主要观点：

• 用 Perl 监控 R 脚本中的峰值物理 DRAM 使用情况，包含大量 R 代码且自解释性强。
• 介绍 R 的内存管理及工具，如内置函数 Rprof 用于采样调用栈并记录到日志文件。
• 由于 Rprof 采样频率相对较低，需设法减慢代码以捕获峰值内存使用，如在 Linux 系统中使用 valgrid。
• 提供一个简单的 R 日志记录函数 bench_time_mem，可获取总时间、R 分配的内存和日志文件大小。
• Rprof 无法直接获取计算期间的峰值内存使用，只能获取栈中分配的总内存量。
• 提出通过融合 R 和 Perl 来获取峰值 DRAM 使用，即写 Perl 脚本探测 ps 命令获取 R 进程的驻留集大小（RSS）等。

关键信息：

• 有关于 R 内存管理的背景介绍及相关工具说明。
• 给出 R 代码示例 bench_time_mem 及其运行结果。
• 比较不同代码分配相同总内存时的情况及触发垃圾回收的时间代价。
• 引出后续将在[Part 2]中介绍获取峰值 DRAM 使用的方法。

重要细节：

• R 类似 Perl 可通过提供动态分配容器让程序员无需手动管理内存，且有垃圾回收机制。
• Rprof 采样存在间隔限制及可能导致的系统扰动和结果偏差。
• 在 Linux 系统中可使用 valgrid 减慢代码以捕获内存使用情况。
• bench_time_mem 函数先触发垃圾回收，创建临时文件并开始日志记录，执行 R 表达式后解析文件获取相关信息并返回。
• 示例代码中通过 busy_wait 函数模拟工作负载及内存分配和释放操作。
• 说明 Rprof 记录的总内存量与实际峰值内存使用的区别及示例代码对比。
• 展示触发垃圾回收的时间代价与直接分配随机数数组的时间差异。