Я заметил, что у меня часто будет работать несколько процессов R, занимающих значительный объем оперативной памяти, даже если я закрою все приложения, которые использую для R.
По большей части я использую VS Code с расширением Jupyter, и, судя по запущенным командам (ниже), затянувшиеся сеансы R, по-видимому, являются остатками последнего сеанса Jupyter в VS Code. (Время от времени открываю RStudio или JupyterLab, так как недавно перешел и нужен для сравнения.)
Чтобы проверить, повторяется ли эта проблема в другом месте, я открыл JupyterLab, и здесь та же проблема сохраняется. Инициируются несколько сеансов R (предположительно из-за того, что в IDE открыто несколько вкладок. Однако они не завершаются при закрытии). Может показаться, что проблема связана с Jupyter, однако я также видел, что другие программы, такие как Evolution, имеют такая же проблема.
Мне интересно, связано ли это с операционной системой (под управлением Ubuntu 20.04 LTS) или с программным обеспечением. В любом случае я ищу решение, которое убьет все связанные процессы, когда приложение будет закрыто.
Как видно из рисунка, они занимают примерно 4 ГБ доступной памяти, так что это не совсем мелочь. Проверив свойства процесса, я увидел, что выполняются следующие команды (некоторые дублируются):
- Идентификатор процесса 203329 и 203327
/usr/lib/R/bin/exec/R --slave -e IRkernel::main() --args/tmp/tmp-1362468kUQHDQHd8fJ.json
- Идентификатор процесса 14177 и 18379
/usr/lib/R/bin/exec/R --slient --slave --no-save --no-restore -f /home/user/.vscode/extensions/ikuyadeu.r-2.3.5/R/ справка/helpServer.R
- Идентификатор процесса 9667 и 13358
/usr/lib/R/bin/exec/R --slave -e IRkernel::main() --args/tmp/tmp-9630S3jb7T9Q3FPt.json
