平滑限流
什么是平滑限流？ 平就是平稳、滑是没有折线（好像也不太准确），没有曲线？（曲线其实也可以有Smooth的意思）丝滑？总之是比较Smooth就对了。guava中RateLimiter 的实现只有平滑限流的实现，即SmoothRateLimiter。 而SmoothRateLimiter 也是抽象的，它有两个实现，一个是突发实现即SmoothBursty，一个是预热实现即SmoothWarmingUp。
突发限流的方法是一个参数，而预热限流的方法是三个参数的方法，具体可见源码：
static RateLimiter create(
SleepingStopwatch stopwatch, double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit) {
RateLimiter rateLimiter = new SmoothWarmingUp(stopwatch, warmupPeriod, unit);
rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);
return rateLimiter;
}
可见预热限流是SmoothWarmingUp
预热时间为0 的预热限流
预热时间为0 的预热限流 是一个什么情况？
注意到上方法的第一个参数是和突发限流的方法是一样的，都是每秒的许可数。上方法的第二个参数是预热时间。最后一个参数是时间单位。 第一个参数自然是不能小于等于0的， 不能失去了意义。 第二个参数当然不能小于0，否则无法解释；那它是否可以等于0？ 测试发现是可以的。
当预热限流的方法的第二个参数是0的时候，预热的效果就消失，也就是没有了预热。这就变成了一个特殊的情况， 也就是也非突发、既非预热。SmoothWarmingUp的图形变成了一个点！ 尽管如此，虽然此时预热时间为0，那么它是否就没有了任何的缓存许可的功能？ 非也！
通过上文的分析，加上测试，发现SmoothWarmingUp 并不会积累permits。 就是说，使用的时候立即达到最高速度，不使用的时候立即冷却，此时速度呢？ 其实冷却的时候速度都也不重要，实际上是无穷大，但是没有意义，因为加速的过程为0， 所以也可以把冷却的速度理解为0（更好理解）。就是说，基本上SmoothWarmingUp 只会使用2个速度：使用时max，不使用时0；
RateLimiter r = RateLimiter.create(2, 0, TimeUnit.MILLISECONDS);
漏桶，因为它本质上是令牌桶上做了修改。SmoothWarmingUp
SmoothWarmingUp 到底是漏桶还是令牌桶
其实上文说错了。答案是明确的，SmoothWarmingUp 应该算是漏桶，一般情况下，也就是当预热时间不为0的时候。我们知道SmoothWarmingUp有一个冷却的过程，而这个冷却的过程，就是可以理解为漏桶的令牌漏出的过程！但是呢， 正常理解的漏桶，如果桶内令牌足够，应该是可以直接获取而不用等待的（不管是否已经开始了冷却）。而我们知道SmoothWarmingUp不是的，SmoothWarmingUp一旦开始了冷却，它就必须要至少需要等待一些些的预热时间，也就是说需要比稳定状态时更久的时间！！
而且，我们知道，SmoothWarmingUp的整个加热过程（包括预热和准稳定过程） 并不是一个直线，而是折线，这和我们想象中的理想的漏桶恐怕还是不一样。
测试观察
@org.junit.Test
public void testSmoothWarmingWith0() {
RateLimiter r = RateLimiter.create(2, 0, TimeUnit.MILLISECONDS);
while (true)
{
System.out.println("get 2 tokens: " + r.acquire(2) + "s");// 2个需要1s，但许可获取时间由下一次获取承担; 循环的首次，此行等待时间为0，第二次以后的等待时间为⑤ 行的许可获取时间，即0.5s
try {
Thread.sleep(1500);// 休息1.5s，可以完全消耗上行的2个许可，并剩出来0.5s，但是因为 预热/冷却时间为0，所以这个0.5s 其实是完全白白的流逝了..
} catch (Exception e) {
}
System.out.println("get 3 tokens: " + r.acquire(3) + "s");// 因为 预热/冷却时间为0，前面的许可已经完全被补偿，所以此处3个需要1.5s，但时间地点时间为0，许可获取时间由下一次获取承担
System.out.println("get 1 tokens: " + r.acquire(1) + "s");// 上一个方法的实际等待时间为0，因为它由此方法承担—— 此方法实际等待时间为上一个方法的3个许可获取时间，即1.5s
System.out.println("get 1 tokens: " + r.acquire(1) + "s");// 此方法实际等待时间为上一个方法的1个许可获取时间，即0.5s
System.out.println("get 1 tokens: " + r.acquire(1) + "s");// ⑤ 此方法实际等待时间为上一个方法的1个许可获取时间，即0.5s
System.out.println("end");
}
}
观察日志打印，发现符合预期。
get 2 tokens: 0.0s get 3 tokens: 0.0s get 1 tokens: 1.499681s get 1 tokens: 0.494564s get 1 tokens: 0.498945s end get 2 tokens: 0.499013s get 3 tokens: 0.0s get 1 tokens: 1.499839s get 1 tokens: 0.499698s get 1 tokens: 0.499081s end get 2 tokens: 0.499659s get 3 tokens: 0.0s get 1 tokens: 1.499842s get 1 tokens: 0.498895s get 1 tokens: 0.499479s
SmoothWarmingUp 整个加热过程是不是可以为一条直线？
理论上来讲，SmoothWarmingUp 的斜率变成0，那么整个加热过程的就是一天直线。但是其实这个在SmoothWarmingUp 中是不可能发生的。 因为SmoothWarmingUp 的一个假设是 预热时间 = 冷却时间。如果斜率变成了0，那么预热时间 = 冷却时间 就不可能满足，除非预热时间变成了0，这就又回到了我们开始讨论的情况，也就是变成了一个点。