yabai项目中Emacs在macOS上的性能问题分析与解决方案
2025-05-07 13:39:47作者:薛曦旖Francesca
在macOS系统上使用Emacs编辑器时,部分用户会遇到严重的性能问题。本文将以yabai项目用户反馈的案例为基础,深入分析这一问题的成因并提供有效的解决方案。
问题现象
当用户在macOS 14.5系统(Apple M1 Max芯片,64GB内存)上运行Emacs 29.1(通过Homebrew的emacs-mac包安装)时,会出现以下典型症状:
- 系统响应变慢,出现"彩虹球"等待光标
- CPU使用率飙升到95%以上
- 图形界面版本出现此问题,但终端模式(emacs -nw)运行正常
问题分析
经过技术分析,这个问题主要源于以下几个方面:
- emacs-mac包的兼容性问题:Homebrew提供的emacs-mac包在M1芯片的macOS系统上存在已知的性能缺陷
- 图形界面与终端模式的差异:GUI版本需要处理更多系统资源,而终端模式相对轻量
- 原生编译支持不足:标准版本缺少对Apple Silicon芯片的原生优化
解决方案
推荐使用emacs-plus替代方案,该版本针对macOS系统进行了专门优化:
-
首先添加emacs-plus的Homebrew仓库:
brew tap d12frosted/emacs-plus -
安装带原生编译支持的版本:
brew install emacs-plus@30 --with-native-comp
技术原理
这个解决方案有效的根本原因在于:
- 原生编译支持:
--with-native-comp参数启用了对Apple Silicon芯片的原生优化 - 版本更新:emacs-plus@30基于更新的Emacs 30代码库,修复了许多已知问题
- 专门优化:emacs-plus项目专门针对macOS系统进行了性能调优
使用建议
对于macOS用户,特别是使用Apple Silicon芯片的用户,建议:
- 优先考虑使用emacs-plus版本
- 如果必须使用GUI界面,确保启用原生编译支持
- 定期更新到最新版本以获取性能改进
通过以上方案,可以显著改善Emacs在macOS系统上的运行性能,避免CPU占用过高和系统卡顿的问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1