是否可以在R会话中手动分配内存？我在共享的Windows服务器上工作，有时会遇到内存问题。使用Stata时，可以使用以下方式为该会话分配内存：
set min_memory 50g
R中有类似的东西吗？
为什么我需要这样的命令？
假设我们有一个脚本可以将RAM使用率提高到20Gb，但大多数时候只使用5Gb。 R处理它的自然方式是仅在需要时分配内存（在大多数情况下似乎是合理的）。但是想象一下，你需要在一个共享服务器上运行这个程序（比那个RAM多得多），由于其他用户的需要，它可以在程序达到峰值时没有20Gb的可用内存。
在那种情况下，我认为通过在启动程序时为此R会话（在Stata中可能）分配20Gb之前避免这种风险会很好，然后避免在运行中浪费资源甚至没有完成。
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TL; DR：我做了很多挖掘工作，找不到任何暗示“最小内存大小”设置的内容。
如果我正确理解了您的问题，您希望R为会话预先请求非常大的（20 Gb）内存量，然后自行管理此内存，以确保在需要时可用资源。从我能够收集的信息来看，这是不可能的，它与R的设计师采用的策略大致相反。
正如您所说，R通过以下方式分配和管理内存：
对于小分配，我认为第3步是使用C函数alloca()完成的，它使用堆栈;对于较大的函数，它使用malloc()在堆上分配。这个有效意味着什么是R可以请求一小段内存（128字节，根据Advanced R）来管理自己来得很快的小对象，但对于较大的对象它让操作系统处理它。
我从源代码和R internals的评论中看到的所有焦点都表明，开发团队专注于编写只能保存当前计算所需内存量的软件，然后立即释放它： / p>
我们希望将堆大小设置为适合当前的级别 计算。本机制仅使用当前的大小 live heap提供有关当前需求的信息;自从 当前的实时堆大小可以是非常不稳定的调整机制 只是逐步调整。更复杂的策略会 使用更多的实时堆历史记录（source中的第314-320行）
话虽如此，可能会有一个包或扩展重写了一些我不知道的核心功能 - 尽管这似乎与R写的方式有很大的不同，但它可能是一个项目的fork而不是包。如果你不想自己做这件事，我会建议一个更平凡的解决方案，比如在一夜之间运行你的程序以避免资源竞争。或者逐步处理您的数据，或者查看数据库或bigmemory包之类的内容是否可以帮助您。祝你好运！