Overleaf超时

[yangpuhai]

发生了什么？

旧版本（yang yating等维护）在免费版本的Overleaf上可以正常完成编译。
而新版本（2024年推出，由Feng Kaiyu等维护）在Overleaf上内容较多（10万字，150+参考文献）时会造成超时，需要开通Overleaf会员才能完成编译，给学生带来了巨大困难。

你期望的结果

希望新版本可以适当改进以实现在内容较多时也可以在免费版本的Overleaf上完成编译

BIThesis 模板

graduate-thesis

2025年10月更新

2025年夏秋 Overleaf 又把免费编译时长降到 10 s 了。
对于 ctex + biber（中文排版+参考文献），只要加一些基础包并插一张图，就能超过 10 s，所以 Overleaf 基本上没救了……

解决办法：
换用免费编译 30 s 的国产 TeXPage，或其它平台，或者本地编译。
（以上节选自 FAQ）

实验：ctex + biber + 若干基础包 ⇒ 超过十秒

环境：TeX Live 2025、XeLaTeX。

结果

Windows 本地编译：平均 12 s，标准差 3 s。

> hyperfine 'latexmk -xelatex -g'
Benchmark 1: latexmk -xelatex -g
  Time (mean ± σ):     12.872 s ±  3.005 s    [User: 10.552 s, System: 2.147 s]
  Range (min … max):    8.801 s … 19.521 s    10 runs

Overleaf 在线编译：十次有五次超时。

Overleaf 具体测试方法：连续重复编译十次，每次选择“重新编译 → 从头重新开始编译”，中间随机休息几秒钟到几分钟，但不编辑任何文件。
具体结果：✓✗✗✗✗✓✓✓✓✗，其中 ✓ 代表成功编译，✗ 代表超时。

测试用例

https://cn.overleaf.com/read/mnzvgzdyvtkv#e5842d

main.tex:

% !TeX program = xelatex
% !BIB program = biber
\documentclass{ctexbook} % 基本中文排版

% collection-latex
\usepackage{etoolbox} % 基础编程工具
\usepackage[bookmarksnumbered]{hyperref} % 交叉引用
\usepackage{graphicx} % 插图
\usepackage{fancyhdr} % 页眉页脚
\usepackage{amsmath} % 数学公式
\usepackage{amsthm} % 定理证明
\usepackage{array} % 表格 tabular

% collection-latexextra
\usepackage{enumitem} % 列表
\usepackage{fmtcount} % 转换数字格式
\usepackage{multirow} % 表格跨单元格
\usepackage{titletoc} % 目录格式

% collection-latexrecommended
\usepackage{booktabs} % 三线表
\usepackage[strut=off]{caption} % 图表标题
\usepackage{pdfpages} % 插图
\usepackage[nodisplayskipstretch]{setspace} % 行距
\usepackage{mathtools} % 数学公式

% collection-bibtexextra 参考文献
\usepackage[
  defernumbers=true,
  backend=biber,
  style=gb7714-2015,
  gbalign=gb7714-2015,
]{biblatex}
\addbibresource{main.bib}


\begin{document}
\frontmatter
\tableofcontents
\clearpage

\mainmatter
\include{chapter1.tex}

\backmatter
\printbibliography

\end{document}

chapter1.tex:

\chapter{绪论}

正文包括绪论、论文具体研究内容及结论部分。博士学位论文：一般为6～10万字，其中绪论要求为1万字左右。硕士学位论文：一般为3～5万字，其中绪论要求为0.5万字左右。(外语学科：中文、日文不少于3万字，西文2万字左右。)

绪论一般作为第1章。绪论应包括本研究课题的学术背景及其理论与实际意义；本领域的国内外研究进展及成果、存在的不足或有待深入研究的问题；本研究课题的来源及主要研究内容等。

\label{chap:intro}
\section{本论文研究的目的和意义}

近年来，随着人们生活水平的不断提高，人们越来越注重周围环境对身体健康的影响。作为服装是人们时时刻刻最贴近的环境，尤其是内衣，对人体健康有很大的影响。由于合时刻刻最贴近的环境，尤其是内衣，对人体健康有很大的影响。由于合成纤维的衣着舒适性、手感性，天然纤维的发展又成为人们关注的一大热点。

