谁在 OpenCPU 中管理（创建、分配内存等）R 会话/R 进程？
Who manages (creates, allocates memory, etc.) R sessions / R processes within OpenCPU?
我们有一个 OpenCPU 云服务器，安装在带有 Apache 2.0 和 rApache 的 RedHat 服务器上，运行 进行一些内存和处理密集型计算。我们的应用 运行 相当慢（比在功能较弱的笔记本电脑上慢）- 我们认为这是因为服务器上的内存分配。
出于这个原因，我们为服务器并行化了应用程序（使用 parallel 包），但即使通常可以在服务器上 运行 许多（超过 20 个）并行 R 作业，我们的应用程序只能 运行 18岁左右。
为了了解发生了什么，我的问题是：当我通过 OpenCPU Web 界面调用 R 函数时，服务器 creates/spawns R 的哪个组件处理和管理它们的内存分配？是 r_mod 还是 Apache 服务器本身，通过其他一些模块？ Prefork MPM 对此有影响吗（基于 ）？这项工作的哪一部分是由 OpenCPU 完成的？
我阅读了 OpenCPU 文档、rApache 文档以及关于 OpenCPU 的所有 Whosebug 问题，但我没有设法理解 R 进程是如何管理的。抱歉，如果我遗漏了什么，如果有人能指出这些信息的来源，我将不胜感激。
缓慢的原因可能是应用程序需要未预加载的包，因此需要为每个请求一遍又一遍地加载它们。
为了加快速度，请尝试将您的包添加到 /etc/opencpu/server.conf 中的 preload 或将预处理 R 代码添加到 /etc/opencpu/Rprofile 以加载所需的包/数据。
回答您的问题：
- Apache2 prefork 维护一个工作进程池。池的大小
n 可在 Apache 中使用 StartServers、MinSpareServers、MaxSpareServers、MaxRequestWorkers 等进行配置。因为每个 R worker 使用大量资源，所以不应设置得太高。
- 启动时，每个 apache2 工作进程都会启动一个新的私有 R 进程。然后每个 R 进程加载 opencpu 包及其依赖项，
preload 个包，并运行 /etc/opencpu/Rprofile。因此，它总共使用 n 倍于在 R 中加载这些内容所需的内存量。
- 每个请求都在临时沙箱分支中的随机工作程序中执行。如果请求需要未预加载的 R 包，则必须按需加载这些包。这会使请求变慢。
- 请求完成后，临时沙盒叉将被杀死，工作人员将被清理。
我们有一个 OpenCPU 云服务器，安装在带有 Apache 2.0 和 rApache 的 RedHat 服务器上，运行 进行一些内存和处理密集型计算。我们的应用 运行 相当慢（比在功能较弱的笔记本电脑上慢）- 我们认为这是因为服务器上的内存分配。
出于这个原因，我们为服务器并行化了应用程序（使用 parallel 包），但即使通常可以在服务器上 运行 许多（超过 20 个）并行 R 作业，我们的应用程序只能 运行 18岁左右。
为了了解发生了什么，我的问题是：当我通过 OpenCPU Web 界面调用 R 函数时，服务器 creates/spawns R 的哪个组件处理和管理它们的内存分配？是 r_mod 还是 Apache 服务器本身，通过其他一些模块？ Prefork MPM 对此有影响吗（基于
我阅读了 OpenCPU 文档、rApache 文档以及关于 OpenCPU 的所有 Whosebug 问题，但我没有设法理解 R 进程是如何管理的。抱歉，如果我遗漏了什么，如果有人能指出这些信息的来源，我将不胜感激。
缓慢的原因可能是应用程序需要未预加载的包，因此需要为每个请求一遍又一遍地加载它们。
为了加快速度，请尝试将您的包添加到 /etc/opencpu/server.conf 中的 preload 或将预处理 R 代码添加到 /etc/opencpu/Rprofile 以加载所需的包/数据。
回答您的问题：
- Apache2 prefork 维护一个工作进程池。池的大小
n可在 Apache 中使用StartServers、MinSpareServers、MaxSpareServers、MaxRequestWorkers等进行配置。因为每个 R worker 使用大量资源，所以不应设置得太高。 - 启动时，每个 apache2 工作进程都会启动一个新的私有 R 进程。然后每个 R 进程加载 opencpu 包及其依赖项，
preload个包，并运行/etc/opencpu/Rprofile。因此，它总共使用n倍于在 R 中加载这些内容所需的内存量。 - 每个请求都在临时沙箱分支中的随机工作程序中执行。如果请求需要未预加载的 R 包，则必须按需加载这些包。这会使请求变慢。
- 请求完成后，临时沙盒叉将被杀死，工作人员将被清理。