zpool创建 // 创建一个zpool $ modprobe zfs $ zpool create -f -m /sample sample -o ashift=12 /dev/sdc $ zfs create sample/fs1 \ -o mountpoint=/sample/fs1 \ -o atime=off \ -o canmount=on \ -o compression=lz4 \ -o quota=100G \ -o recordsize=8k \ -o l
ZFS中的ZIO的流程中最上层是zfs操作入口，zpl是ZFS中的posix层，dmu是zfs中数据转换单元，这个设计和内核的虚拟地址类似，arc是数据缓存层,zio是SPA模块中执行数据从缓存到具体的磁盘的IO过程，这个也是zfs中比较复杂的部分 📷 ZFS中定义了多种IO类型，每一种IO操作对应zio中的一个或者多个函数。ZIO的类型具体定义在zio_type中. typedef enum zio_type { ZIO_TYPE_NULL = 0, ZIO_TYPE_READ, ZIO_TYP
igb_uio 是 dpdk 内部实现的将网卡映射到用户态的内核模块，它是 uio 模块的一个实例。
一个完整的scalaz-stream有以下几个部分组成：Source -> Transducer -> Sink，用直白文字来描述就是：“输入 -> 传换 -> 输出”。我们已经在前面几篇讨论中
本文介绍了如何使用函数式编程的方式处理IO，并使用Scalaz的IO Monad实现了一个简单的程序。通过这个例子，展示了函数式编程在处理异步逻辑中的优势。
如果scalaz-stream真的是一个实用的数据流编程工具库的话，那它应该能处理同时从多个数据源获取数据以及把数据同时送到多个终点（Sink），最重要的是它应该可以实现高度灵活的多线程运算。但
中间插播了几篇scalaz数据类型，现在又要回到Monad专题。因为FP的特征就是Monad式编程（Monadic programming），所以必须充分理解认识Monad、熟练掌握Monad运用。
scalaz-stream是一个数据流处理工具库，对资源使用，包括：开启文件、连接网络、连接数据库等这些公共资源使用方面都必须确定使用过程的安全：要保证在作业终止时能进行事后处理程序（fina
Functor是范畴学（Category theory）里的概念。不过无须担心，我们在scala FP编程里并不需要先掌握范畴学知识的。在scalaz里，Functor就是一个普通的typecla
通过前面的几篇讨论我们了解到F[T]就是FP中运算的表达形式（representation of computation）。在这里F[]不仅仅是一种高阶类型，它还代表了一种运算协议（computa
Scalaz是由一堆的typeclass组成。每一个typeclass具备自己特殊的功能。用户可以通过随意多态（ad-hoc polymorphism）把这些功能施用在自己定义的类型上。scala
对于作为终端的终端设备，$ZIO包含字符串TRM:。如果当前终端设备是远程连接的，则$ZIO包含有关远程连接的信息。
PMD是Poll Mode Driver的缩写，即基于用户态的轮询机制的驱动。本文将介绍PMD的基本原理。
随着计算机技术的飞速发展，Linux操作系统作为开源领域的佼佼者，已经深入到了各个应用场景之中。在Linux系统中，内核与用户空间之间的交互是核心功能之一，而设备驱动则是实现这一交互的关键环节。然而，传统的设备驱动开发往往受限于内核空间的限制，无法充分发挥用户空间程序的灵活性和性能优势。为了解决这个问题，Linux内核引入了UIO（Userspace I/O）驱动模型。
在前面几篇关于数据库引擎的讨论里很多的运算函数都返回了scala.Future类型的结果，因为我以为这样就可以很方便的实现了non-blocking效果。无论任何复杂的数据处理操作，只要把它们包在一个Future{...}里扔给系统运算就算完事不理了，马上可以把关注放到编程的其它部分了。在3月17日的深圳scala用户meetup里我做了个关于scala函数式编程的分享，里面我提到现在使用最多的函数组件就是scala.Future了。我想这应该在scala用户群里是个比较普遍的现象：大家都认为这是实现n
scalaz-stream库的主要设计目标是实现函数式的I/O编程（functional I/O）。这样用户就能使用功能单一的基础I/O函数组合成为功能完整的I/O程序。还有一个目标就是保证资源
本章节介绍的是一款面向四层网关（如四层负载均衡，L4-LB）的高性能的压测工具dperf。该工具目前已经在github上开源，是一款高性能的压测工具：
本文以X710网卡设备为例，介绍网卡的scan和probe流程的；通过本篇文章的介绍可以大致了解UIO驱动、PMD驱动之间的关联关系以及如何确认网卡对应的PMD驱动的。针对probe流程处理了解的比较片面，有了解比较深的同学，希望能找您学习一下。
数据包在服务器的处理分接收和发送两个方向，收包方向因为我们自己本身的业务场景涉及收包数据很少，后续另行介绍。 本文主要介绍F-Stack发包方向上当前的零拷贝处理方案、效果和应用场景的选择，发包方向上的数据拷贝目前主要为两个阶段，一是协议栈数据拷贝到DPDK的rte_mbuf中，二是应用层调用socket发送接口时会将数据从应用层拷贝到FreeBSD协议栈，下面将分别进行介绍。 协议栈到DPDK 该过程的零拷贝实现由 @jinhao2 提交的Pull Request #364 合并到F-Stack主线中，相
从上面多篇的讨论中我们了解到scalaz-stream代表一串连续无穷的数据或者程序。对这个数据流的处理过程就是一个状态机器（state machine）的状态转变过程。这种模式与我们通常遇到
scalaz还提供了个type class叫Validation。乍看起来跟\/没什么分别。实际上这个Validation是在\/的基础上增加了Applicative功能，就是实现了ap函数。通过
scala已经配备了自身的Future类。我们先举个例子来了解scala Future的具体操作： 1 import scala.concurrent._ 2 import ExecutionC
