更新R与R Studio后，M1 Max设备上Rmarkdown运行远慢于R脚本

在M1 Max设备上更新到最新版R和RStudio后，出现R Markdown运行代码的速度远慢于常规R脚本的问题，具体表现为：

• 仅在加载大量数据（如本次测试的3GB数据）时出现性能差异，无大数据加载时两者性能相近；
• 某段代码在R脚本与R Markdown中的耗时对比：
  R脚本耗时：

  user	system	Elapsed
  0.437	0.037	0.490

  R Markdown耗时：

  user	system	Elapsed
  21.820	0.431	25.243

• 加载tidyverse后运行以下测试代码，R脚本耗时0.02736592秒，R Markdown耗时2.401871秒：

start_time <- Sys.time()

mpg %>% 
  mutate(age = if_else(year > 2000, "New", "Old")) %>% 
  group_by(age) %>% 
  summarize(cyl = mean(cyl, na.rm = TRUE))

Sys.time() - start_time

已尝试卸载重装rmarkdown包、重装R、RStudio和Anaconda，问题仍未解决。

• 关闭R Markdown自动预览功能：RStudio的实时预览会在代码运行后自动渲染输出，处理大数据时额外消耗资源。打开R Markdown文档后，点击右上角「Preview」旁的下拉菜单，选择「Disable Auto Preview」，再重新运行代码测试。
• 优化代码块chunk选项：给代码块添加cache=TRUE缓存计算结果，避免重复执行；同时关闭不必要的输出（如echo=FALSE）减少渲染负担，示例：

```{r, cache=TRUE, echo=FALSE}
# 你的业务代码

- **用Rosetta 2模式运行RStudio**：Apple Silicon架构下部分R包可能存在适配问题，右键点击应用程序中的RStudio，选择「显示简介」，勾选「使用Rosetta打开」，重启后测试性能。
- **手动管理内存**：在代码运行前后调用`gc()`触发垃圾回收，释放内存空间：
```r
start_time <- Sys.time()
gc() # 运行前清理内存
mpg %>% 
  mutate(age = if_else(year > 2000, "New", "Old")) %>% 
  group_by(age) %>% 
  summarize(cyl = mean(cyl, na.rm = TRUE))
gc() # 运行后清理内存
Sys.time() - start_time

• 更新/切换knitr版本：knitr是R Markdown的核心渲染包，尝试安装开发版：

install.packages("devtools")
devtools::install_github("yihui/knitr")

或回退到稳定版，排查是否为版本兼容性问题。

• 切换到系统默认R环境：避免Anaconda环境干扰，打开RStudio的「Tools」→「Global Options」→「R Version」，选择系统原生安装的R版本（而非Anaconda提供的R）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sarab