C++ 堆栈内存中是否存在性能显著下降的点？

堆栈上的内存分配量是否存在性能显著下降的点？我知道如果它在堆上，当内存从一级移动到二级再移动到主内存时，缓存未命中的数量会急剧增加，但是堆栈呢

在我个人的例子（游戏引擎）中，注释掉所有其他函数后，重点是在每个对象的每一帧调用这行代码：

image.getTrans（）.x+=velocity[velocity_x]；
image.getTrans（）.y+=速度[velocity_y]；

在从0个对象到1500个对象（我发现其本身对于很少的对象来说是大的）之后，fps以恒定的速率从大约

2000 fps

下降到

200 fps

，但是在添加大约50或100个对象之后，fps下降到

60 fps

或

50 fps

，然后下降到

2fps

和

1fps

，再加上一些之后更糟

这里要做的就是将

velocity[type]

（在堆栈上）添加到图像的

转换中。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），所以我能想到的唯一解决方案是，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

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很抱歉，这里没有用到任何术语或解释，我对很多关于内存的想法都比较陌生。首先，很少有编译器或程序在L1、L2或L3缓存中分配内存。原因很简单，他们不知道地址。此外，L1、L2和L3缓存的大小比主内存小得多

通常，堆栈的容量与性能关系不大。堆栈的容量通常限制函数调用嵌套或递归，或者限制可以存储的局部变量的数量

如果堆栈内存朝堆方向增长，则在堆栈空间不足（与堆发生冲突）或堆增长并覆盖堆栈时可能会出现问题

堆栈内存的分配通常是增加堆栈指针的值。最坏的情况是，这涉及到将一个值从内存加载到寄存器，调整寄存器中的值，然后将3个操作存储回内存

与堆栈分配相比，您的程序可能更容易受到数组大小增加的影响。阵列越大，对其执行的迭代次数越多。每次迭代都会中断处理器的数据处理周期，这会浪费时间

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。如果我们假设当处理器从内存中提取数据并将其放入缓存时，它不会加载一个变量。最有可能的情况是，处理器拖入足够的数据来填充一条或多条缓存线。如果您的阵列适合缓存线，则处理器会将您的所有数据加载到缓存中。如果要访问彼此不相邻的阵列插槽，处理器可能必须重新蚀刻不同的内存，从而擦除现有数据（从而降低性能）

阅读以下主题：

• 优化缓存性能
• 数据驱动设计
• 优化数据缓存性能

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与往常一样，分析代码以查找瓶颈。有时，设计变更比简单的代码变更具有更高的ROI

太宽泛了，无法诊断到底是什么问题。堆栈也驻留在RAM中。您的假设不正确。堆栈/堆与一级/二级缓存几乎没有关系——局部性和预取是的，堆栈/堆不是。考虑到误解的程度，您自己的代码分析的可靠性很低。对不起，当我只能看到雾的时候很难帮上忙。算算吧。在零个要处理的对象时，有2000 fps。1500个对象时，速率降低到200fps。这可能是因为您有更多的数据要处理吗？将“SRAM”更改为“主存”。L1、L2和L3实际上是SRAM，而主内存不是（它是DRAM）。在我的嵌入式系统上，SRAM是主内存。我不知道我们的ARM7 SOC用于缓存的技术。我们没有DRAM。这很少见，但仍然是：术语“主内存”包括系统中的主SRAM（但不包括其缓存SRAM），以及Cortex-A、x86、x64、POWER、SPARC等使用的常用DRAM主内存。