CPU r语言 内存 r语言 虚拟内存

在众多编程语言中，R语言是典型的运行慢和耗内存。当数据表比较庞大（比如一个数据集达100G），而内存有限时（比如一台普通电脑内存16G），使用R语言一次读入和处理，常规做法完全不可行。即使调大虚拟内存（swap空间），使用memory.limit（Windows系统）或 ulimit -s -v（Linux系统）等操作（虚拟内存其实很慢），即使再辅之以rm()和gc()及时清理内存（个人感觉效果甚微），也会让电脑运行陷入无止尽的卡顿中。当硬件设备有限时，我们可以使用并行运算和分段技巧应对这种情形。

R语言中一般使用parallel包完成并行运算，具体写法此处不赘述，请自行查阅相关资料。建议使用Linux或Mac执行并行运算，因为可以使用FORK模式共享主程序的变量从而节约内存。并行运算不仅可以解决运行速度慢的问题，还可以用于及时回收内存，效果明显优于rm和gc（R语言的内存管理特点请参考相关资料，值得注意的是，同名变量有可能出现多份拷贝）。当我们估计某一段代码会产生较多的临时变量时，可以将这段代码放入并行运算中（新开一个集群cluster），运行完后关闭cluster即可回收所有内存。如果某段代码完整运行完需要大量内存，担心内存不够用时，可以再将代码分段（每运行完一段就回收一次cluster），比如按col将数据表分成100份，原本需要60G内存的操作，可优化到仅需6G。简言之，并行结合分段，可以将CPU和内存的使用优化到非常舒服的状态。

另外，将中间结果保存到硬盘，也是一种节约时间和内存的技巧。一方面，当需要重新调用程序，则可以直接“读档”（中间结果）来节约时间；另一方面，由于产生中间结果时，已经消耗了较多内存而又无法很好得回收内存时，重启R再读档中间结果，则可回收大量内存。注意，当中间结果较大时，应该分段保存（比如将8G的数据表分成16份）。读取时，若内存够用，则可使用多个CPU同时读取再合并；若担心读取时内存不够用，再使用分段的技巧读取。由于读取再合并结果后，实际上总共会有2份数据，若担心rm和gc回收效果不佳，则可将读取和合并的操作放入新的cluster中，合并后关掉cluster即可。

简单的“存档”和“读档”代码示例如下

library(dplyr)
library(parallel)

# Save data_Methy
cl <- makeCluster(1, type="FORK")
out<-parLapply(cl,1,function(j){
  temp<-list()
  for (i in 1:8){
    start<-(i-1)*36+2
    end<-i*36+1
    batch_col<-c(1,c(start:end))
    temp[[i]]<-data_methy_m %>% select(c(1,batch_col))
  }
  return(temp)
})[[1]]
stopCluster(cl)

x<-1:8
cl <- makeCluster(8, type="FORK")
parLapply(cl,x,function(i){
  write.table(out[[i]],file=paste("Methylation/Methy_beta_",as.character(i),".tsv",sep=""),row.names = F,sep="\t")
  return(0)
})[[1]]
stopCluster(cl)

# Load data_Methy
cl <- makeCluster(1, type="FORK")
data_methy_m<-parLapply(cl,1,function(j){
  for (k in 1:8){
    cl_2 <- makeCluster(1, type="FORK")
    results<-parLapply(cl_2,k,function(i){
      temp<-read.table(paste("Methylation/Methy_beta_",as.character(i),".tsv",sep=""),sep="\t",header=T) %>% as_tibble()
      if (i>1){
        temp<-inner_join(results,temp,by="Composite.Element.REF")
      }
      return(temp)
    })[[1]]
    stopCluster(cl_2)
  }
  return(results)
})[[1]]
stopCluster(cl)