1、字符设备驱动: 当我们的应用层读写(read()/write())字符设备驱动时,是按字节/字符来读写数据的,期间没有任何缓存区,因为数据量小,不能随机读取数据,例如:按键、LED、鼠标、键盘等 2、块设备: 块设备是i/o设备中的一类, 当我们的应用层对该设备读写时,是按扇区大小来读写数据的,若读写的数据小于扇区的大小,就会需要缓存区, 可以随机读写设备的任意位置处的数据，例如 普通文件(.txt,.c等),硬盘,U盘，SD卡。 3、块设备结构： 段(Segments)：由若干个块组成。是Linux内存管理机制中一个内存页或者内存页的一部分。 块 (Blocks)： 由Linux制定对内核或文件系统等数据处理的基本单位。通常由1个或多个扇区组成。（对Linux操作系统而言） 扇区(Sectors)：块设备的基本单位。通常在512字节到32768字节之间,默认512字节 应用程序进行文件的读写，通过文件系统将文件的读写转换为块设备驱动操作硬件。
传统的机械硬盘一般为3.5英寸硬盘，并由多个圆形蝶片组成，每个蝶片拥有独立的机械臂和磁头，每个堞片的圆形平面被划分了不同的同心圆，每一个同心圆称为一个磁道，位于最外面的道的周长最长称为外道，最里面的道称为内道，通常硬盘厂商会将圆形蝶片最靠里面的一些内道(速度较慢，影响性能)封装起来不用；道又被划分成不同的块单元称为扇区，每个道的周长不同，现代硬盘不同长度的道划分出来的扇区数也是不相同的，而磁头不工作的时候一般位于内道，如果追求响应时间，则数据可存储在硬盘的内道，如果追求大的吞吐量，则数据应存储在硬盘的外道；
Block Layer层在整个I/O中负责承上启下，上接文件系统，下接块驱动。 我不想直接讨论代码，希望从一个架构的演变来初探一下Block Layer层。
在计算机的世界里，我们可以将业务进行抽象简化为两种场景——计算密集型和IO密集型。这两种场景下的表现，决定这一个计算机系统的能力。数据库作为一个典型的基础软件，它的所有业务逻辑同样可以抽象为这两种场景的混合。因此，一个数据库系统性能的强悍与否，往往跟操作系统和硬件提供的计算能力、IO能力紧密相关。
本节目的: 通过分析块设备驱动的框架,知道如何来写驱动 1.之前我们学的都是字符设备驱动,先来回忆一下 字符设备驱动: 当我们的应用层读写(read()/write())字符设备驱动时,是按字
Linux是一个操作系统，类似于MacOS和Windows。优点是开源、免费、安全、稳定。Linux系统在生信领域中非常重要。
网上关于BIO和块设备读写流程的文章何止千万，但是能够让你彻底读懂读明白的文章实在难找，可以说是越读越糊涂！
块是一种具有一定结构的随机存取设备，对这种设备的读写是按块进行的，他使用缓冲区来存放暂时的数据，待条件成熟后，从缓存一次性写入设备或者从设备一次性读到缓冲区。 块设备是与字符设备并列的概念， 这两类设备在 Linux 中驱动的结构有较大差异，总体而言， 块设备驱动比字符设备驱动要复杂得多，在 I/O 操作上表现出极大的不同，缓冲、 I/O 调度、请求队列等都是与块设备驱动相关的概念。
学习生信的过程中怎么能少了Linux呢。但是很多人都是Linux新手，又不想花钱买服务器，这里有个免费的网页版Linux服务（链接在文末），足够学习基础的Linux命令！
块设备驱动块是Linux下3大设备驱动框架之一，块设备主要是针对存储类型的设备设计的驱动，配合文件系统完成数据存储。在应用层的cp、cd、touch、vim、mount等等可以操作文件，可以操作目录的命令都会通过文件系统，通过块设备驱动完成对底层存储设备的访问，实现数据读取或者写入。
使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字，比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。
2.看样子是 64 位的，然后去找miniconda for Linux 64的最新版本，顺利下载到了 biosoft 目录下
Java作为一门后端语言，对于网络编程的支持是必不可少的，但是，作为一个经常CRUD的Java工程师，很多时候都不需要接触到网络编程，自然而然地对这个东西不那么重视了，毕竟，即使像是JVM虚拟机，Java多线程，在平时工作的时候还会用到一些，但是对于网络编程，除非你做的东西确实是需要自己写通讯服务代码的，比如网络游戏，以及偏向中间件方向的开发， 可能会接触到一些网络编程的实践，要不然在平时的开发工作中确实不多见。
如果说我看得比别人远些，那是因为我站在巨人的肩膀上（牛顿语录）。在我们科研的道路上，除了自己努力实验，数据库对我们而言就是巨人的肩膀，整理好的数据，分析可视化的图表甚至拿来就可以用于文章发表。但是数据库太多，哪里去找我们所需要的数据库呢，或者说有没有什么一劳永逸收集所有数据库呢。大多时候，只知道几个耳熟能详的数据库，比如肿瘤领域的TCGA，Oncomine，cBioportal等，但是数据库都各有优劣，怎么找到最合适的来解决自己的科研问题。
conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y
最近一个项目做了一个模拟u盘的设备，但是在read虚拟u盘的内容时必须每次都从磁盘内读取，而不是从系统的cache中读取，由于这个问题，就查资料看了下read的系统调用，以及文件系统的一些内容。由于文件系统涉及面较广，例如虚拟文件系统（VFS），页缓存，块缓存，数据同步等内容，不可能全部分析到位，这里只记录和read有关的两种使用方式。cached IO和direct IO。 1. 什么是系统调用 首先系统调用能做那些事呢？概括来说，大概有下面这些事需要系统调用来实现。 控制硬件：系统调用往往作为硬件资源和
今天是加入生信星球学习的第2天，昨天晚上开组会给我开崩溃了，真的设计不出实验方案啊啊啊，但不管怎么样，今天要元气满满地学好今天的内容
4，Linux不分各种磁盘，文件系统呈现树状，系统目录无法使用，主要可用的是home文件夹