……\cite{Takahashi1996Structure,Xia2002Analysis,Jiang1989,Mao2000Motion,Feng1998}

\section{国内外研究现状及发展趋势}

\subsection{形状记忆聚氨酯的形状记忆机理}

根据文献\parencite{Jiang2005Size}，形状记忆聚合物（SMP）是继形状记忆合金后在80年代发展起来的一种新型形状记忆材料。形状记忆高分子材料在常温范围内具有塑料的性质，即刚性、形状稳定恢复性；同时在一定温度下（所谓记忆温度下）具有橡胶的特性，主要表现为材料的可变形性和形变恢复性。即“记忆初始态－固定变形－恢复起始态”的循环。

固定相只有物理交联结构的聚氨酯称为热塑性SMPU,而有化学交联结构称为热固性SMPU。热塑性和热固性形状记忆聚氨酯的形状记忆原理示意图如图\ref{fig:diagram}所示

\begin{figure}[hbt]
 \centering
 \includegraphics[width=0.75\textwidth]{figure1.png}
 % \caption[这里的文字将会显示在 listoffigure 中]{这里的文字将会显示在正文中}
 \caption{热塑性形状记忆聚氨酯的形状记忆机理示意图}\label{fig:diagram}
\end{figure}


\subsection{形状记忆聚氨酯的研究进展}
%\label{sec:requirements}
首例SMPU是日本Mitsubishi公司开发成功的……。

\subsection{水系聚氨酯及聚氨酯整理剂}

水系聚氨酯的形态对其流动性，成膜性及加工织物的性能有重要影响，一般分为三种类型\cite{Jiang2005Size} ，如表 \ref{tab:category}所示。

\begin{table}[hbt]
  \centering
  \caption{水系聚氨酯分类} \label{tab:category}
  \begin{tabular*}{0.9\textwidth}{@{\extracolsep{\fill}}cccc}
  \toprule
    类别			&水溶型		&胶体分散型		&乳液型 \\
  \midrule
    状态			&溶解$\sim$胶束	&分散		&白浊 \\
    外观			&水溶型		&胶体分散型		&乳液型 \\
    粒径$/\mu m$	&$<0.001$		&$0.001-0.1$		&$>0.1$ \\
    重均分子量	&$1000\sim 10000$	&数千$\sim 20$万 &$>5000$ \\
  \bottomrule
  \end{tabular*}
\end{table}

\subsubsection{四级节标题}

根据需要，也可设四级节标题。

由于它们对纤维织物的浸透性和亲和性不同，因此在纺织品染整加工中的用途也有差别，其中以水溶型和乳液型产品较为常用。另外，水系聚氨酯又有反应性和非反应性之分。虽然它们的共同特点是分子结构中不含异氰酸酯基，但前者是用封闭剂将异氰酸酯基暂时封闭，在纺织品整理时复出。相互交联反应形成三维网状结构而固着在织物表面。
……


\section{常见问题和疑难解答}

如果您遇到\href{https://bithesis.bitnp.net/faq/char-missing.html}{生僻字无法显示}、
\href{https://bithesis.bitnp.net/faq/enumitem-nosep.html}{列表项间距过大}、
\href{https://bithesis.bitnp.net/faq/longtable.html}{三线表需要跨页}等问题，
请参考\href{https://bithesis.bitnp.net/faq/}{在线文档的「疑难杂症」部分}。

main.bib:

%%
% BIThesis 研究生学位论文模板 The BIThesis Template for Graduate Thesis
% This file has no copyright assigned and is placed in the Public Domain.
%%


@article{Jiang2005Size,
  title = {形状记忆聚合物研究现状与发展},
  author = {姜敏 and 彭少贤 and 郦华兴},
  journal = {现代塑料加工应用},
  volume = {17},
  number = {2},
  pages = {53-56},
  year = {2005},
}

@article{Takahashi1996Structure,
  title = {Structure and properties of {shape-memory} polyurethane block
           copolymers},
  author = {Takahashi, Toshisada and Hayashi, Noriya and Hayashi, Shunichi},
  journal = {Journal of Applied Polymer Science},
  volume = {60},
  number = {7},
  pages = {1061-1069},
  year = {1996},
}

