堆栈上的内存中是否存在性能显着下降的点？

Question

在堆栈上的内存分配量中是否存在性能显着下降的点？我知道如果它在堆上，当你的内存从 L1 移动到 L2 再到主内存时，缓存未命中的数量会急剧增加，但是堆栈呢？

在注释掉所有其他函数之后，在我个人的示例中，（游戏引擎）并专注于在每个对象的每一帧上调用这行代码：

    image.getTrans().x += velocity[VELOCITY_X];
    image.getTrans().y += velocity[VELOCITY_Y];

在从 0 个对象到 1500 个对象（我发现它本身对于很少的东西来说很大）之后，fps 从大约 2000 fps 到 200 fps 以恒定的速率下降，但是在添加大约 50 或 100 个对象之后对象越多，fps 会下降到 60 fps 或 50 fps，而不是下降到 2 fps 和 1 fps，添加更多后会更糟。

这里所做的只是将velocity[type]（在堆栈上）添加到图像的transformation.type（也在堆栈上）。

由于现代计算机每秒可以运行如此荒谬的计算量（我相信大约 360 亿次），我在这里能想出的唯一解决方案是，大部分时间，程序都在等待内存，我无法理解，因为这些都在堆栈上。

抱歉，这里有任何遗漏的术语或遗漏的解释，我对很多与记忆有关的想法都比较陌生

Answer 1

首先，很少有编译器或程序在 L1、L2 或 L3 缓存中分配内存。简单的原因是他们不知道地址。此外，L1、L2 和 L3 高速缓存的大小比主存储器小很多。

一般来说，堆栈的容量与性能关系不大。堆栈的容量通常是函数调用嵌套或递归的限制，或者是可以存储的局部变量的数量。

如果堆栈内存向堆方向增长，则在堆栈空间不足（并与堆冲突）或堆增长并覆盖堆栈时可能会遇到问题。

堆栈内存的分配通常是增加堆栈指针的值。最坏的情况，这涉及将值从内存加载到寄存器，调整寄存器中的值，然后存储回内存，3 次操作。

您的程序可能会因数组大小的增加而受到比堆栈分配更大的影响。数组越大，对其执行的迭代越多。每次迭代都会打断处理器的数据处理周期，浪费时间。

如果您的数据组织正确且大小正确，处理器可能会将所有数据拖入其缓存中。如果我们假设当处理器从内存中获取数据并放入缓存时，它不会加载一个变量。最有可能的是，处理器引入了足够的数据来填充一个或多个高速缓存行。如果您的阵列适合高速缓存行，则处理器会将您的所有数据都放在其高速缓存中，并带有该负载。如果您正在访问彼此不相邻的阵列插槽，处理器可能必须重新获取不同的内存，从而擦除您现有的数据（从而降低性能）。

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