R Markdown 跳过中间变量缓存结果

当要从一个很大的数据集中取子集进行分析，且不想生成中间状态的 csv 文件只用于快速生成报告时，你就需要用到 knitr 的缓存功能了。

knitr 默认的缓存就是 lazy 的，所以如果后面的代码只使用了这个子集的数据，直接在代码块上加上 cache = TRUE 配置就可以避免每次渲染都加载一次这个大数据集。如果这个代码块的数据和输出格式没有相关性的话，建议还加上 cache.path = "cache/" 这个配置，可以在切换输出格式的情况下也共用缓存。缓存的自动刷新条件可以用 cache.extra 控制，具体用法可参考 rmarkdown-cookbook 的文档。

然而，在数据集非常大的情况下，你可能会碰到 long vectors not supported yet 这个报错。这种情况下 knitr 默认的缓存机制已经不能满足需求了，我们需要更灵活的可以定制化的缓存。此时我们可以用 xfun::cache_rds() 来实现：

```{r res, cache.path = "cache/"}
res <- xfun::cache_rds({
  cars <- reda_csv(files)
  cars %>%
    filter(model = y)
}, name = "res.rds", hash = list(files, y))
```

xfun::cache_rds() 的第一个参数是要缓存的表达式，在首次执行完成后结果会被缓存并赋值给 res，再下一次执行时就可以直接从缓存中加载变量赋值给 res 了。

name 参数用于在非 knitr 环境（例如在 RStudio 中跑代码块）下和 knitr 环境复用同一个缓存文件，文件名需要和代码块的标签保持一致。注意还需要保证两种环境下 dir 参数一致，在 knitr 环境下 dir 参数默认值为 cache.path 的值，非 knitr 环境下默认为 cache/。这也是使用 xfun::cache_rds() 独有的优势，可以在 RStudio 的 notebook 环境下复用 knitr 的缓存。

hash 参数会影响缓存的文件名，所以一旦 hash 的内容发生变化就会重新计算，相当于 cache.extra。

这样就实现了跳过中间生成的大数据集 cars 直接缓存最终结果，非常方便。

Update (2022-04-22): 截至目前 RStudio 仍未支持在 R Notebook 环境下复用 knitr 缓存，见 rstudio/rstudio#9291。