@inproceedings{Xia2002Analysis,
  title = {Analysis of Affective Characteristics and Evaluation of Harmonious
           Feeling of Image Based on 1/f Fluctuation Theory},
  author = {Xia, Mao and Chen, Bin and Gang, Zhu and Itsya, Muta},
  booktitle = {Developments in Applied Artificial Intelligence, International
               Conference on Industrial and Engineering, Applications of
               Artificial Intelligence and Expert Systems, Iea/aie 2002, Cairns,
               Australia, June 17-20, 2002, Proceedings},
  pages = {780-789},
  year = {2002},
}

@patent{Jiang1989,
  title = {一种温热外敷药的制备方法},
  author = {姜锡洲},
  location = {中国},
  number = {881056078},
  date = {1983-08-12},
}

@article{Mao2000Motion,
  title = {情感工学破解"舒服"之谜},
  author = {毛峡},
  journal = {科技文萃},
  number = {7},
  pages = {157-158},
  year = {2000},
}

@article{Feng1998,
  title = {核反应堆管道和压力容器的LBB分析},
  author = {冯西桥 and 何树延},
  journal = {力学进展},
  volume = {28},
  number = {2},
  pages = {198-217},
  year = {1998},
}

figure1.png: https://github.com/BITNP/BIThesis/blob/d4a0d8778c65b0b53b4f189c4aa04aec7e55dc7e/templates/graduate-thesis/figures/figure1.png

[YDX-2147483647]

之前有同学反映 www.overleaf.com 换成 cn.overleaf.com 就行，有没有试过呢？

[yangpuhai]

之前有同学反映 www.overleaf.com 换成 cn.overleaf.com 就行，有没有试过呢？

感谢帮助，尝试了一下，还是出现了超时的情况。目前，我已经采用了Ruifeng Ma等同学在Overleaf上发布的新模板Beijing Institute of Technology (BIT) 2024 version thesis template（源于yang yating等维护的旧版本），该版本可以正常编译。

[YDX-2147483647]

好的。请问是 https://www.overleaf.com/latex/templates/beijing-institute-of-technology-bit-2024-version-thesis-template/bxjqynnmbjtk 吗？

[yangpuhai]

好的。请问是 https://www.overleaf.com/latex/templates/beijing-institute-of-technology-bit-2024-version-thesis-template/bxjqynnmbjtk 吗？

是的

[YDX-2147483647]

刚刚做了个十一万字的测试用例，还没有暴露问题。我之后加\cite试一下。

另：Beijing Institute of Technology (BIT) 2024 version thesis template - Overleaf 与 https://github.com/RuifMaxx/LaTeX-template 并不完全相同，Overleaf上的BIT-thesis-grd.cls似乎有更多刻意改动。

---

更新：加了十几个参考文献就会出现超时，但“从头开始重新编译”就不超了。

[fky2015]

texpage https://www.texpage.com/pricing 提供了每次一分钟的免费编译时长。

[fky2015]

减小包的依赖可能是唯一一个优化性能的手段。

[YDX-2147483647]

texpage texpage.com/pricing 提供了每次一分钟的免费编译时长。

刚刚我在 #536 补充了一下各家情况。

---

2024年9月更新： https://github.com/joaomlourenco/novathesis/blob/05f1a6fe2f2c4f3270ebee00fc54d15286b40b87/README.md?plain=1#L142-L146

WARNING: Overleaf reduced the compile time

There is no way you can compile your thesis/dissertation (using this template) within the new (20 seconds) time limit. This means you have two options:

• Install LaTeX in your computer and use the template locally!
• Opt for a hassle-free solution and buy a (student) plan in Overleaf.

---

2025年10月更新：现在又从 20 s 降低到 10 s 了。

[YDX-2147483647]

benchmark.zip

Details

# 首先各自完整编译一遍，生成 *.aux 等

$ arara main-ctex.tex
(XeLaTeX) XeLaTeX engine ................................ SUCCESS
(Biber) The Biber reference management software ......... SUCCESS
(XeLaTeX) XeLaTeX engine ................................ SUCCESS
(XeLaTeX) XeLaTeX engine ................................ SUCCESS
(XDVIPDFMX) The XDVIPDFMX program ....................... SUCCESS
Total: 20.484 seconds

