为了进一步说明频繁重启的常见策略，我们可以使用littler，它允许我们直接从命令行运行简单的表达式。这里有一个例子，我有时会用不同的BLAS为一个简单的交叉刺计时。

 r -e'N<-3*10^3; M<-matrix(rnorm(N*N),ncol=N); print(system.time(crossprod(M)))'

同样的,

 r -lMatrix -e'example(spMatrix)'

加载Matrix包(通过——packages | -l开关)并运行spMatrix函数的示例。由于总是“新鲜”开始，这个方法在包开发过程中也是一个很好的测试。

最后但并非最不重要的是，r在脚本中使用'#!/usr/bin/r shebang-header。Rscript是little不可用的替代方案(例如在Windows上)。

gData包中的llfunction也可以显示每个对象的内存使用情况。

gdata::ll(unit='MB')

如果真的想避免泄漏，应该避免在全局环境中创建任何大对象。

我通常做的是有一个函数来完成这项工作并返回NULL -所有数据都在这个函数或它调用的其他函数中读取和操作。

确保在可重复的脚本中记录您的工作。不时地重新打开R，然后source()您的脚本。您将清除不再使用的任何东西，作为一个额外的好处，您将测试您的代码。

For both speed and memory purposes, when building a large data frame via some complex series of steps, I'll periodically flush it (the in-progress data set being built) to disk, appending to anything that came before, and then restart it. This way the intermediate steps are only working on smallish data frames (which is good as, e.g., rbind slows down considerably with larger objects). The entire data set can be read back in at the end of the process, when all the intermediate objects have been removed.

dfinal <- NULL
first <- TRUE
tempfile <- "dfinal_temp.csv"
for( i in bigloop ) {
    if( !i %% 10000 ) { 
        print( i, "; flushing to disk..." )
        write.table( dfinal, file=tempfile, append=!first, col.names=first )
        first <- FALSE
        dfinal <- NULL   # nuke it
    }

    # ... complex operations here that add data to 'dfinal' data frame  
}
print( "Loop done; flushing to disk and re-reading entire data set..." )
write.table( dfinal, file=tempfile, append=TRUE, col.names=FALSE )
dfinal <- read.table( tempfile )

请注意这些数据。table包的tables()似乎是Dirk的.ls.objects()自定义函数的一个很好的替代品(在前面的回答中有详细说明)，尽管只是针对data.frames/tables，而不是矩阵，数组，列表。