使用observeEvent导致内存泄漏

我使用以下代码获得累积内存。每次我在操作按钮1和2之间切换时，使用的内存都会增加

library(ggplot2)
library(shiny)
library(lobstr)

ui <- navbarPage("Test",fluidPage(fluidRow(
                     column(width = 1, actionButton("action_input_1", label = "1")), 
                     column(width = 1, actionButton("action_input_2", label = "2")),
                     column(width = 10, plotOutput("plot", width = 1400, height = 800)))))

server <- function(input, output) {
  # 1
  observeEvent(input$action_input_1, {
    output$plot <- renderPlot({
      plot(rnorm(100))
    })
    print(cat(paste0("mem used 1: ", capture.output(print(mem_used())),"\n")))
  })

  # 2
  observeEvent(input$action_input_2, {
    output$plot <- renderPlot({
      plot(rnorm(1000))
    })
    print(cat(paste0("mem used 2: ", capture.output(print(mem_used())),"\n")))
  })
}
shinyApp(ui, server)

库（ggplot2）
图书馆（闪亮）
图书馆（lobstr）
ui使用reactiveVal如何：

reactiveData <- reactiveVal(NULL)
observeEvent(input$action_input_1, reactiveData(rnorm(100)))
observeEvent(input$action_input_2, reactiveData(rnorm(1000)))
output$plot <- renderPlot(plot(reactiveData()))

使用reactiveVal如何：

reactiveData <- reactiveVal(NULL)
observeEvent(input$action_input_1, reactiveData(rnorm(100)))
observeEvent(input$action_input_2, reactiveData(rnorm(1000)))
output$plot <- renderPlot(plot(reactiveData()))

请注意，这使用了
observeEvent
，但没有嵌套
renderPlot
，我认为这是导致内存泄漏的原因。谢谢，这在示例中效果很好，但在我的用例中不起作用。实际上，我想在第一个实例中将多个参数传递给reactiveData。我想我必须使用反应值，但它不起作用。请检查此代码：
reactiveData您已关闭。更新了我上面的答案。太好了，它起作用了。你已经回答了我的问题。但我遇到了另一个问题：如果我使用“observeEvent”而不是“observeEvent”（因为reactiveData会从文件自动更新），在渲染新绘图时，我仍然会增加内存。我还尝试了
rm（list=ls（））
，
gc（reset=TRUE）
和
gc（）
但它似乎没有任何效果。请注意，这使用了
observeEvent
，但没有嵌套
渲染图
，我认为这是导致内存泄漏的原因。谢谢，这在示例中效果很好，但在我的用例中不起作用。实际上，我想在第一个实例中将多个参数传递给reactiveData。我想我必须使用反应值，但它不起作用。请检查此代码：
reactiveData您已关闭。更新了我上面的答案。太好了，它起作用了。你已经回答了我的问题。但我遇到了另一个问题：如果我使用“observeEvent”而不是“observeEvent”（因为reactiveData会从文件自动更新），我在绘制新绘图时仍会增加内存。我还尝试了
rm（list=ls（））
、
gc（reset=TRUE）
和
gc（）
，但似乎没有效果。
reactiveData <- reactiveValues(rnorm = NULL, bool_val = NULL) 

observeEvent(input$action_input_1,  {# reactiveData(rnorm(100), bool_val <- TRUE)) 
   reactiveData$rnorm <- rnorm(100)
   reactiveData$bool_val <- TRUE
})

observeEvent(input$action_input_2, { #reactiveData(rnorm(1000), bool_val <- FALSE)) 
  reactiveData$rnorm <- rnorm(1000)
  reactiveData$bool_val <-  FALSE
})

output$plot <- renderPlot(plot(reactiveData$rnorm))

reactiveData <- reactiveVal(list(rnorm = NULL, bool_val = NULL)) 

observeEvent(input$action_input_1, reactiveData(list(rnorm = 100, bool_val = TRUE)))

observeEvent(input$action_input_2, reactiveData(list(rnorm = 1000, bool_val = FALSE)))

output$plot <- renderPlot(plot(reactiveData()$rnorm))