在基于RTOS的应用程序中，每个任务都有自己的堆栈空间。堆栈的大小设置既不能过大，以免浪费内存资源，也不能过小，以免在运行过程中发生任务栈溢出而导致系统出现异常行为。

确实，当应用程序表现出奇怪行为时，我们首先会考虑堆栈大小是否足够。

但任务所需的堆栈大小与具体应用相关，如何确定任务堆栈的大小？

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通过分析任务实现，我们可以通过手动计算的方法获取任务所需的堆栈空间：

1. 所有函数嵌套调用所需的内存

对于每个层级的函数调用：

🔸根据CPU架构，存储一个指向函数调用返回地址的指针。一些CPU实际上将函数返回地址保存在特殊寄存器中（通常称为链接寄存器LR）。但如果该函数嵌套调用其它函数，则调用者必须保存链接寄存器的内容，因此，计算时我们假设指针也被压入堆栈。

🔸函数调用时，传递参数所需的内存。参数通常使用寄存器传递，但同样，如果一个函数调用其它函数，寄存器内容需要保存到堆栈中。因此，假设使用堆栈传递所有参数以确定任务堆栈的大小。

🔸存储函数的局部变量所需内存空间。

🔸用于函数运行过程中内部状态保存所需的堆栈空间 。

2. 完整的CPU上下文存储空间，上下文通常指CPU的寄存器现场，如果需要FPU功能，还需保存相应的FPU寄存器

3. 中断处理现场保存****。如果没有独立的中断堆栈，还需在任务堆栈中为每个可能嵌套的ISR增加存储CPU上下文的空间，以及ISR中的局部变量所需的堆栈空间。

将所有这些信息加起来是一件繁琐的工作，而得到的数字仅是堆栈的最低需求。计算是假定已知代码的确切路径，但有时并不可能。例如调用printf()函数时，很难猜测printf()需要多少堆栈空间。为了应用安全，我们还需要在计算值的基础上，乘以一些安全系数，如1.5到2.0。推算出任务堆栈值后，我们可以通过调试手段进一步优化设置。

许多IDE的调试器都提供了内核感知插件，该插件允许用户查看某些内核数据结构如任务的状态，如图1所示，IAR提供了FreeRTOS感知插件。通过IDE的内核感知插件，应用停止运行时，可以查看当前任务堆栈使用情况，基于插件提供的信息调整任务堆栈设置，但只能获得某个瞬间的快照。

图1 IDE提供的内核感知功能

为了实时监控任务堆栈使用，优化堆栈设置，我们还可以借助RTOS的可视化分析工具，如Tracealyzer，在运行时监控堆栈使用情况。通过堆栈使用视图显示随时间的变化，每个任务使用或未使用的堆栈数量，从而调整任务堆栈设置，优化内存使用。

图2 Tracealyzer的堆栈使用捕获

一般来说，任务堆栈可以从一个比较大的堆栈空间开始，在运行时监视堆栈空间的使用情况，以查看应用程序运行一段时间后实际使用了多少堆栈空间。基于可视化分析，用户可以更清晰直观的掌握系统中内存的使用情况，进而开发出更高质量的代码。

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