调用栈的英文名叫做Call Stack，大家或多或少是有听过的，但是对于js调用栈的工作方式以及如何在工作中利用这一特性，大部分人可能没有进行过更深入的研究，这块内容可以说对我们前端来说就是所谓的基础知识，咋一看好像用处并没有很大，但掌握好这个知识点，就可以让我们在以后可以走的更远，走的更快！
博客、前端积累文档、公众号、GitHub
目录数据结构：栈
调用栈是什么？用来做什么？
调用栈的运行机制
调用栈优化内存
调用栈debug大法
数据结构：栈栈是一种遵从后进先出(LIFO)原则的有序集合，新元素都靠近栈顶，旧元素都接近栈底。
生活中的栗子，帮助一下理解：
餐厅里面堆放的盘子(栈)，一开始放的都在下面(先进)，后面放的都在上面(后进)，洗盘子的时候先从上面开始洗(先出)。
调用栈是什么？用来做什么？调用栈是一种栈结构的数据，它是由调用侦组成的。
调用栈记录了函数的执行顺序和函数内部变量等信息。
调用栈的运行机制机制：
程序运行到一个函数，它就会将其添加到调用栈中，当从这个函数返回的时候，就会将这个函数从调用栈中删掉。
看一下例子帮助理解：
// 调用栈中的执行步骤用数字表示 printSquare(5); // 1 添加 function printSquare(x) { var s = multiply(x, x); // 2 添加 => 3 运行完成，内部没有再调用其他函数，删掉 console.log(s); // 4 添加 => 5 删掉 // 运行完成 删掉printSquare } function multiply(x, y) { return x * y; }调用栈中的执行步骤如下(删除multiply的步骤被省略了)：
调用侦：
每个进入到调用栈中的函数，都会分配到一个单独的栈空间，称为“调用侦”。
在调用栈中每个“调用侦”都对应一个函数，最上方的调用帧称为“当前帧”，调用栈是由所有的调用侦形成的。
找到一张图片，调用侦：
调用栈的内存消耗：
如上图，函数的变量等信息会被调用侦保存起来，所以调用侦中的变量不会被垃圾收集器回收。
当函数嵌套的层级比较深了，调用栈中的调用侦比较多的时候，这些信息对内存消耗是非常大的。
针对这种情况除了我们要尽量避免函数层级嵌套的比较深之外，ES6提供了“尾调用优化”来解决调用侦过多，引起的内存消耗过大的问题。
何谓尾调用：
尾调用指的是：函数的最后一步是调用另一个函数。
function f(x){ return g(x); // 最后一步调用另一个函数并且使用return } function f(x){ g(x); // 没有return 不算尾调用 因为不知道后面还有没有操作 // return undefined; // 隐式的return }尾调用优化优化了什么？
尾调用用来删除外层无用的调用侦，只保留内层函数的调用侦，来节省浏览器的内存。
下面这个例子调用栈中的调用侦一直只有一项，如果不使用尾调用的话会出现三个调用侦：
a() // 1 添加a到调用栈 function a(){ return b(); // 在调用栈中删除a 添加b } function b(){ return c() // 删除b 添加c }防止爆栈：
浏览器对调用栈都有大小限制，在ES6之前递归比较深的话，很容易出现“爆栈”问题(stack overflow)。
现在可以使用“尾调用优化”来写一个“尾递归”，只保存一个调用侦，来防止爆栈问题。
注意：
只有不再用到外层函数的内部变量，内层函数的调用帧才会取代外层函数的调用帧。
如果要使用外层函数的变量，可以通过参数的形式传到内层函数中
function a(){ var aa = 1; let b = val => aa + val // 使用了外层函数的参数aa return b(2) // 无法进行尾调用优化 }尾调用优化只在严格模式下开启，非严格模式是无效的。
如果环境不支持“尾调用优化”，代码还可以正常运行，是无害的！
更多：
关于尾递归以及更多尾调用优化的内容，推荐查阅
调用栈debug大法查看调用栈有什么用
查看函数的调用顺序是否跟预期一致，比如不同判断调用不同函数。
快速定位问题/修改三方库的代码。
当接手一个历史项目，或者引用第三方库出现问题的时候，可以先查看对应API的调用栈，找到其中涉及的关键函数，针对性的修复它。
通过查看调用栈的形式，帮助我快速定位问题，修改三方库的源码。
如何查看调用栈
只查看调用栈：console.trace
a() function a() { b(); } function b() { c() } function c() { let aa = 1; console.trace() }如图所示,点击右侧还能查看代码位置：
bugger打断点形式，这也是我最喜欢的调试方式：
平时需要有意识的去做这种小的优化(我现在就是)，尽量写最佳实践的代码。