R突然使用20GB的内存

1. 确认内存使用情况

可以使用内置的memory.size()函数检查R使用的内存量。也可以使用第三方pryr包中的mem_used()函数进行内存检查。

2. 确认是否有对象占用了过多的内存

使用ls()函数查看已加载的对象并使用object.size()函数计算它们占用的内存量。

3. 确认是否存在内存泄漏

使用gc()函数触发垃圾回收。

4. 修改代码和数据结构

a. 如果使用的是R数据框和列表(Project Normalized Format)，可以尝试使用data.table和dplyr等包进行性能优化。

b. 如果使用的是R循环，可以使用向量操作和函数式编程技术替代循环。

c. 如果使用的是R中的堆栈空间而不是寄存器，则需要将数据和代码尽可能地转化为使用堆中的对象。

5. 使用RStudio或命令行优化参数

可以使用--max-memory-size和--min-memory-size选项来设置R的内存使用限制。例如，以下命令将R最小内存限制设置为2GB，最大内存限制设置为4GB：

R --min-memory-size=2G --max-memory-size=4G

注意：在使用这些选项进行优化时，应该注意避免将最大内存限制设置为太大，在内存不足时可能会导致R崩溃。