函数调用:为什么会发生stack overflow?

为什么我们需要程序栈?

我们还是从一个非常简单的 C 程序 function_example.c 看起。

简单的函数调用

这个程序定义了一个简单的函数 add，接受两个参数 a 和 b，返回值就是 a+b。而 main函数里则定义了两个变量 x 和 y，然后通过调用这个 add 函数，来计算 u=x+y，最后把 u的数值打印出来。

程序编译

我们把这个程序编译之后，objdump 出来。我们来看一看对应的汇编代码

可以看出来，在这段代码里，main 函数和上一节我们讲的的程序执行区别并不大，它主要是把 jump 指令换成了函数调用的 call 指令。call 指令后面跟着的，仍然是跳转后的程序地址。

我们来看 add 函数。可以看到，add 函数编译之后，代码先执行了一条 push 指令和一条mov 指令;在函数执行结束的时候，又执行了一条 pop 和一条 ret 指令。这四条指令的执行，其实就是在进行我们接下来要讲压栈(Push)和出栈(Pop)操作。

你有没有发现，函数调用和上一节我们讲的 if...else 和 for/while 循环有点像。它们两个都是在原来顺序执行的指令过程里，执行了一个内存地址的跳转指令，让指令从原来顺序执行的过程里跳开，从新的跳转后的位置开始执行。

但是，这两个跳转有个区别，if...else 和 for/while 的跳转，是跳转走了就不再回来了，就在跳转后的新地址开始顺序地执行指令。

而函数调用的跳转，在对应函数的指令执行完了之后，还要再回到函数调用的地方，继续执行 call 之后的指令。

那我们有没有一个可以不跳转回到原来开始的地方，来实现函数的调用呢?直觉上似乎有这么一个解决办法。你可以把调用的函数指令，直接插入在调用函数的地方，替换掉对应的call 指令，然后在编译器编译代码的时候，直接就把函数调用变成对应的指令替换掉。

不过，仔细琢磨一下，你会发现这个方法有些问题。如果函数 A 调用了函数 B，然后函数B 再调用函数 A，我们就得面临在 A 里面插入 B 的指令，然后在 B 里面插入 A 的指令，这样就会产生无穷无尽地替换。就好像两面镜子面对面放在一块儿，任何一面镜子里面都会看到无穷多面镜子。

Infinite Mirror Effect，如果函数 A 调用 B，B 再调用 A，那么代码会无限展开，看来，把被调用函数的指令直接插入在调用处的方法行不通。那我们就换一个思路，能不能把后面要跳回来执行的指令地址给记录下来呢?就像前面讲 PC 寄存器一样，我们可以专门设立一个“程序调用寄存器”，来存储接下来要跳转回来执行的指令地址。等到函数调用结束，从这个寄存器里取出地址，再跳转到这个记录的地址，继续执行就好了。

但是在多层函数调用里，简单只记录一个地址也是不够的。我们在调用函数 A 之后，A 还可以调用函数 B，B 还能调用函数 C。这一层又一层的调用并没有数量上的限制。在所有函数调用返回之前，每一次调用的返回地址都要记录下来，但是我们 CPU 里的寄存器数量并不多。像我们一般使用的 Intel i7 CPU 只有 16 个 64 位寄存器，调用的层数一多就存不下了。

最终，计算机科学家们想到了一个比单独记录跳转回来的地址更完善的办法。我们在内存里面开辟一段空间，用栈这个后进先出(LIFO，Last In First Out)的数据结构。栈就像一个乒乓球桶，每次程序调用函数之前，我们都把调用返回后的地址写在一个乒乓球上，然后塞进这个球桶。这个操作其实就是我们常说的压栈。如果函数执行完了，我们就从球桶里取出最上面的那个乒乓球，很显然，这就是出栈。

拿到出栈的乒乓球，找到上面的地址，把程序跳转过去，就返回到了函数调用后的下一条指令了。如果函数 A 在执行完成之前又调用了函数 B，那么在取出乒乓球之前，我们需要往球桶里塞一个乒乓球。而我们从球桶最上面拿乒乓球的时候，拿的也一定是最近一次的，也就是最下面一层的函数调用完成后的地址。乒乓球桶的底部，就是栈底，最上面的乒乓球所在的位置，就是栈顶。

在真实的程序里，压栈的不只有函数调用完成后的返回地址。比如函数 A 在调用 B 的时候，需要传输一些参数数据，这些参数数据在寄存器不够用的时候也会被压入栈中。整个函数 A 所占用的所有内存空间，就是函数 A 的栈帧(Stack Frame)。Frame 在中文里也有“相框”的意思，所以，每次到这里，我都有种感觉，整个函数 A 所需要的内存空间就像是被这么一个“相框”给框了起来，放在了栈里面。

而实际的程序栈布局，顶和底与我们的乒乓球桶相比是倒过来的。底在最上面，顶在最下面，这样的布局是因为栈底的内存地址是在一开始就固定的。而一层层压栈之后，栈顶的内存地址是在逐渐变小而不是变大。

对应上面函数 add 的汇编代码，我们来仔细看看，main 函数调用 add 函数时，add 函数入口在 0~1 行，add 函数结束之后在 12~13 行。

我们在调用第 34 行的 call 指令时，会把当前的 PC 寄存器里的下一条指令的地址压栈，保留函数调用结束后要执行的指令地址。而 add 函数的第 0 行，push rbp 这个指令，就是在进行压栈。这里的 rbp 又叫栈帧指针(Frame Pointer)，是一个存放了当前栈帧位置的寄存器。push rbp 就把之前调用函数，也就是 main 函数的栈帧的栈底地址，压到栈顶。

接着，第 1 行的一条命令 mov rbp, rsp 里，则是把 rsp 这个栈指针(Stack Pointer)的值复制到 rbp 里，而 rsp 始终会指向栈顶。这个命令意味着，rbp 这个栈帧指针指向的地址，变成当前最新的栈顶，也就是 add 函数的栈帧的栈底地址了。

而在函数 add 执行完成之后，又会分别调用第 12 行的 pop rbp 来将当前的栈顶出栈，这部分操作维护好了我们整个栈帧。然后，我们可以调用第 13 行的 ret 指令，这时候同时要把 call 调用的时候压入的 PC 寄存器里的下一条指令出栈，更新到 PC 寄存器中，将程序的控制权返回到出栈后的栈顶。

如何构造一个 stack overflow?

通过引入栈，我们可以看到，无论有多少层的函数调用，或者在函数 A 里调用函数 B，再在函数 B 里调用 A，这样的递归调用，我们都只需要通过维持 rbp 和 rsp，这两个维护栈顶所在地址的寄存器，就能管理好不同函数之间的跳转。不过，栈的大小也是有限的。如果函数调用层数太多，我们往栈里压入它存不下的内容，程序在执行的过程中就会遇到栈溢出的错误，这就是大名鼎鼎的“stack overflow”。

要构造一个栈溢出的错误并不困难，最简单的办法，就是我们上面说的 Infiinite MirrorEffect 的方式，让函数 A 调用自己，并且不设任何终止条件。这样一个无限递归的程序，在不断地压栈过程中，将整个栈空间填满，并最终遇上 stack overflow。

除了无限递归，递归层数过深，在栈空间里面创建非常占内存的变量(比如一个巨大的数组)，这些情况都很可能给你带来 stack overflow。相信你理解了栈在程序运行的过程里面是怎么回事，未来在遇到 stackoverflow 这个错误的时候，不会完全没有方向了。