BSS段,数据段,代码段,堆,栈

2024-06-21 11:32
文章标签 数据 代码段 bss

本文主要是介绍BSS段,数据段,代码段,堆,栈,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

转载自:http://www.cppblog.com/prayer/archive/2009/08/17/93594.html


BSS段:BSS段(bss segment)通常是指用来存放程序中未初始化的全局变量的一块内存区域。BSS是英文Block Started by Symbol的简称。BSS段属于静态内存分配。

数据段:数据段(data segment)通常是指用来存放程序中已初始化的全局变量的一块内存区域。数据段属于静态内存分配。

代码段:代码段(code segment/text segment)通常是指用来存放程序执行代码的一块内存区域。这部分区域的大小在程序运行前就已经确定,并且内存区域通常属于只读, 某些架构也允许代码段为可写,即允许修改程序。在代码段中,也有可能包含一些只读的常数变量,例如字符串常量等。

堆(heap):堆是用于存放进程运行中被动态分配的内存段,它的大小并不固定,可动态扩张或缩减。当进程调用malloc等函数分配内存时,新分配的内存就被动态添加到堆上(堆被扩张);当利用free等函数释放内存时,被释放的内存从堆中被剔除(堆被缩减)

栈(stack):栈又称堆栈, 是用户存放程序临时创建的局部变量,也就是说我们函数括弧“{}”中定义的变量(但不包括static声明的变量,static意味着在数据段中存放变量)。除此以外,在函数被调用时,其参数也会被压入发起调用的进程栈中,并且待到调用结束后,函数的返回值也会被存放回栈中。由于栈的先进先出特点,所以栈特别方便用来保存/恢复调用现场。从这个意义上讲,我们可以把堆栈看成一个寄存、交换临时数据的内存区。

【例一】

用cl编译两个小程序如下:

程序1:

int ar[30000];
void main()
{
    ......
}


程序2:

int ar[300000] =  {1, 2, 3, 4, 5, 6 };
void main()
{
    ......
}


发现程序2编译之后所得的.exe文件比程序1的要大得多。当下甚为不解,于是手工编译了一下,并使用了/FAs编译选项来查看了一下其各自的.asm,发现在程序1.asm中ar的定义如下:

_BSS SEGMENT
     ?ar@@3PAHA DD 0493e0H DUP (?)    ; ar
_BSS ENDS


而在程序2.asm中,ar被定义为:

_DATA SEGMENT
     ?ar@@3PAHA DD 01H     ; ar
                DD 02H
                DD 03H
                ORG $+1199988
_DATA ENDS


区别很明显,一个位于.bss段,而另一个位于.data段,两者的区别在于:全局的未初始化变量存在于.bss段中,具体体现为一个占位符;全局的已初始化变量存于.data段中;而函数内的自动变量都在栈上分配空间。.bss是不占用.exe文件空间的,其内容由操作系统初始化(清零);而.data却需要占用,其内容由程序初始化,因此造成了上述情况。

【例二】

编译如下程序(test.cpp:
#include <stdio.h>

#define LEN 1002000

int inbss[LEN];
float fA;
int indata[LEN]={1,2,3,4,5,6,7,8,9};
double dbB = 100.0;

const int cst = 100;

int main(void)
{
    int run[100] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
    for(int i=0; i<LEN; ++i)
        printf("%d ", inbss[i]);
    return 0;
}

