使用云服务最大好处是按量付费，无需预留资源，因此各云产品都有计量计费需求。本文介绍一种基于日志服务按量计费方案，该方案每天处理千亿级计量日志，被众多云产品使用。
按量计费日志
使用场景
电力公司：每10秒会收到一条日志，记录该10秒内每个用户ID下该周期内功耗、峰值、均值等，每天、每小时和每月给用户提供账单。
运营商：每隔10秒从基站收到时间段内某个手机号码的动作（上网、电话、短信、VoIP）、使用量（流量）、时长等信息，后端计费服务统计出该区间内消耗资费。
天气预测API服务：根据用户调用接口类型、城市、查询类型、结果大小等对用户请求进行收费。
要求与挑战
既要算对，又要算准是一件要求很高的事情，系统要求如下：
准确可靠：既不可多算，也不能少算。
灵活：支持补数据等场景，例如一部分数据没有推送过来，当需要修正时可以重新计算。
实时性强：能够做到秒级计费，对于欠费场景快速切断。
其他需求（Plus）：
账单修正功能：在实时计费失败时，我们可以通过理想计费进行对账。
查询明细：支持查看自己消费明细。
现实中还有两类挑战：
不断增长的数据量：随着用户以及调用上升，数据规模会越来越大，如何保持架构的弹性伸缩。
容错处理：计费程序可能有Bug，如何确保计量数据与计费程序独立。
本文介绍一种基于日志服务按量计费方案，该方案已在线上稳定运行多年，从未出现过一例算错、延迟等情况，供大家参考。
工作原理
以日志服务LogHub功能为例：
使用LogHub进行计量日志实时采集与计量程序对接：LogHub支持的50+种接入手段。
计量程序每隔固定时间消费LogHub中步长数据，在内存中计算生成计费数据结果。
（附加）对明细数据查询需求，可以将计量日志配置索引查询。
（附加）将计量日志推送至OSS、MaxCompute进行离线存储，进行T+1等对账与统计。
实时计量程序内部结构：
根据LogHub读取接口GetCursor功能，选定某个时间段日志（例如10：00-11：00）Cursor。
通过PullLogs接口消费该时间段内数据。
在内存中进行数据统计与计算，拿到结果，生成计费数据。
我们可以以此类推，把选择时间计算逻辑修改为1分钟，10秒钟等。
性能分析：
假设每天有10亿条计量日志，每条长度为200字节，数据量为200GB。
LogHub默认SDK或Agent都带压缩功能，实际存储数据量为40GB（一般至少有5倍压缩率），一个小时数据量为1.6GB。
LogHub读取接口一次最大支持读1000个包（每个包最大为5MB），在千兆网条件下2秒内即可读完。
加上内存中数据累计与计算时间，对1小时计量日志进行汇总，不超过5秒。
计量日志生成计费结果过程
计量日志记录了您所涉及计费的项目，后端计费模块根据计费项和规则进行运算，产生最后账单。例如如下原始访问日志记录了项目（Project）使用情况：
microtime:1457517269818107 Method:PostLogStoreLogs Status:200 Source:203.0.113.10 ClientIP:198.51.100.10 Latency:1968 InFlow:1409 NetFlow:474 OutFlow:0 UserId:44 AliUid:1264425845****** ProjectName:app-myapplication ProjectId:573 LogStore:perf UserAgent:ali-sls-logtail APIVersion:0.5.0 RequestId:56DFF2D58B3D939D691323C7
计量计费程序读取原始日志，根据规则生成用户在各维度使用数据（包括流量、使用次数、出流量等）：
数据量大应如何解决
在一些计费场景下（例如运营商、IoT等），计量日志量会很大（例如十万亿，数据量为每天2PB），折算压缩数据后一小时有16TB，以万兆网络读取需要1600秒，已不能满足快速出账单需求。
控制产生的计费数据量
对于产生计量日志程序进行改造（例如Nginx），先在内存中做聚合，每隔1分钟转储一次该时间段聚合的汇总计量日志结果。这样数据量就和总体的用户数相关了。假设Nginx该时间段内有1000个用户，一个小时数据量为1000*200*60=12GB（压缩后为240MB）。
将计量日志处理并行化
LogHub下每个日志库可以分配不同Shard（分区），我们可以分配3个分区，3个计量消费程序。为了保证一个用户计量数据总是由一个消费程序处理，我们可以根据用户ID Hash到固定Shard中。例如杭州市西湖区用户写在1号Shard，杭州上城区用户数据写在2号Shard，这样后台计量程序就可水平扩展。
其他问题
补数据怎么办？
LogHub下每个Logstore可以设置生命周期（1~365天），如果计费程序需要重新消费数据，在生命周期内可以根据任意时间段进行计算。
计量日志散落在很多服务器中怎么办？
使用Logtail Agent实时采集。
使用自定义用户标识定义一套动态机器组弹性伸缩。
查询明细需求如何满足？
对LogHub中的数据创建索引，支持实时查询与统计分析。
Inflow>300000 and Method=Post* and Status in [200 300]您也可以在查询后加上统计分析：
Inflow>300000 and Method=Post* and Status in [200 300] | select max(Inflow) as s, ProjectName group by ProjectName order by s desc存储日志并进行T+1对账。
日志服务提供LogHub中数据投递功能，其支持自定义分区、自定义存储格式等配置。将日志存储在OSS、MaxCompute上，利用E-MapReduce、MaxCompute、Hadoop、Hive、Presto、Spark等进行计算。
