数据结构，比如动态数组、链表、树等等，或者需要长期存在的对象。
非连续性： 堆上的内存分配往往是非连续的，可能分散在内存的各个角落。这增加了内存管理的复杂度，但也使得它能更有效地利用内存空间。
如果只用堆或者只用栈，会怎么样？
现在我们来回答核心问题：如果全部只用堆或者全部只用栈，行不行？答案是：不行，至少无法实现我们现在高效且功能强大的编程范式。
场景一：全部只用栈
如果所有内存都必须在栈上分配，会遇到什么问题？
1. 无法动态分配大型或不定长数据： 想象一下，一个程序需要读取一个用户上传的巨大文件，或者创建一个包含未知数量元素的列表。这些数据的大小在编译时是不可能确定的。如果只能用栈，而栈的大小又有限，那这样的操作几乎无法完成。哪怕是尝试分配一个相对较大的数组，都可能瞬间导致栈溢出。
2. 函数调用将变得极其低效甚至复杂： 栈帧的自动管理是函数调用的基石。如果没有栈，每一次函数调用都需要程序员手动去管理调用栈、参数传递、返回地址的保存和恢复。这会极大地增加编程的难度和出错的可能性。想想看，每个函数都需要你自己写一整套分配、保存、恢复状态的代码，这简直是噩梦。
3. 生命周期管理混乱： 栈的生命周期是跟函数绑定的，这是它的优点也是限制。如果所有数据都必须在栈上，那么任何需要在函数返回后仍然存在的数据（例如，全局变量的某些变体，或者需要跨函数传递的复杂对象）都无法实现。
4. 递归将几乎无法实现： 递归函数依赖于层层嵌套的栈帧来保存每一层调用的状态。如果栈不存在，递归的实现将面临巨大的挑战，而且极易导致不可控的内存占用和崩溃。
总而言之，只用栈会让我们回到非常原始的编程时代，很多高级语言提供的便利性和抽象能力都会丧失。程序将变得僵化、难以编写，而且在处理复杂数据时效率低下。
场景二：全部只用堆
如果所有内存都必须在堆上分配，又会怎么样？
1. 内存管理复杂度呈指数级增长： 这是最致命的问题。想象一下，你的程序中的每一个变量，无论是简单的整数还是复杂的对象，都需要通过 `new` 来分配，并且在使用完毕后，你必须精确地 `delete` 掉。
内存泄漏： 程序员很容易忘记释放内存，导致程序运行时间越长，内存占用越多，最终耗尽系统资源，引起程序甚至系统崩溃。
重复释放： 更糟糕的是，如果释放了同一块内存两次，程序会立即崩溃。
野指针： 释放后的内存块被再次访问，也会导致不可预测的行为。
要做到百分之百的内存安全，需要极其严谨的代码和复杂的调试手段。现代语言（如 Java, Python, C）之所以引入垃圾回收机制（Garbage Collection），就是为了缓解这个问题，但这本身也带来了额外的性能开销。
2. 性能显著下降：
分配和释放开销大： 堆的内存分配和释放需要复杂的算法来查找合适的内存块，管理内存碎片。这个过程比栈上的指针移动要慢得多。
缓存不友好： 堆上的内存通常是分散的，不像栈那样连续。这会导致CPU缓存（Cache）的命中率降低，因为CPU无法有效地预取数据。当程序需要频繁访问堆上分散的数据时，性能会大打折扣。
3. 函数调用开销变大： 如果函数参数和局部变量都必须在堆上分配，那么每次函数调用和返回都需要进行堆内存的分配和释放操作，这会极大地增加函数调用的开销，让程序运行得异常缓慢。
4. 某些低级操作受限： 操作系统底层的很多实现，或者需要极高性能的嵌入式系统，往往依赖于栈的高效和确定性。如果一切都在堆上，这些场景会变得难以实现。
总而言之，只用堆会让我们陷入手动内存管理的泥沼，编写和维护一个稳定的、高性能的程序将变得异常困难。程序将充斥着内存错误，而且运行速度会非常慢。
为什么栈和堆是绝配？
正是因为栈和堆各有优缺点，它们恰好能完美地互补，共同构建起现代编程的内存管理模型：
栈负责“短期”且“有规律”的内存需求： 函数调用、局部变量，这些生命周期清晰、结构简单的数据，由栈来高效管理。这保证了函数执行的流畅性和速度。
堆负责“长期”或“不确定性”的内存需求： 需要长期存在、大小不定、生命周期由程序员（或垃圾回收器）控制的数据，则交给堆来处理。这提供了极大的灵活性。
编译器和运行时环境会根据数据的性质和使用方式，巧妙地将它们分配到栈或堆上。例如，一个局部变量可能在栈上，但如果这个局部变量是一个指向堆上分配的对象的指针，那么该对象本身的数据就存在于堆上，而栈上的指针只是指向它。
总结一下：
堆和栈并非“多此一举”，而是为了解决不同类型的内存管理问题而产生的两种机制。它们各自擅长的领域不同，共同协作才能支持我们编写出既高效又灵活的程序。如果只用其中一种，我们现有的编程方式和许多强大的功能都将难以实现，或者会付出难以承受的性能和复杂度代价。它们是现代计算机科学中一个非常基础但至关重要的设计。
网友意见
嵌入式领域相对很少用到malloc，可以说不怎么用堆。
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