1 庖丁只要是同一个配置文件就会是同一个庖丁对象，所以其实你可以放心的new。
2 庖丁的配置文件改变他是会去检查的，可以通过设置paoding.dic.detector.interval这个来设置检查的时间间隔。
3 庖丁使用的不是原始的字典文件，而是处理过后放到.compiled文件夹，原始的分散多个的字典文件也会被合成少数几个文件，主要的一个是vocabulary，一个是noise，vocabulary是主要的查找对象，noise则是要排除的。
4 庖丁有两种处理机制，一个是最多分词，一个是最长分词。
paoding.analyzer.mode=most-words 最多分词
paoding.analyzer.mode=max-word-length 最长分词
这两个机制同样用到了字典的处理过程。例如 如果是用最多分词，原始字典文件中有 二手 汽车 二手汽车，那么.compiled文件夹最后得到的只有二手 汽车，二手汽车就没有了，因为他是由二手和汽车组成的。
5 庖丁分词最主要的有3个，一个是字典，一个是beef，就是要分的词，一个是knife，就是分词的规则。分词的结果是个LinkedList,不断的next得到全部的分词结果。在生成LinkedList过程中，同样会用到最长和最多的规则。
6 庖丁分词主要用的是一个叫CJKKnife的分词规则，其中的dissect方法有300行，里面有几乎全部的逻辑，不过这个不是很好懂，虽然作者写了不少注释，我也是debug了几次才搞懂的。
7 庖丁的字典也比较有意思，我最初的想法是map，把每个字典都做为一个key，查的时候如果对应的key为null，那么就没这个字典。但是这个太天真了，首先这个会浪费很多的空间，我们还需要以某个字开头的是否在字典里。直接map也是不能实现的。
庖丁的做法是：有一个大的数组，记录所有的字典。一个多叉树，不同字开头的不同分叉，如果得到的集合小于16，直接一个二叉树，多于16的话，继续比较下一个字，又是多个分叉，这样循环下去。
这样的空间占用还是比较小的，而且一个分叉下面没有只分叉，那么说明这个开头的肯定不在字典里了。查找的时候也很快，一个个分叉查下去是很快的。
8 庖丁的分词逻辑是：从第一个字开始，去字典里去找，然后前两个字，然后前3个字，如果查到后面的不可能出现在字典里，那么现在从第二个字开始，然后第2,3字，然后3,4字。。如果查到后面的不可能出现在字典里,那么现在从第二个字开始....
9 庖丁遇到非汉字会强行分开。
10 庖丁增加了对《》“”这些的处理，这些词会作为一个完整的词出现。
总的来说基本就是这样的，生成字典，根据字典分词。（字典没有没两个字一分词。）