命令:cl /FA  test.cpp 回车 (/FA:产生汇编代码)
产生的汇编代码(test.asm):
    TITLE    test.cpp
    .386P
include listing.inc
if @Version gt 510
.model FLAT
else
_TEXT    SEGMENT PARA USE32 PUBLIC 'CODE'
_TEXT    ENDS
_DATA    SEGMENT DWORD USE32 PUBLIC 'DATA'
_DATA    ENDS
CONST    SEGMENT DWORD USE32 PUBLIC 'CONST'
CONST    ENDS
_BSS    SEGMENT DWORD USE32 PUBLIC 'BSS'
_BSS    ENDS
_TLS    SEGMENT DWORD USE32 PUBLIC 'TLS'
_TLS    ENDS
FLAT    GROUP _DATA, CONST, _BSS
    ASSUME    CS: FLAT, DS: FLAT, SS: FLAT
endif
PUBLIC    ?inbss@@3PAHA                    ; inbss
PUBLIC    ?fA@@3MA                    ; fA
PUBLIC    ?indata@@3PAHA                    ; indata
PUBLIC    ?dbB@@3NA                    ; dbB
_BSS    SEGMENT
?inbss@@3PAHA DD 0f4a10H DUP (?)            ; inbss
?fA@@3MA DD    01H DUP (?)                ; fA
_BSS    ENDS
_DATA    SEGMENT
?indata@@3PAHA DD 01H                    ; indata
    DD    02H
    DD    03H
    DD    04H
    DD    05H
    DD    06H
    DD    07H
    DD    08H
    DD    09H
    ORG $+4007964
?dbB@@3NA DQ    04059000000000000r        ; 100    ; dbB
_DATA    ENDS
PUBLIC    _main
EXTRN    _printf:NEAR
_DATA    SEGMENT
$SG537    DB    '%d ', 00H
_DATA    ENDS
_TEXT    SEGMENT
_run$ = -400
_i$ = -404
_main    PROC NEAR
; File test.cpp
; Line 13
    push    ebp
    mov    ebp, esp
    sub    esp, 404                ; 00000194H
    push    edi
; Line 14
    mov    DWORD PTR _run$[ebp], 1
    mov    DWORD PTR _run$[ebp+4], 2
    mov    DWORD PTR _run$[ebp+8], 3
    mov    DWORD PTR _run$[ebp+12], 4
    mov    DWORD PTR _run$[ebp+16], 5
    mov    DWORD PTR _run$[ebp+20], 6
    mov    DWORD PTR _run$[ebp+24], 7
    mov    DWORD PTR _run$[ebp+28], 8
    mov    DWORD PTR _run$[ebp+32], 9
    mov    ecx, 91                    ; 0000005bH
    xor    eax, eax
    lea    edi, DWORD PTR _run$[ebp+36]
    rep stosd
; Line 15
    mov    DWORD PTR _i$[ebp], 0
    jmp    SHORT $L534
$L535:
    mov    eax, DWORD PTR _i$[ebp]
    add    eax, 1
    mov    DWORD PTR _i$[ebp], eax
$L534:
    cmp    DWORD PTR _i$[ebp], 1002000        ; 000f4a10H
    jge    SHORT $L536
; Line 16
    mov    ecx, DWORD PTR _i$[ebp]
    mov    edx, DWORD PTR ?inbss@@3PAHA[ecx*4]
    push    edx
    push    OFFSET FLAT:$SG537
    call    _printf
    add    esp, 8
    jmp    SHORT $L535
$L536:
; Line 17
    xor    eax, eax
; Line 18
    pop    edi
    mov    esp, ebp
    pop    ebp
    ret    0
_main    ENDP
_TEXT    ENDS
END
 ----------------------------------------
通过汇编文件可以看到,数组inbssindata位于不同的段(inbss位于bss段,而indata位于data段)
若把test.cpp中的indata数组拿掉,查看生成的exe文件的大小,可以发现,indata拿掉之后exe文件的大小小了很多。而若拿掉的是inbss数组,exe文件大小跟没拿掉时相差无几。

说明了:
bss段(未手动初始化的数据)并不给该段的数据分配空间,只是记录数据所需空间的大小。
data(已手动初始化的数据)段则为数据分配空间,数据保存在目标文件中。

数据段包含经过初始化的全局变量以及它们的值。 BSS 段的大小从可执行文件中得到 ,然后链接器得到这个大小的内存块,紧跟在数据段后面。当这个内存区进入程序的地址空间后全部清零。包含数据段和 BSS 段的整个区段此时通常称为数据区。

这篇关于BSS段,数据段,代码段,堆,栈的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1081102

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者