工作上的几个tip

1、如果用java6的ScriptEngineManager来调用JRuby，并且脚本使用到了Ruby的标准库（比如我用到了YAML库），如果没有正确设置，是会找不到标准库的。通过打印$:变量可以看到文件的加载路径，比如在某台机器上的打印的结果：
   puts $:
   输出：
.
/root/.jruby/lib/ruby/site_ruby/1.8
/root/.jruby/lib/ruby/site_ruby
/root/.jruby/lib/ruby/1.8
/root/.jruby/lib/ruby/1.8/java
lib/ruby/1.8
......略

显然，默认会到当前用户的主目录下寻找.jruby隐藏目录，将此目录作为Ruby的安装目录，因此，可以在~user/.jruby放置一个jruby实现，一劳永逸地解决问题，不然就要自己手工添加完整的路径到$:变量中。

2、nio的临时selector的使用，了解grizzly的都知道，Grizzly框架有一个比较与众不同的地方在于使用临时selector注册channel进行读或者写。这个带来什么好处呢？一个是，通常我们可能将read派发到其他线程中去，如果一次没有读完，那么就得继续注册OP_READ到主selector上；注意，nio在一些平台上有个问题，就是SelectionKey.interestOps方法跟Selector.select方法会有并发冲突，产生奇怪的现象，因此，你会看到大多数的nio框架都会保证SelectionKey.interestOps跟Selector.select的调用在同一个线程；在没有读完继续注册这个场景下，免不了线程间的context switch，如果采用一个临时selector注册并读取，就可以避免这个切换开销。另外，对于write调用，通常你可能这样写：

while  (byteBuffer.hasRemaining()) {
   int  len  =  socketChannel.write(byteBuffer);
   if  (len  <   0 ){
    throw   new  EOFException(); 
  }
}

   在负载比较高的时候，write返回0的次数会越来越多，while循环将空耗多次导致CPU占用偏高，这个问题在win32上比较严重，同样可以采用临时selector的解决（Cindy2.x是留在队列，等待下次写）。下例是采用临时Selector进行读的例子：

                 Selector readSelector  =  SelectorFactory.getSelector();
                SelectionKey tmpKey  =  sc.register(readSelector,
                        SelectionKey.OP_READ);
                tmpKey.interestOps(tmpKey.interestOps()  |  SelectionKey.OP_READ);
                 int  code  =  readSelector.select( 1000 );
                tmpKey.interestOps(tmpKey.interestOps()
                         &  ( ~ SelectionKey.OP_READ));
                 if  (code  >   0 ) {
                     do  {
                        n  =  sc.read(in);
                    }  while  (n  >   0   &&  in.hasRemaining());
                    in.flip();
                    decode();
                    in.compact();
                }
                SelectorFactory.returnSelector(readSelector);

    这样的方式，某种意义上可以认为是non-blocking模式下的阻塞读，在网络条件稳定的情况下（比如内网），能带来比较高的效率。

3、 spymemcached，是另一个memcached的java client实现，采用nio。最近遇到的问题是它跟原来的 MemcachedClient的兼容问题，用它去操作MemcachedClient存储的数据。spymemcached是通过Transcoder来实现序列化，Transcoder的WhalinTranscoder实现类兼容了Greg Whalin的MemcachedClient：

private  Transcoder whalinTranscoder  =   new  WhalinTranscoder();


Future < Object >  f  =  memcachedClient.asyncGet(id, whalinTranscoder);

   各个方法都有重载的版本用以指定Transcoder。