上一节我们了解了Guava组件是如何提供客户端限流功能的，这一节我们借Guava来讲一个和限流有关的小技巧 - 「流量预热」

什么是流量预热

我们都知道在做运动之前先得来几组拉伸之类的动作，给身体做个热身，让我们的身体平滑过渡到后面的剧烈运动中。流量预热也是一样的道理，对限流组件来说，流量预热就类似于一种热身运动，它可以动态调整令牌发放速度，让流量变化更加平滑。
我们来举一个例子：某个接口设定了100个Request每秒的限流标准，同时使用令牌桶算法做限流。假如当前时间窗口内都没有Request过来，那么令牌桶中会装满100个令牌。如果在下一秒突然涌入100个请求，这些请求会迅速消耗令牌，对服务的瞬时冲击会比较大。因此我们需要一种类似“热身运动”的缓冲机制，根据桶内的令牌数量动态控制令牌的发放速率，让忙时流量和闲时流量可以互相平滑过渡。

流量预热的做法

我们以Guava中的RateLimiter为例，看看流量预热在RateLimiter中是如何运作的，我们用下面的状态转换图来展示整个过程：
Guava RateLimiter预热模型 - 图1
横坐标是令牌桶的当前容量，纵坐标是令牌发放速率，我们先从横坐标来分析

横坐标

下面两种场景会导致横坐标的变化：

  1. 闲时流量 流量较小或者压根没流量的时候，横坐标会逐渐向右移动，表示令牌桶中令牌数量增多
  2. 忙时流量 当访问流量增大的时候，横坐标向左移动，令牌桶中令牌数量变少

横轴有两个重要的坐标，一个是最右侧的“令牌桶最大容量”，这个不难理解。还有一个是Half容量，它是一个关键节点，会影响令牌发放速率。

纵坐标

纵坐标表示令牌的发放速率，这里有3个标线，分别是稳定时间间隔，2倍间隔，3倍间隔。
这里间隔的意思就是隔多长时间发放一个令牌，而所谓稳定间隔就是一个基准时间间隔。假如我们设置了每秒10个令牌的限流规则，那么稳定间隔也就是1s/10=0.1秒，也就是说每隔0.1秒发一个令牌。相应的，3倍间隔的数值是用稳定间隔乘以系数3，比如上面这个例子中3倍间隔就是0.3秒。

运作模式

了解了横坐标和纵坐标的含义之后，让我们来试着理解预热模型的用例。继续沿用上面10r/s的限流设置，稳定间隔=0.1s，3x间隔是0.3s。
我们先考虑闲时到忙时的流量转变，假定当前我们处于闲时流量阶段，没几个访问请求，这时令牌桶是满的。接着在下一秒突然涌入了10个请求，这些请求开始消耗令牌桶中的令牌。在初始阶段，令牌的放行速度比较慢，在第一个令牌被消耗以后，后面的请求要经过3x时间间隔也就是0.3s才会获取第二块令牌。随着令牌桶中令牌数量被逐渐消耗，当令牌存量下降到最大容量一半的时候（Half位置），令牌放行的速率也会提升，以稳定间隔0.1s发放令牌。
反过来也一样，在流量从忙时转变为闲时的过程中，令牌发放速率是由快到慢逐渐变化。起始阶段的令牌放行间隔是0.1s，随着令牌桶内令牌逐渐增多，当令牌的存量积累到最大容量的一半后，放行令牌的时间间隔进一步增大为0.3s。
RateLimiter正是通过这种方式来控制令牌发放的时间间隔，从而使流量的变化更加平滑。

核心代码

理解了预热模型的运作流程之后，我们来看一下具体代码是如何实现的。
实现流量预热的类是SmoothWarmingUp，它是SmoothRateLimiter的一个内部类，我们重点关注一个doSetRate方法，它是计算横纵坐标系关键节点的方法，先来看一下SmoothRateLimiter这个父类中定义的方法

  1. // permitsPerSecond表示每秒可以发放的令牌数量
  2. @Override
  3. final void doSetRate(double permitsPerSecond, long nowMicros) {
  4.   resync(nowMicros);
  6.   // 计算稳定间隔，使用1s除以令牌桶容量
  7.   double stableIntervalMicros = SECONDS.toMicros(1L) / permitsPerSecond;
  8.   this.stableIntervalMicros = stableIntervalMicros;
  10.   // 调用SmoothWarmingUp类中重载的doSetRate方法
  11.   doSetRate(permitsPerSecond, stableIntervalMicros);
  12. }

父类在这里的作用主要是计算出了稳定时间间隔（使用1s / 每秒放行数量的公式来计算得出），然后预热时间、三倍间隔等是在子类的doSetRate方法中实现的。
接下来我们看子类SmoothWarmingUp中的doSetRate做了什么

  1. @Override
  2. void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
  3.       double oldMaxPermits = maxPermits;
  5.     // maxPermits表示令牌桶内最大容量，它由我们设置的预热时间除以稳定间隔获得
  6.     // 打个比方，如果stableIntervalMicros=0.1s，而我们设置的预热时间是2s
  7.     // 那么这时候maxPermits就是2除以0.1=20
  8.       maxPermits = warmupPeriodMicros / stableIntervalMicros;
  10.       // 这句不用解释了吧，halfPermits是最大容量的一半
  11.       halfPermits = maxPermits / 2.0;
  13.       // coldIntervalMicros就是我们前面写到的3倍间隔，通过稳定间隔*3计算得出
  14.       // 稳定间隔是0.1，3倍间隔是0.2，那么平均间隔是0.2
  15.       double coldIntervalMicros = stableIntervalMicros * 3.0;
  17.       // slope的意思是斜率，也就是前面我们图中预热阶段中画出的斜线（速率从稳定间隔向3x间隔变化的斜线）
  18.       // 它的计算过程就是一个简单的求斜率公式
  19.       slope = (coldIntervalMicros - stableIntervalMicros) / halfPermits;
  21.       // 计算目前令牌桶的令牌个数
  22.       if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
  23.           // 如果令牌桶最大容量是无穷大，则设置当前可用令牌数为0
  24.           // 说实话这段逻辑没什么用
  25.         storedPermits = 0.0;
  26.       } else {
  27.         storedPermits = (oldMaxPermits == 0.0)
  28.             ? maxPermits // 初始化的状态是3x间隔
  29.             : storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
  30.   }
  31. }

通过上面的两个函数，RateLimiter限流器就对maxPermits和slope（预热期斜率）两个变量做了初始化配置。我把关键步骤都注释在了代码里，大家理解了之后，可以尝试去阅读这个类的其他方法，弄清maxPermits和slope是如何影响令牌发放速率的。

小结

这一节我们了解了预热模型的知识点，下一节我们来看一个正儿八经的分布式环境限流方案，基于Nginx网关层的限流。
学习Tips：很多同学对实践部分比较感兴趣，花不少时间去学习，但是对理论部分不求甚解，看到纯理论的图文就一扫而过，其实这是一种买椟还珠的学习方式。学会使用一项技术是非常简单的一件事，一步步跟着照做就可以，但是弄清技术背后的原理，知道为什么这么用，在什么情况下该采用什么策略，这才是更深一层的内功。所以希望大家在学习技术的时候，不仅能知其然，更能知其所以然。