众所周知的常识是，对于大多数算法来说，在堆栈上分配和释放数据要比在堆上快得多。在C++中，代码的区别是这样的
double foo[n*n]
对比
double* foo = new int[n*n]
但是，在访问和计算位于堆上或堆栈上的数据时，有什么显着差异吗？ IE。有速度差异吗
foo[i]
代码应该在几种不同的架构上运行，因此尝试和测量是行不通的。
【问题讨论】：
标签： performance heap-memory stack-memory
可能存在（高度依赖于系统的）关于缓存位置和读/写未命中的问题。如果你在堆栈和堆数据上运行你的程序，那么可以想象（取决于你的缓存架构）你会遇到更多的缓存未命中，而不是完全在一个连续的区域上运行它。堆栈。这是 Andrew Appel（来自 SML/NJ）和钟绍针对这个问题的论文，他们在其中研究了这个问题，因为堆栈/堆分配是函数式语言实现的主题：
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.48.3778
他们发现了一些写入未命中的性能问题，但估计这些问题将通过缓存的进步来解决。
所以我对当代台式机/服务器机器的猜测是，除非您运行经过高度优化的、特定于架构的代码，这些代码沿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区别。对于具有小缓存的设备（如 ARM/MIPS 控制器），情况可能会有所不同，忽略缓存无论如何都会产生明显的性能影响。
【讨论】：
堆栈将更频繁地位于 CPU 缓存中，因此在某些（大多数？）情况下可能会更快。
但最准确的答案可能是：这取决于...
【讨论】：
作为单个语句，没关系。
没有更多的上下文，几乎不能说。有一些有利于堆栈的影响，实际上在所有时间都可以忽略不计。
堆栈可能已经在缓存中，新分配的堆块可能不是。然而，这只是第一次执行惩罚。对于大量数据，您无论如何都会破坏缓存
栈分配本身比堆分配便宜一点，因为分配更简单
从长远来看，堆的主要问题通常是碎片，这是一种“累积成本”，（通常）不能归因于单个分配，但可能会显着增加进一步分配的成本
李>至少衡量这些影响是很棘手的。
建议：性能不是这里的决定因素。可移植性和可扩展性建议将堆用于除极少量数据之外的所有数据。
【讨论】：
除了分配之外，无论是基于堆栈还是基于堆的访问数据都应该没有明显的区别 - 归根结底都是内存。
【讨论】：