从我们用户的使用就可以感受到网速一直在提升，而网络技术的发展也从1GE/10GE/25GE/40GE/100GE的演变，从中可以得出单机的网络IO能力必须跟上时代的发展。
Leskov，Leibniz，别扭的名字，是什么地干活？碰巧从scalaz源代码里发现了这么个东西：scalaz/BindSyntax.scala /** Wraps a value `self`
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函数式编程模式强调纯代码（pure code），主要实现方式是使用不可变数据结构，目的是函数组合（composability）最终实现函数组件的重复使用。但是，如果我们在一个函数p内部使用了可
说道FP,我们马上会联想到Monad。我们说过Monad的代表函数flatMap可以把两个运算F[A],F[B]连续起来，这样就可以从程序的意义上形成一种串型的流程（workflow）。更直白的讲
scalaz-stream是一个泛函数据流配件库（functional stream combinator library），特别适用于函数式编程。scalar-stream是由一个以上各种状
我们在上一节讨论了scalaz Future，我们说它是一个不完善的类型，最起码没有完整的异常处理机制，只能用在构建类库之类的内部环境。如果scalaz在Future类定义中增加异常处理工具的
在前面的讨论里我们提到自由数据结构就是产生某种类型的最简化结构，比如：free monoid, free monad, free category等等。我们也证明了List[A]是个free
该文章介绍了如何使用Monoid类型进行并行计算和并行序列化。首先介绍了Monoid的概念，以及如何使用Scalaz库中的Monoid类型进行并行计算。然后介绍了如何使用Monoid类型进行并行序列化，并提供了几个例子。最后还介绍了如何使用Monoid类型进行并行处理，并提供了几个例子。
《Scalaz(0) - 写在前面》介绍了函数式编程（FP）和面向对象编程（OOP）的概念，并讨论了它们在计算机编程领域的应用。文章还介绍了Scala语言中的函数式编程特性，并强调了Scalaz在函数式编程领域的重要性。
RAIDZ vs RAID本质区别 📷 传统RAID访问,如果出现坏块，上层应用也会读取到坏块 📷 ZFS的RAIDZ访问,如果出现坏块，通过内部机制构造完整块给应用 📷 ZFS存储池 设计用来管理物理设备，就像管理linux内核的虚拟内存一样 存储池内所有文件系统共享存储空间 存储池是由一颗树组成，叶子节点是物理磁盘设备，非叶子节点是逻辑设备(逻辑设备是按照mirror/raid-1或者其他存储模式通过叶子节点的物理设备构建起来的逻辑设备 📷 ZFS内核架构 📷 VFS:Linux内核的虚拟文件系统
scala中的case class是一种特殊的对象：由编译器（compiler）自动生成字段的getter和setter。如下面的例子： 1 case class City(name:Strin
在以前的博文中我们介绍了Slick，它是一种FRM（Functional Relation Mapper）。有别于ORM，FRM的特点是函数式的语法可以支持灵活的对象组合（Query Compos
该文章介绍了如何用传感器检测用户的生理指标，并使用机器学习算法来预测用户的健康状况。主要包括了传感器数据的获取、模型的构建和训练、应用程序的展示，以及使用传感器融合技术来提高预测的准确性。文章还介绍了如何使用传感器来检测用户的运动状态，并基于运动状态来控制智能设备的运作。
scalaz-stream支持无穷数据流（infinite stream），这本身是它强大的功能之一，试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现。这是因为外界的输入是不可预料的，对于系统本身就是无穷
我们经常提到函数式编程就是F[T]。这个F可以被视为一种运算模式。我们是在F运算模式的壳子内对T进行计算。理论上来讲，函数式程序的运行状态也应该是在这个运算模式壳子内的，也是在F[]内更新的。那么
该文介绍了如何使用Free Monad和Scalaz-Stream实现一个功能类似于命令行交互的程序。通过Free Monad和Scalaz-Stream，可以编写异步代码，实现多线程和分布式计算，同时避免使用回调函数和事件循环。该示例使用了Scalaz的Task和Process，以及Apache Arrow的Array和Record，通过这些工具，可以高效地处理大量数据。
经过一段时间的摸索，用scala进行函数式编程的过程对我来说就好像是想着法儿如何将函数的款式对齐以及如何正确地匹配类型，真正是一种全新的体验，但好像有点太偏重学术型了。 本来不想花什么功夫在sca
当我们需要定义一些对应高阶类型进行相互类型转换的操作函数时，我们发现scala语言并不提供能定义这种函数的支持。举例来说：如果我们希望定义一个函数把对于任何T值的Option[T]转换成Lis
scala标准库提供了一个Either类型，它可以说是Option的升级版。与Option相同，Either也有两种状态：Left和Right，分别对应Option的None和Some，不同的是L
上节我们讨论了Zipper－串形不可变集合（immutable sequential collection）游标，在串形集合中左右游走及元素维护操作。这篇我们谈谈Tree。在电子商务应用中对于xm
本文讨论了Scala语言中隐式转换的解析原理，包括编译器如何通过作用域和类型信息来确定隐式转换，以及编译器如何将隐式转换应用到函数调用上。同时，本文还提供了一些示例，以帮助读者更好地理解隐式转换在Scala编程中的应用。
外面沙尘滚滚一直向北去了，意识到年关到了，码农们都回乡过年去了，而我却留在这里玩弄“拉链”。不要想歪了，我说的不是裤裆拉链而是scalaz Zipper，一种泛函数据结构游标（cursor）。在函
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