$ arara main-bithesis.tex
(XeLaTeX) XeLaTeX engine ................................ SUCCESS
(Biber) The Biber reference management software ......... SUCCESS
(XeLaTeX) XeLaTeX engine ................................ SUCCESS
(XeLaTeX) XeLaTeX engine ................................ SUCCESS
(XDVIPDFMX) The XDVIPDFMX program ....................... SUCCESS
Total: 26.893 seconds

# 然后比较 xelatex 编译时间

$ hyperfine 'xelatex -no-pdf main-ctex.tex' 'xelatex -no-pdf main-bithesis.tex'
Benchmark 1: xelatex -no-pdf main-ctex.tex
  Time (mean ± σ):      5.357 s ±  0.614 s    [User: 4.228 s, System: 1.055 s]
  Range (min … max):    4.512 s …  6.415 s    10 runs

Benchmark 2: xelatex -no-pdf main-bithesis.tex
  Time (mean ± σ):      7.626 s ±  0.287 s    [User: 6.235 s, System: 1.333 s]
  Range (min … max):    7.249 s …  8.246 s    10 runs

Summary
  xelatex -no-pdf main-ctex.tex ran
    1.42 ± 0.17 times faster than xelatex -no-pdf main-bithesis.tex

空文档（只保留\begin{document}\end{document}）的结果如下。

Benchmark 1: xelatex -no-pdf main-ctex.tex
  Time (mean ± σ):     857.7 ms ±  54.1 ms    [User: 730.3 ms, System: 101.2 ms]
  Range (min … max):   776.5 ms … 949.0 ms    10 runs

Benchmark 2: xelatex -no-pdf main-bithesis.tex
  Time (mean ± σ):      1.904 s ±  0.289 s    [User: 1.554 s, System: 0.328 s]
  Range (min … max):    1.590 s …  2.296 s    10 runs

Summary
  xelatex -no-pdf main-ctex.tex ran
    2.22 ± 0.36 times faster than xelatex -no-pdf main-bithesis.tex

再加上 biblatex 等宏包，结果如下。

Benchmark 1: xelatex -no-pdf main-ctex.tex
  Time (mean ± σ):      2.181 s ±  0.275 s    [User: 1.933 s, System: 0.209 s]
  Range (min … max):    1.696 s …  2.396 s    10 runs

Benchmark 2: xelatex -no-pdf main-bithesis.tex
  Time (mean ± σ):      3.659 s ±  0.124 s    [User: 3.196 s, System: 0.422 s]
  Range (min … max):    3.473 s …  3.874 s    10 runs

Summary
  xelatex -no-pdf main-ctex.tex ran
    1.68 ± 0.22 times faster than xelatex -no-pdf main-bithesis.tex

继续加上\frontmatter等，只保留% \input{./chapters/*.tex}，结果如下。

Benchmark 1: xelatex -no-pdf main-ctex.tex
  Time (mean ± σ):      1.995 s ±  0.348 s    [User: 1.782 s, System: 0.193 s]
  Range (min … max):    1.624 s …  2.504 s    10 runs

Benchmark 2: xelatex -no-pdf main-bithesis.tex
  Time (mean ± σ):      3.779 s ±  0.185 s    [User: 3.284 s, System: 0.432 s]
  Range (min … max):    3.580 s …  4.203 s    10 runs

Summary
  xelatex -no-pdf main-ctex.tex ran
    1.89 ± 0.34 times faster than xelatex -no-pdf main-bithesis.tex

import marimo

__generated_with = "0.7.11"
app = marimo.App(width="medium")


@app.cell
def __():
    import numpy as np
    return np,


@app.cell
def __():
    from matplotlib.pyplot import subplots

    fig, ax = subplots(layout='constrained')
    return ax, fig, subplots


@app.cell
def __():
    tests = ["empty", "packages", "packages + hooks", "full"]
    return tests,


@app.cell
def __(np):
    data = {
        "ctex": np.array(
            [
                [0.8577, 54.1e-3],
                [2.181, 0.2],
                [1.995, 0.348],
                [5.357, 0.614],
            ]
        ),
        "bithesis": np.array(
            [
                [1.904, 0.289],
                [3.659, 0.124],
                [3.779, 0.185],
                [7.626, 0.287],
            ]
        ),
    }
    return data,


