LaTeX Workshop 编译后CPU占用过高问题分析与解决方案
2025-05-21 06:25:57作者:俞予舒Fleming
问题现象
在使用LaTeX Workshop扩展编译大型LaTeX文档时,部分用户会遇到编译完成后CPU占用率持续保持100%的问题。具体表现为:
- 编译过程正常完成(约10-15秒)
- 编译结束后,系统监控显示一个CPU核心持续满载
- 风扇转速明显提高,产生噪音
- 关闭VSCode/VSCodium窗口后CPU负载恢复正常
问题分析
通过对日志和用户环境的分析,可以得出以下技术见解:
-
文件解析过程:LaTeX Workshop在编译完成后会进行大量文件解析工作,包括:
- 解析.fls和.aux文件
- 建立文件依赖关系
- 更新文档结构树
- 监视文件变化
-
pgfcache影响:当文档中使用pgfcache包时,会产生大量缓存文件(位于_pgfcache0目录),这些文件会被LaTeX Workshop持续监视和解析,可能导致资源消耗增加。
-
编译配方差异:使用latexmk配方与手动指定pdflatex->bibtex->pdflatex*2配方表现不同,后者CPU负载更稳定。
解决方案
方案一:排除缓存目录解析
在VSCode/VSCodium设置中,找到"LaTeX-Workshop › LaTeX › Search › Root Files: Exclude"配置项,添加以下排除模式:
**/_pgfcache0/**
这将阻止LaTeX Workshop解析和监视pgfcache生成的临时文件。
方案二:调整编译配方
对于使用pgfcache包的项目,建议创建自定义编译配方,确保包含必要的编译选项:
- 在settings.json中添加以下配置:
"latex-workshop.latex.tools": [
{
"name": "pdflatex",
"command": "pdflatex",
"args": [
"-synctex=1",
"-interaction=nonstopmode",
"-file-line-error",
"-shell-escape",
"%DOC%"
]
}
]
- 使用明确的编译流程(pdflatex → bibtex → pdflatex ×2)而非latexmk。
方案三:优化监视设置
减少文件监视的范围和频率:
"latex-workshop.latex.watch.files.ignore": [
"**/_pgfcache0/**",
"**/*.pdf"
]
最佳实践建议
-
定期清理临时文件:编译完成后手动清理_pgfcache0目录和生成的PDF文件。
-
文档结构优化:
- 将大型文档拆分为多个子文件
- 减少不必要的文件依赖
- 避免过度使用自动生成的图表
-
性能监控:使用系统监控工具观察具体是哪个进程占用CPU资源,以便针对性优化。
-
扩展维护:保持LaTeX Workshop扩展为最新版本,以获取性能改进。
通过以上措施,大多数用户应该能够解决编译后CPU占用过高的问题,获得更流畅的LaTeX编辑体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
197
2.17 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
59
94

🎉 (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
973
574

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

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++
549
81

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133