日志服务提供基于消费处理器的数据实时消费功能，通过SPL实现服务端数据处理后消费。本文介绍消费处理器的概念、优势、场景、计费规则及消费目标。
工作原理
基于消费处理器消费是一种通过设置SPL实时处理日志服务数据的方式，适用于第三方软件、多语言应用、云产品、流式计算框架等多种应用场景。SPL是SLS推出的一种高性能数据处理语言，专门用于处理日志的弱结构化特点。其原理是在服务端使用SPL对日志数据进行预处理和清洗，例如执行行过滤、列裁剪、正则提取等操作。经过处理后，客户端接收到的数据已是规整格式。更多关于SPL语法的详情，请参见SPL语法。
功能优势
通过公网消费，节省流量费用。
某客户想把日志写入到日志服务后，再通过公网消费日志，过滤后再分发给内部系统。基于SPL消费功能，该客户可以直接在日志服务中实现日志规则过滤，避免将大量无效日志投递给消费者，节省网络流量费用。
节省本地CPU资源，加速计算进程。
某客户想把日志写入到日志服务后，再消费日志到本地机器进行计算。基于SPL消费功能，该客户可以直接在日志服务中实现SPL计算，降低本地资源消耗。
计费规则
若Logstore的计费模式为按写入数据量计费，基于消费处理器消费将不产生费用，仅从日志服务公网域名所在接口拉取数据时，会产生外网读取流量（按照压缩后的数据量计算）。具体内容，可参见按写入数据量计费模式计费项。
若Logstore的计费模式为按使用功能计费，基于消费处理器消费服务会产生服务端计算费用，使用日志服务公网域名可能产生公网流量费用。更多信息，请参见按使用功能计费模式计费项。
消费目标
日志服务支持的基于消费处理器消费目标如下表所示。
类型 | 目标 | 说明 |
多语言应用 | 多语言应用 | 基于Java、Python、Go等语言的应用基于消费处理器消费组消费日志服务的数据。具体操作，请参见通过API消费和通过消费组消费日志。 最佳实践：使用SDK基于SPL消费日志 |
云产品 | 阿里云Flink | 您可以通过阿里云Flink实时计算消费日志服务的数据。具体操作，请参见日志服务SLS。 最佳实践： |
流式计算 | Kafka | 如有需求请提工单申请。 |
注意事项
基于消费处理器消费需要在服务端进行复杂计算。由于SPL计算复杂度及数据特征的差异，数据读取的服务端延迟可能会略有增加（例如处理5MB数据，延迟增加10~100ms之间）。然而，一般情况下，尽管服务端延迟有所增加，但整体端到端延迟（即从数据拉取到本地计算完成的总时间）通常会减少。
基于消费处理器消费在SPL语法错误、源数据字段缺失等情况下，可能会导致获取到的数据缺失或失败，具体说明可以参考错误处理。
基于消费处理器消费在配置SPL语句时，SPL语句长度（字符串长度）最大为4KB。
基于消费处理器消费与普通实时消费Shard读取限制相同：其中基于消费处理器消费的Shard读流量是指SPL处理前的原始数据量，具体限制可以参考数据读写。
使用限制
限制项 | 说明 |
消费处理器个数 | 每个 Project 下组多创建 100 个 ConsumeProcessor。如果您有更大的使用需求，如有需求请提工单申请。 |
消费处理器配置中 SPL 长度 | 每个 SPL 长度不超过 4000 个字符。 |
消费处理器中 SPL 指令限制 | 仅支持行处理指令，不支持聚合、逻辑判断等指令。 |
更新或删除消费处理器后生效时间 | 修改或删除消费处理器配置，最多一分钟内生效。 |
常见问题
规则消费的ShardReadQuotaExceed错误怎么处理？
这个错误码是由于Shard读流量超过Quota报错，解决方案：
消费客户端程序遇到此错误可以等待（sleep）后重试。
或者手动分裂Shard，对于Shard分裂后的产生的新数据消费，达到降低每个shard读取速度的效果。
规则消费的流量控制是什么样的？
规则消费的流量控制策略等同于普通消费的流量控制，具体可以参考数据读写。规则消费的流量计算是指SPL处理前的原始数据量：
例如原始数据大小为100MB（压缩后），经过SPL语句
* | where method = 'POST'过滤后，返回给消费客户端的数据大小为20MB（压缩后），读取流量控制是按照100MB来计算。
使用规则消费后，为什么在项目监控中的“流量/分钟”图表中看到的outflow的流量很低？
因为项目监控中显示的“流量/分钟”的outflow是指SPL处理后的数据量，并非原始数据量，如果SPL语句中包含行过滤、列裁剪等减少数据量的指令时，可能会有outflow低情况出现。