从推出linux版本的Rstudio以来已经一年，当初推这个账号，本身是为了做代码复现，为了统一解决环境问题，所以我们配备配置R环境的相关服务，这里小编简单整理一下在使用中常遇到的问题

1、加载很慢，动不动刷不出来

有很多用户反馈，Rstudio经常加载不出来，后台一看，内存，线程都是闲置的，但是就是刷不出来，这是怎么回事呢？

其实很多人运行的过程中，选择右上角推出按钮时候

选择了保存.RData的文件，

~/test/recurrent/recurrent2/02.diff.exp/.RData是这个文件所在未知，在下一次打开的时候，系统会读取该位置的.RData的信息，重新加载，这个文件包含了所有的镜像信息，有的很大！！！！

这就是慢的原因，当然还有一些缓存等等相关的信息，一般来说，缓存造成的影响不多，除非你的数据特别大

2、文件混乱，层次不明

小编在安装R包的过程中，经常遇到一个问题，一打开Rstudio的file部分，全是文件，这不是什么大问题，个人习惯的问题。但是在有一次一对一辅导的学员中，发现了一个学员这个文件夹的内容生成的文件，竟然是上一个项目的内容.....

可能小编有点强迫症，不管是项目，还是文章复现，我们通过文件夹的顺序对其进行整理，比如说之前做的一篇复现，一篇文章的内容一定在一个文件夹的同级目录下，分成1,2，3,4，5这样的顺序，也是告诉自己第一步做的啥，第二步做的啥，第三步做的啥

每一个文件夹里面是什么呢？脚本+输入文件+结果文件（小编喜欢将结果文件保存在results中）

一目了然，这样的层级，在后期面对审稿的意见要求加分析，还是上传代码，甚至是传给学生，师弟师妹们进行学习，都会显得很简单。

在linux的Rstudio使用中，其实文件的生成和使用也是这样的，清晰的文件夹层级，会让人在烦躁的代码中得到一丝丝的清爽。这里只是提个小小的意见而已哈

3、环境的稳定

最近装包的过程中发现一个问题，很多人在进行单细胞分析中使用了很多R包，尤其是Seurat这个包，每一个包都有特定版本，比如说Seurat就有V4和V5的版本，这两个版本差距很大，其中比较重要的一个依赖包Matrix，也是不一样的。不要盲目的更新R包，编译型的语言（R/Python）不是向下完全兼容的，在JAVA语言中，确实存在向下兼容，比如说高版本的兼容低版本的，但是R/python都不行，打个比方，可能在某一个包在2.6版本存在某一个函数，到了3.0版本，突然这个函数消失了，然后导致了各种报错信息，尤其是基础差的用户，根本就无法解决。

这时候，在我们自己运行中，可能会去改包，改函数，但是这样的工程很大，但是对于大部分人来说，其实都是做不到，所以不要轻易更新R包，大家可以自己安装，如果碰到版本冲突，可以联系购买时添加的服务器管理员，我们会在后台进行适当的更新，在大环境稳定的情况下，给大家进行安装，如果是底层的问题，就要适当舍弃一些功能。

我们的版本不会是最新的，但是一定是最稳定的，不要盲目更新，网上教程很多，可以尝试，如果装坏了，就找管理员重置一下当初的环境就可以了

重点

生信豆芽菜在线版Rstudio服务器，已经开通在线充值服务，详细见链接：

Rstudio共享服务器

不会用怎么办？

如何安装R包

极大的便利了对rstudio云服务器的需求，有需求的小伙伴可以去试试，Rstudio共享服务器，如果有问题可以联系服务器管理员（页面客服字样）