本文档的出发点
堆与栈的概念与异同点，不打算赘述，因为已经有太多相关文章了，本文档以定量化的形式展示与对比堆区与栈区速度上的差异，随便聊聊，希望可以为大家后续的学习与工作，起到一定的帮助作用。
由于自己近期在做效率优化相关的工作，像彻底的深挖下堆区与栈区的区别，探讨下是否会启发效率优化的工作。但是随着自己翻阅了众多的技术文章，发现一个问题，很多文章都是定性的阐述了基本概念，相信对面试会有很大辅助。这些文章基本都可以总结为以下，对两者的几点差异点总结如下：
| 堆 | 栈 | |
|---|---|---|
| 变量可分配空间 | 大，基于虚拟内存 | 小 |
| 分配速度 | 慢 | 快 |
| 访问速度 | 慢 | 快 |
| 维护 | 难，麻烦 | 自动释放 |
所以，其中关于访问速度查到的都是定性的论断，慢，到底慢多少？我想知道具体的差异，因此决定还是亲历亲为，自己测试下。
运行环境
| 项目 | 值 |
|---|---|
| 编译器 | MSVC |
| 系统 | Windows 10 |
| 芯片 | Intel |
| 内存 | 8GB |
| 支持指令 | CPUZ 实测支持 SSE、SSE2等 |
| 线程 | 单线程 |
测量方法
1、以微妙级别统计时间函数 QueryPerformanceCounter 进行测量，官方介绍如下：
2、每次循环 1000000 次，取均值进行对比；
3、测量函数自己封装一层，所以当本身时间运行很短时，会有 overhead；
测量结果
- 每个人的测试环境一定不一样，这里给出的结果，大家可以看其相对值，有个大体概念；
- 精力有限，只测试乘法，其它如加法、乘累加、偏移、标量乘等未测；
- 取6组长度，均取以2底的指数，因为信号处理领域FFT的缘故，经常出现此类长度；
- 为了区分读与写的速度差异，如下分为四组，比如 stack*heap->heap，就表示该乘法中，第一个变量表示源自栈区，第二个变量源自堆区，写入地址为堆区，其他表示方法以此类推。
乘法速度测试结果，单位微秒：
| stack*stack->stack | heap*heap->heap | stack*heap->heap | stack*heap->stack | |
|---|---|---|---|---|
| 64 | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 1.1 |
| 256 | 1.1 | 1.2 | 1.2 | 1.1 |
| 1024 | 1.1 | 1.8 | 1.7 | 1.1 |
| 4096 | 1.2 | 4.1 | 3.6 | 1.2 |
| 16384 | 1.7 | 13.0 | 11.0 | 1.7 |
| 65536 | 3.5 | 49.3 | 3.5 | 41.2 |
结论
1、通过典型的 stack*heap->heap 这一组可以发现，当前软硬环境下，堆区和栈区对于读的速度已经几乎不敏感，重点在于对内存写的速度上了。
2、随着向量长度的增加，四者运算时间差异显著拉大，原因自己还没有探究明白，不知是否因为内存不连续导致；
3、所以如果代码中有大量频繁的写操作，建议将对应内存开辟在栈上，应该可以大幅度优化效率。