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。这里我们介绍一种基于日志服务计量计费方案，该方案每天处理千亿级计量日志，被众多云产品使用：

计量日志生成计费结果过程

计量日志记录了用户涉及计费的项目，后台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:10.145.6.81 ClientIP:112.124.143.241 Latency:1968 InFlow:1409 NetFlow:474 OutFlow:0 UserId:44 AliUid:1264425845278179 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）：

让我们看下几个计量日志计费场景：

• 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，后台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：多算用户吃亏，少算我们吃亏
• 灵活：支持补数据等场景，例如一部分数据没有推过来，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：支持用户查看自己消费明细

现实中还有两类不小的挑战：

• 不断增长数据大量：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

这里我们讨论一种阿里云基于日志服务开发计量计费方案，该方案已在线上稳定运行多年，从未出现过一粒算错，延迟等情况，供单价参考

系统架构

以阿里云日志服务的LogHub功能为例：

1. 使用LogHub进行计量日志实时采集与计量程序对接：LogHub 支持的30+种API和接入手段，接入计量日志非常容易
2. 计量程序每隔固定时间消费LogHub中步长数据，在内存中计算结果生成计费数据
3. （附加）对明细数据查询需求，可以将计量日志配置索引查询
4. （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：

1. 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
2. 通过PullLogs接口消费该时间段内数据
3. 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：

• 假设有10亿条/天计量日志，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40/24 = 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

数据量大如何解决，例如一天十万亿

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2PB/Day)，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。

这里一般使用2种手段：

1. 控制产生的计费数据量

我们对于产生计量日志程序进行改造（例如Nginx），先在内存中做了聚合，每隔1分钟Dump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，一个小时数据点也才1000 200 60 = 12GB（压缩后为 240 MB）

5. 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

1.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，在生命周期内可以任意根据时间段进行计算。

2. 计量日志散落在很多服务器（前端机）怎么办

1. 使用Logtail Agent实时采集
2. 使用机器标示定义一套动态机器组弹性伸缩

3. 查询明细需求如何满足

对LogHub中数据可以创建索引，支持实时查询与统计分析，例如我们想调查有一些特别大的计量日志：

Inflow>300000 and Method=Post* and Status in [200 300]

在对Loghub中数据打开索引后，即可实时实时查询与分析

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

4. 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，支持自定义分区、自定义存储格式等将日志存储在OSS/MaxCompute上，利用E-MapReduce、MaxCompute、HybridDB、Hadoop、Hive、Presto、Spark等进行计算。