C程序的内存层次

C程序内存布局解析

一个C程序的内存分布可以分为五大部分:代码段、初始化的数据段、未初始化的数据段、栈、堆。

memory layout

注意这里我们讨论的是,在运行一个C编写的二进制程序时,内存是如何分布的。有一些前提知识需要强调。我们都知道,二进制程序原本存在硬盘上,要执行时,会加载进入内存。因为操作系统的作用,虽然一个计算机的内存可能只有4GB,但是操作系统会让每一个程序都以为自己独占了这所有的空间,那么这个时候每一个程序处理的内存地址就是一个虚拟的地址,而不是真实地址。现在我们看见的这个图,就是一个从高地址到低地址的整个4GB空间,所以最上面是0xFFFFFF,最下面是0x000000。

text部分,也就是代码段,存放的是将要执行的机器指令。代码段通常是只读的,不可写入。

已经初始化的数据段,通常也就是我们说的data segment。数据段这里存放了很多虚拟地址,指向程序员在程序中初始化了的全局变量和静态变量。这一部分是可写的。这一块其实可以也分为只读的和可读可写的两块。比如一个全局字符串变量定义:char *string = “hello world”,会把hello world字符串放在只读区域,而string指针则放在可读写的区域。

未初始化的数据段,通常被称为BSS段。这里存放的数据在程序开始执行之前被内核初始化为0。这部分位于数据段后面,包括了所有未初始化或者初始化为0的全局变量和静态变量。例如一个定义:static int i,就会放在BSS段。

栈和堆通常相对生长。栈区域从高地址开始,向低地址生长,是LIFO模式。但是只是x86是这样,有些体系结构是反向生长的!栈指针(SP)用来追踪栈顶,如果入栈或出栈的值,SP的值就会改变。栈中为一个函数调用存入值的总和,叫做栈帧。栈帧最少过也有一个成员,就是返回地址。函数调用时,相关的参数、局部变量、返回地址都会存在栈里。所以C中可以实现递归函数,每次一个递归函数调用自己的时候,就会产生一个新的栈帧,不会影响这个函数之前的实例。

堆使用来动态分配内存的。堆紧接着BSS段开始,从低地址向高地址生长。堆的区域是由malloc、realloc、free函数来处理的,这几个函数可能使用brk和sbrk这样的系统调用来调整大小(也可能是使用mmap实现对不连续的虚拟内存的映射)。堆区域被所有共享库共享,可以在一个进程里动态加载模块。

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计算机的内存层次结构是为了平衡存储容量、访问速度和成本之间的关系而设计的,其基本原理是依据程序访问的局部性原理,即程序在一段时间内会集中访问某一部分内存区域,包括时间局部性(近期被访问过的信息很可能在不久的将来再次被访问)和空间局部性(近期被访问过的信息的相邻信息很可能在不久的将来被访问)。基于此原理,将不同速度、容量和成本的存储设备按照层次化的方式组织起来,形成一个金字塔结构,越靠近CPU的存储层次速度越快、容量越小、成本越高,越远离CPU的存储层次速度越慢、容量越大、成本越低。 以下是常见的内存层次结构及其相关知识: ### 寄存器 寄存器是CPU内部的高速存储单元,直接与CPU的算术逻辑单元(ALU)和控制单元(CU)相连,用于暂时存储CPU在处理数据过程中需要频繁访问的数据和指令。寄存器的访问速度极快,通常在一个时钟周期内就能完成读写操作,但容量非常小,一般只有几十个到几百个字节。 ### 高速缓存(Cache) Cache是位于CPU和主存之间的高速缓冲存储器,用于存储CPU近期可能会频繁访问的数据和指令。Cache的速度比主存快得多,但容量相对较小。为了提高Cache的命中率和性能,Cache通常采用多层次结构,如L1 Cache、L2 Cache和L3 Cache。靠近CPU的Cache层(如L1 Cache)采用直接相联或路数较少的组相联映射方式,以满足对速度的高要求;中间层次(如L2 Cache)可以采用组相联映射方式;距离CPU较远的层次(如L3 Cache)可以采用全相联映射方式,以提高命中率 [^3]。 ### 主存(内存) 主存通常指随机存取存储器(RAM),是计算机系统中用于暂时存储正在运行的程序和数据的存储设备。主存的容量比Cache大得多,但访问速度比Cache慢。主存通过总线与CPU进行数据交换,CPU在执行程序时,会将需要处理的数据和指令从主存加载到Cache和寄存器中进行处理。 ### 辅助存储设备 辅助存储设备包括硬盘、固态硬盘(SSD)、光盘、磁带等,用于长期存储计算机系统中的数据和程序。辅助存储设备的容量非常大,但访问速度相对较慢。当CPU需要访问辅助存储设备中的数据时,会先将数据从辅助存储设备加载到主存中,然后再由主存加载到Cache和寄存器中进行处理。 以下是一个简单的Python代码示例,用于演示程序内存中的运行过程: ```python # 定义一个函数 def add_numbers(a, b): return a + b # 调用函数 result = add_numbers(3, 5) print(result) ``` 在这个示例中,Python解释器会将程序代码加载到主存中,然后将需要执行的指令和数据从主存加载到Cache和寄存器中进行处理。当函数调用完成后,结果会被存储在寄存器中,然后再从寄存器输出到主存中,最后通过输出设备显示出来。
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