找后缀.sh的点击并复制下载链接（一定要.sh而不是.exe，sh是脚本脚本的意思，我因为搞了个.exe一直错 笑哭）
Biopython是Python的最大，最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发，主要使用Python编写。它还包含C代码，以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows，Linux，Mac OS X等操作系统上运行。
之后会出现more,是还有更多，让enter翻页的意思，持续按enter，第一个enter下来是空白行，不要担心继续往下按，直到出现
OpenSSL可以直接使用命令对文件件进行base64的编码与解码，利用OpenSSL提供的API同样可以做到这一点。
biopython网站：https://biopython.org/wiki/Documentation
相信大家在上一文中下载fasta的时候还没有感觉到下载是多么复杂，但是对于分析比对多个序列文件时，这个工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
目的：安装64位最新版本（Miniconda3-py39_24.1.2-0-Linux-x86_64.sh）
Netty作为高性能的网络通信框架，它是IO模型演变过程中的产物。Netty以Java NIO为基础，是一种基于异步事件驱动的网络通信应用框架，Netty用以快速开发高性能、高可靠的网络服务器和客户端程序，很多开源框架都选择Netty作为其网络通信模块。本文主要通过分析IO模型的优化演进之路，比较不同IO模型的异同，让大家对于Java IO模型有着更加深刻的理解，我想这也是Netty如何实现高性能网络通信理解的重要基础。话不多说，我们赶紧发车了。
按照学习要求练习了几个基本命令：pwd、mkdir、ls、rm、cd、vi、cat、cp、mv。
Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，主要用于Python程序，但也可以用于其他编程语言。它能够跨平台运行，支持多种操作系统，如Linux、OS X和Windows。Conda主要用于安装和管理软件包及其依赖关系，可以在不同环境中轻松切换，使得软件包的安装和管理更加方便。
从官网下载openssl源码和 libcurl源码。OpenSSL顺利交叉编译通过。
``` R pwd #显示当前路径 bio02@ecm-cefa:~$ pwd /home/bio02 mkdir #创建目录 bio02@ecm-cefa:~$ mkdir hello ls #显示列表 bio02@ecm-cefa:~$ ls biosoft hello project src tmp #除了四个已有目录，新增一个hello目录 rm #删文件 rmdir #删空目录 rm -r #删非空目录（删除统一展示了，如下，因为不会随意切换目录，导致删除要挨个进入目录删） bio02@ecm-cefa:~$ rm -r tmp bio02@ecm-cefa:~$ mkdir tmp bio02@ecm-cefa:~$ cd tmp bio02@ecm-cefa:~/tmp$ mkdir rm_test bio02@ecm-cefa:~/tmp$ cd rm_test bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test$ mkdir huahua bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test$ cd huahua bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test/huahua$ touch doodle.txt bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test/huahua$ rm doodle.txt bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test/huahua$ cd bio02@ecm-cefa:~$ cd tmp bio02@ecm-cefa:~/tmp$ cd rm_test bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test$ rmdir huahua bio02@ecm-cefa:~/tmp/rm_test$ cd bio02@ecm-cefa:~$ cd tmp bio02@ecm-cefa:~/tmp$ rmdir rm_test bio02@ecm-cefa:~/tmp$ cd #进入目录 bio02@ecm-cefa:~$ cd tmp vi #建脚本或文档 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ vi hello_world.txt cat #查看文档并展示到屏幕 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ cat hello_world.txt i today is a good day,i meet my boyfriend,he is older than me,he finished his work then meet me.we have a good time. head #输出前十行（然而我只发挥了一行） bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ head hello_world.txt i today is a good day,i meet my boyfriend,he is older than me,he finished his work then meet me.we have a good time. tail #输出后十行（如上括号所言） bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ tail hello_world.txt i today is a good day,i meet my boyfriend,he is older than me,he finished his work then meet me.we have a good time. head -n #数字 自定义输出几行 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ head -n 2 hello_world.txt i today is a good day,i meet my boyfriend,he is older than me,he finished his work then meet me.we have a good time. cp #复制 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ cp hello_world.txt hello_boy mv #移动 bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ mv hello_world.txt tmp bio02@ecm-cefa:~/tmp/new$ ```
按照ldd的说法，linux的设备驱动包括了char，block，net三种设备。char设备是比较简单的，只要分配了major、minor号，就可以进行读写处理了。相对而言，block和net要稍微复杂些。net设备姑且按下不谈，我们在以后的博文中会有涉及。今天，我们可以看看一个简单的block是怎么设计的。
Bio-Linux是功能齐全的、强大的、可定制的、易于维护的生物分析工作站。Bio-Linux基于Ubuntu提供500多个生物分析程序，由一个图形化的菜单进行管理，能方便地访问到其生物分析文档系统及对测试程序有用的样本数据。用于处理新型序列数据类型的Bio-Linux软件包可额外安装。
我下意识的认为他应该是有其它错误，但是看大家在群里讨论的热火朝天， 我就去试了试。首先看了看最原始的安装方式：
研究IO也很久了，一直无法串联bio和块设备驱动，只知道bio经过IO调度算法传递到块设备驱动，怎么过去的，IO调度算法在哪里发挥作用，一直没有完全搞明白，查看了很多资料，终于对块设备驱动有所理解，也打通了bio到块设备。
redis.conf中的appendfysnc是对redis性能有重要影响的参数之一。可取三种值：always、everysec和no。
也叫 同步阻塞IO ， 请求数据的进程需要一直阻塞等待读取完成才能返回，同时整个读取的动作也是要同步等待I/O操作的完成才返回。
先讲一个作者大约5-6年前我在某当时很火的一个应用分发创业公司的面试小插曲，该公司安排了一个刚工作1年多的一个同学来面我，聊到我们项目中的配置文件里写的一个开关，这位同学就跳出来说，你这个读文件啦，每个用户请求来了还得多一次的磁盘IO，性能肯定差。借由这个故事其实我发现了一个问题，虽然我们中的大部分人都是计算机科班出身，代码也写的很遛。但是在一些看似司空见惯的问题上，我们中的绝大多数人并没有真正理解，或者理解的不够透彻。
Netty和Tomcat最大的区别就在于通信协议，Tomcat是基于Http协议的，他的实质是一个基于http协议的web容器，但是Netty不一样，他能通过编程自定义各种协议，因为netty能够通过codec自己来编码/解码字节流，完成类似redis访问的功能，这就是netty和tomcat最大的不同。
以上是摘自《Essential Netty In Action》这本书，本文的内容也是本人读了这本书之后的一些整理心得，如有不当之处欢迎大虾们指正
连接数高的情况下:阻塞 -> 耗资源、效率低。 阻塞意味着等待，等待就会一直占用该线程，当连接数高时，大多线程又在等待，就会耗尽系统的线程资源。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
PS：NIO就是用最少的线程干最多的事情，BIO是找更多的人来干。都是要进行堵塞的，尤其是selector.select()方法上，跟bio的accept()一样，其实都在阻塞。比较单线程和多线程的处理方式，一般情况下无论哪种，nio模式都要比bio更优。
DAX: 磁盘(disk)的访问模式有三种 BUFFERED、DIRECT、DAX。前面提到的由于page cache存在可以避免耗时的磁盘通信就是BUFFERED访问模式的集中体现；但是如果我要求用户的write请求要实时存储到磁盘里，不能只在内存中更新，那么此时我便需要DIRECT模式；大家可能听说过flash分为两种nand flash和nor flash，nor flash可以像ram一样直接通过地址线和数据线访问，不需要整块整块的刷，对于这种场景我们采用DAX模式。所以file_operations的read_iter和write_iter回调函数首先就需要根据不同的标志判断采用哪种访问模式, kernel在2020年12月的patch中提出了folio的概念，我们可以把folio简单理解为一段连续内存，一个或多个page的集合
我们在安装完conda后，自动会创建一个名为base的基础环境，后面的*号说明我们目前处在这个环境中。
Linux有Linux kernal，我们的客户端，进行连接，首先到达的是Linux kernal，在Linux的早期版本，只有read和write进行文件读写。我们使用一个线程/进程 进行调用read和write函数，那么将会返回一个文件描述符fd(file description)。我们开启线程/进程去调用read进行读取。因为socket在这个时期是blocking（阻塞的），遇到高并发，就会阻塞，也就是bio时期。
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