那个“栈”经常会在各种文章里看到。
先不管专业定义，先看一下外行也能稍微理解一下的意思。
stack和heap都是放东西，stack可以看到一层一层的，heap就是一堆团在一起。
👩🍳大厨在家做饭，要用到【厨房台面】和【冰箱/储物柜】。
stack（栈）：大厨手边的料理台工作区
特点！
· 用完即走
· 只放当前步骤要用的东西
· 顺序明确，越新的东西越放在“最上层”
· 空间有限，挤满了就不好用了
· 任务结束，台面会自动恢复空白
heap（堆）：大厨的冰箱、放干货的储物柜等等。
特点！
· 容量大、可以随便塞
· 用不用无所谓，可以放很久
· 不按顺序，随便放
· 要靠大厨手动整理，否则会越来越乱
· 不会自动清理，除非你开冰箱清空
从冰箱取肉｜从heap取数据放到料理台｜在stack上创建临时变量切肉、炒肉｜运行函数，使用stack用完的剩下食材放回冰箱｜把需要长期存活的对象保存在heap做完饭把料理台清空｜函数结束，stack自动清理冰箱里还留着没用完的东西｜heap的对象继续存在，等待 GC 或释放例句 1：函数里放太多东西，stack 会爆
“别在函数里定义 20MB 的数组，stack 会直接爆掉。”
场景： 某人写了一个函数，里面搞了个巨大的临时数组，程序直接崩。
真实原因：stack 空间固定（比如只有 1MB），装不下。
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例句 2：这个变量别放 stack 上，生命周期太短
“你要返回这个对象，不能放 stack，它出了函数就没了。”
场景： 新手把一个结构体声明在函数里，还 return 它的地址。 运行结果：指针指向的内存瞬间消失。
stack 变量 = 函数结束即消失。
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例句 3：递归太深了，Stack Overflow（栈溢出）
“这递归 5000 层了，stack 顶不住。”
场景： 深度递归每进入一层，就压一层 stack frame，最后爆掉。
你肯定听过 Stack Overflow（程序错误，不是那个网站），就是字面含义。
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例句 4：这个函数调用链太长，stack 占用很大
“这个算法层级太深，stack frame 撑满了，得改循环写法。”
场景： 函数 A 调 B 调 C 调 D…… 每一层都在 stack 上放一帧。
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例句 1：别忘了 free，不然 heap 会泄漏（内存泄漏）
“你 malloc 了不 free，这程序跑一小时 heap 都被你泄得差不多了。”
场景： 常见 bug：申请 heap 空间但忘了释放。
heap 内存泄漏就像你冰箱里丢垃圾，不清会越来越多。
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例句 2：这个对象很大，放 stack 不行，放 heap
“这个 10MB 的结构必须 new 分配，stack 放不下。”
场景： 大对象必须放 heap，stack 会爆。
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例句 3：GC（垃圾回收）在清 heap
“程序卡一下，是在做 heap 的垃圾回收。”
场景： Java / Go / Python 某次停顿： 垃圾回收器正在整理 heap。
你能想象成：程序暂停一下清冰箱。
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例句 4：Heap 碎片太严重了，得 compact 一下
“堆碎片太多了，GC compact 一下才能挤出连续空间。”
场景： heap 会碎掉变成不连续的小块，导致申请大对象失败。
stack 永远不会碎片化，heap 会。
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例句 5：这个对象生命周期不确定，用 heap 合适
“这个状态要跨好几个函数，用 heap 存吧。”
场景： 程序里长期存在的对象，比如用户会话、游戏角色。
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例句 1：stack 上放指针，heap 才放真实数据
“别搞混了，你在 stack 上放的是指向 heap 的指针，不是对象本身。”
场景： 常见误区： 以为 new 出来的对象在 stack 上，实际上： • stack：存指针 • heap：存对象
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例句 2：stack frame 分配很快，heap 分配要走 allocator
“这个函数很快，因为全是 stack 分配，没有 heap 分配。”
场景： 性能优化时常说：stack 分配快如闪电，heap 慢得多。
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例句 3：为了性能，减少 heap 分配，多用 stack
“GC 太慢了，把短期对象都放到 stack 上更快。”
场景： 高性能服务器里，程序员会尽量减少 heap 分配。
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例句 4：不要从 stack 返回地址，不然指向无效内存
“你返回了一个 stack 地址，出了函数这个东西已经没了。”
场景： C/C++ 新手经典错误。
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例句 5：这个对象生命周期不匹配，应该从 stack 改到 heap
“这个对象要跨函数用，别放 stack。”
场景： 设计对象生命周期时的常见讨论。
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场景：处理用户请求（一个 Web 服务器）
1）请求进来 程序开一个线程 / 协程 → 新建 stack 像料理台一样准备好临时空间
2）解析用户输入 临时变量、局部字符串 → 放 stack
3）要查询数据库，结果要返回给前端 数据结构 → 放 heap（因为需要长期存在一会儿）
4）stack 上创建指向 heap 数据的指针 就像料理台放一张便签写“冰箱有鸡肉（heap 地址）”
5）请求结束 stack 自动消失 heap 中的对象如果不再需要 → GC 或 free
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python
def handle_message(node_id, raw_payload):
# ------------- STACK（函数临时工作区）-------------
# 这些变量存在于函数调用期间，用完就被丢弃
parsed = raw_payload.decode(”utf-8“) # 临时解析结果 → stack
print(f”收到节点 {node_id} 的消息：{parsed}“)
# 创建一个临时 dict（仍在 stack 上，短期变量）
result = {
”node“: node_id,
”text“: parsed,
}
# 调用另一个函数，把 result 传下去
store_message(result) # result 会作为“值”传递，但引用活在 heap（见下）
# ---------------------------------------------------
def store_message(msg):
# ------------- STACK（此函数自己的临时空间）-------------
# msg 是一个引用变量，放在 stack
# 但 msg 真实内容（dict）在 heap
print(”正在保存消息...“)
# 这个 append 会把 msg（字典对象）放入 heap 里的全局列表
MESSAGE_DB.append(msg) # 这里的 MESSAGE_DB 和里面的对象在 heap
# ---------------------------------------------------
# ------------- HEAP（进程长期存放数据的区域）-------------
# 程序运行期间一直存在，只要你不关程序，这里就不会消失
MESSAGE_DB = [] # 全局列表 → heap，存活时间 = 程序整个生命周期
# ----------------------------------------------------------
# 模拟收到一条 LoRa / Meshtastic 数据
handle_message(”node_01“, b”Hello Mesh“)
handle_message(”node_02“, b”GPS: 31.2304,121.4737“)
print(”\n所有存档的消息：“)
for m in MESSAGE_DB:
print(m)
运行结果：
收到节点 node_01 的消息：Hello Mesh
正在保存消息...
收到节点 node_02 的消息：GPS: 31.2304,121.4737
正在保存消息...
所有存档的消息：
{’node‘: ’node_01‘, ’text‘: ’Hello Mesh‘}
{’node‘: ’node_02‘, ’text‘: ’GPS: 31.2304,121.4737‘}
目前不一定要全部都看懂，但是可以理解一下意思。