RStudio突然非常缓慢（2019年3月12日）

上周五我遇到了超级慢的问题，然后它工作了3天，现在又回来了

起初我以为是互联网连接，但事实似乎并非如此。 我已经尝试过各种方法，例如： -重新安装RStudio
-多次重新启动电脑
-使用不同的internet网络
-删除我能找到的所有.RData和.rdstory文件

但它仍然以爬行的速度前进

今天早上，它按预期运行，几个小时后，在工作时，同样的笔记本电脑，它再次超慢

我几乎没有打开其他程序，每次重新启动后，从一开始就很慢

有没有人对如何找出原因以及如何解决问题有什么建议

我正在Windows7 professional上运行RStudio的1.1.463版

 sessionInfo()
R version 3.5.2 (2018-12-20)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1

Matrix products: default

locale:
[1] LC_COLLATE=Dutch_Netherlands.1252  LC_CTYPE=Dutch_Netherlands.1252    LC_MONETARY=Dutch_Netherlands.1252 LC_NUMERIC=C                      
[5] LC_TIME=Dutch_Netherlands.1252    

attached base packages:
[1] grid      stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] flowPeaks_1.26.0           PerformanceAnalytics_1.5.2 xts_0.11-2                 zoo_1.8-4                  gtools_3.8.1              
 [6] lemon_0.4.3                gridExtra_2.3              pryr_0.1.4                 scales_1.0.0               stringi_1.3.1             
[11] V8_2.0                     taRifx_1.0.6.1             webshot_0.5.1              broom_0.5.1                forcats_0.4.0             
[16] stringr_1.4.0              dplyr_0.8.0.1              purrr_0.3.1                readr_1.3.1                tibble_2.0.1              
[21] tidyverse_1.2.1            randomForest_4.6-14        yaml_2.2.0                 plyr_1.8.4                 colourpicker_1.0          
[26] DT_0.5                     tidyr_0.8.3                htmlwidgets_1.3            plotly_4.8.0               ggplot2_3.1.0             
[31] bit64_0.9-7                bit_1.1-14                 lubridate_1.7.4            shinyWidgets_0.4.5         shinyjqui_0.3.2           
[36] shinyjs_1.0                shinydashboard_0.7.1       shinyBS_0.61               data.table_1.12.0          shiny_1.2.0               

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] httr_1.4.0        jsonlite_1.6      viridisLite_0.3.0 modelr_0.1.4      assertthat_0.2.0  cellranger_1.1.0  pillar_1.3.1      backports_1.1.3  
 [9] lattice_0.20-38   quadprog_1.5-5    glue_1.3.0        digest_0.6.18     promises_1.0.1    rvest_0.3.2       colorspace_1.4-0  htmltools_0.3.6  
[17] httpuv_1.4.5.1    pkgconfig_2.0.2   haven_2.1.0       xtable_1.8-3      later_0.8.0       generics_0.0.2    withr_2.1.2       lazyeval_0.2.1   
[25] cli_1.0.1         magrittr_1.5      crayon_1.3.4      readxl_1.3.0      mime_0.6          nlme_3.1-137      xml2_1.2.0        tools_3.5.2      
[33] hms_0.4.2         munsell_0.5.0     compiler_3.5.2    rlang_0.3.1       rstudioapi_0.9.0  crosstalk_1.0.0   miniUI_0.1.1.1    gtable_0.2.0     
[41] codetools_0.2-15  curl_3.3          reshape2_1.4.3    R6_2.4.0          knitr_1.22        Rcpp_1.0.0        xfun_0.5          tidyselect_0.2.5 

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内存使用是正常的，大约350000K，因为您一直在清理您的工作区？另外，您是否尝试过打开vanilla R并测试性能？是的，我从clear workspace/environment开始。我的应用程序甚至以rm（list=ls（），envir=environment（））开始。我现在还直接在Rstudio中运行了rm（list=ls（）），没有任何变化。如何正确运行R？以前从未这样做过内存使用是正常的，大约350000K，因为您总是清理您的工作区？此外，您是否尝试过打开vanilla R并测试性能？是的，我从clear workspace/environment开始。我的应用程序甚至以rm（list=ls（），envir=environment（））开始。我现在还直接在Rstudio中运行了rm（list=ls（）），没有任何变化。如何正确运行R？以前从未这样做过