我来分享几个可能帮你解决这个fread()性能骤降问题的方案——毕竟我之前也碰到过类似的版本升级后性能波动的情况：

1. 优先升级data.table版本 #

你当前用的是1.13.2，这是R4.0刚发布时的版本，后续data.table针对R4.x做了不少性能优化和兼容性修复。建议直接升级到最新稳定版：

install.packages("data.table")

如果CRAN下载慢，也可以尝试安装开发版（注意备份你的工作环境）：

data.table::update.dev.pkg()

2. 调整fread()的关键参数 #

针对大文件和旧服务器环境，手动调整参数往往能带来明显提升：

• 指定线程数：虽然显示用12线程，但Windows Server 2008的线程调度可能对高线程数支持不佳，试试设置和物理核心数匹配的线程数，比如：

  data <- fread("mydata.csv", threads = 8)
  

• 简化类型检测：大文件的自动类型检测很耗时，暂时把integer64类型转为字符型，后续再按需转换：

  data <- fread("mydata.csv", integer64 = "character")
  

• 开启 verbose 日志：用verbose = TRUE查看读取过程的详细日志，能精准定位是卡在读取、解析还是类型转换环节：

  data <- fread("mydata.csv", verbose = TRUE)
  

3. 优化文件读取方式 #

• 检查文件完整性：确认CSV文件的格式有没有变化（比如分隔符、换行符、特殊字符），有时候文件生成时的微小异常会大幅降低解析效率。
• 分块读取合并：把大文件分成小 chunks 读取再合并，避免一次性加载带来的内存调度压力：

  chunk_size <- 1000000  # 每次读100万行
  # 先获取总行数
  total_rows <- fread("mydata.csv", nrows = 0)$NROW
  data_list <- list()
  # 循环分块读取
  for (i in seq(0, total_rows, chunk_size)) {
      data_list[[length(data_list)+1]] <- fread("mydata.csv", skip = i + 1, nrows = chunk_size)
  }
  # 合并所有块
  data <- rbindlist(data_list)
  

• 本地磁盘读取：如果文件在共享盘或网络存储上，先拷贝到服务器本地磁盘再读取——旧服务器的网络IO很可能是隐形瓶颈。

4. 系统环境优化 #

• 释放系统资源：关闭Windows Server 2008上不必要的后台进程，减少资源竞争。
• 检查磁盘状态：机械硬盘碎片化严重会大幅降低读写速度，试试整理磁盘碎片；如果有SSD，把文件移到SSD上读取。

5. 验证R版本影响 #

如果条件允许，在同一服务器上临时安装R3.6，测试同一个文件的读取速度，确认是不是R4.0与旧系统的兼容性问题导致的性能下降。如果是，可以针对性调整data.table设置，或者等待后续版本的修复。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cach dies