@app.cell
def __(ax, data, fig, tests):
    for k,v in data.items():
        ax.errorbar(x=tests, y=v[:,0], yerr=v[:,1], label=k)
    ax.legend()
    ax.grid(visible=True)
    ax.set_ylabel('时间 / s')
    fig
    return k, v


if __name__ == "__main__":
    app.run()

[YDX-2147483647]

完整测试

• 实线使用 biblatex，点划线使用 natbib。
• empty 为空文档，packages 指 biblatex/natbib 等宏包，hooks 指\frontmatter等钩子，full 表示完整十一万字的文档。
• 2025年10月27日事后补充：插图也占很多时间，而这个测试只考虑了文字。

一些特殊情况：

• \MakeCover等命令 ctex 没有，测试时统一删去了，包括 full 版本。
• BIT-thesis-grd.cls本身就引入了 natbib；而 bithesis 的*.cls并不引入，在*.tex中才引入。
• 测试的是单次 xelatex 编译，而完整编译可能需要三次。

现象：

• 增多字数时，各模板增加的时间都差不多。
• \usepackage[backend=biber]{biblatex}远比\usepackage{natbib}耗时。

Details

import marimo

__generated_with = "0.7.11"
app = marimo.App(width="medium")


@app.cell
def __():
    import numpy as np
    return np,


@app.cell
def __():
    from matplotlib.pyplot import subplots

    fig, ax = subplots(layout='constrained')
    return ax, fig, subplots


@app.cell
def __():
    tests = ["empty", "packages", "packages + hooks", "full"]
    return tests,


@app.cell
def __(np):
    data = {
        "ctex + biblatex": np.array(
            [
                [0.8577, 54.1e-3],
                [2.181, 0.2],
                [1.995, 0.348],
                [5.357, 0.614],
            ]
        ),
        "bithesis (biblatex)": np.array(
            [
                [1.904, 0.289],
                [3.659, 0.124],
                [3.779, 0.185],
                [7.626, 0.287],
            ]
        ),
        "ctex + natbib": np.array(
            [
                [886.6e-3, 74.7e-3],
                [884.1e-3, 35.4e-3],
                [931.0e-3, 57.0e-3],
                [3.371, 0.276],
            ]
        ),
        "BIT-thesis-grd (natbib)": np.array(
            [
                [2.234, 0.388],
                [2.046, 0.330],
                [2.274, 0.447],
                [5.294, 0.418],
            ]
        ),
    }
    return data,


@app.cell
def __(ax, data, fig, tests):
    for k, v in data.items():
        ax.errorbar(
            x=tests,
            y=v[:, 0],
            yerr=v[:, 1],
            label=k,
            linestyle="-." if "natbib" in k else "-",
            capsize=5.,
        )
    ax.legend()
    ax.grid(visible=True)
    ax.set_ylabel("时间 / s")
    ax.set_ylim([0, None])
    fig
    return k, v


if __name__ == "__main__":
    app.run()

biblatex - Why is biber so slow? - TeX - LaTeX Stack Exchange

[YDX-2147483647]

减小包的依赖可能是唯一一个优化性能的手段。

像这种\clist_item其实每编译一页都运行了一遍，如果改改，应该可以总共只运行一遍。（肯定是从 O(n) 变成 O(1)，但实际效果我就不清楚了。）

BIThesis/bithesis.dtx

Lines 837 to 840 in 424e5b8

	head .tl_set:N = \l_@@_style_head_tl,
	head .initial:n = {
	\clist_item:Nn \c_@@_bachelor_thesis_header_clist \g_@@_thesis_type_int
	},

#548 (comment)

[fky2015]

减小包的依赖可能是唯一一个优化性能的手段。

像这种\clist_item其实每编译一页都运行了一遍，如果改改，应该可以总共只运行一遍。（肯定是从 O(n) 变成 O(1)，但实际效果我就不清楚了。）

BIThesis/bithesis.dtx

Lines 837 to 840 in 424e5b8

	head .tl_set:N = \l_@@_style_head_tl,
	head .initial:n = {
	\clist_item:Nn \c_@@_bachelor_thesis_header_clist \g_@@_thesis_type_int
	},

#548 (comment)

不过因为这个 list 非常小，性能提升肯定不明显。