Thêm các hàm vào hàng đợi bằng Cloud Tasks


Các hàm hàng đợi tác vụ tận dụng Google Cloud Tasks để giúp ứng dụng của bạn chạy các tác vụ tốn thời gian, tốn nhiều tài nguyên hoặc bị giới hạn băng thông một cách không đồng bộ, bên ngoài luồng ứng dụng chính.

Ví dụ: giả sử bạn muốn tạo bản sao lưu của một tập hợp lớn các tệp hình ảnh hiện được lưu trữ trên một API có giới hạn tốc độ. Để trở thành người tiêu dùng có trách nhiệm của API đó, bạn cần tuân thủ giới hạn tốc độ của API. Ngoài ra, loại công việc chạy trong thời gian dài này có thể dễ gặp lỗi do hết thời gian chờ và giới hạn bộ nhớ.

Để giảm bớt sự phức tạp này, bạn có thể viết một hàm hàng đợi tác vụ để đặt các tuỳ chọn tác vụ cơ bản như scheduleTimedispatchDeadline, sau đó chuyển hàm đó sang hàng đợi trong Cloud Tasks. Môi trường Cloud Tasks được thiết kế riêng để đảm bảo các chính sách kiểm soát tắc nghẽn và thử lại hiệu quả cho những loại thao tác này.

SDK Firebase cho Cloud Functions for Firebase phiên bản 3.20.1 trở lên tương tác với Firebase Admin SDK phiên bản 10.2.0 trở lên để hỗ trợ các hàm hàng đợi tác vụ.

Việc sử dụng các hàm hàng đợi tác vụ với Firebase có thể dẫn đến việc tính phí xử lý Cloud Tasks. Hãy xem phần Giá Cloud Tasks để biết thêm thông tin.

Tạo hàm hàng đợi tác vụ

Để sử dụng các hàm hàng đợi tác vụ, hãy làm theo quy trình công việc sau:

  1. Viết hàm hàng đợi tác vụ bằng SDK Firebase cho Cloud Functions.
  2. Kiểm thử hàm bằng cách kích hoạt hàm đó bằng một yêu cầu HTTP.
  3. Triển khai hàm bằng CLI Firebase. Khi triển khai hàm hàng đợi tác vụ lần đầu tiên, CLI sẽ tạo một hàng đợi tác vụ trong Cloud Tasks với các tuỳ chọn (giới hạn tốc độ và thử lại) được chỉ định trong mã nguồn của bạn.
  4. Thêm các tác vụ vào hàng đợi tác vụ mới tạo, truyền các tham số để thiết lập lịch biểu thực thi nếu cần. Bạn có thể thực hiện việc này bằng cách viết mã bằng Admin SDK và triển khai mã đó cho Cloud Functions for Firebase.

Viết hàm hàng đợi tác vụ

Các mã mẫu trong phần này dựa trên một ứng dụng thiết lập một dịch vụ sao lưu tất cả hình ảnh từ Astronomy Picture of the Day (Ảnh thiên văn trong ngày) của NASA. Để bắt đầu, hãy nhập các mô-đun bắt buộc:

Node.js

// Dependencies for task queue functions.
const {onTaskDispatched} = require("firebase-functions/v2/tasks");
const {onRequest, HttpsError} = require("firebase-functions/v2/https");
const {getFunctions} = require("firebase-admin/functions");
const {logger} = require("firebase-functions/v2");

// Dependencies for image backup.
const path = require("path");
const fetch = require("node-fetch");
const {initializeApp} = require("firebase-admin/app");
const {getStorage} = require("firebase-admin/storage");
const {GoogleAuth} = require("google-auth-library");

Python

# Dependencies for task queue functions.
from google.cloud import tasks_v2
import requests
from firebase_functions.options import RetryConfig, RateLimits, SupportedRegion

# Dependencies for image backup.
from datetime import datetime, timedelta
import json
import pathlib
from urllib.parse import urlparse
from firebase_admin import initialize_app, storage, functions
from firebase_functions import https_fn, tasks_fn, params
import google.auth
from google.auth.transport.requests import AuthorizedSession

Sử dụng onTaskDispatched hoặc on_task_dispatched cho các hàm hàng đợi tác vụ. Khi viết hàm hàng đợi tác vụ, bạn có thể đặt cấu hình giới hạn tốc độ và thử lại theo hàng đợi.

Định cấu hình các hàm hàng đợi tác vụ

Các hàm hàng đợi tác vụ đi kèm với một bộ chế độ cài đặt cấu hình mạnh mẽ để kiểm soát chính xác giới hạn tốc độ và hành vi thử lại của hàng đợi tác vụ:

Node.js

exports.backupapod = onTaskDispatched(
    {
      retryConfig: {
        maxAttempts: 5,
        minBackoffSeconds: 60,
      },
      rateLimits: {
        maxConcurrentDispatches: 6,
      },
    }, async (req) => {

Python

@tasks_fn.on_task_dispatched(retry_config=RetryConfig(max_attempts=5, min_backoff_seconds=60),
                             rate_limits=RateLimits(max_concurrent_dispatches=10))
def backupapod(req: tasks_fn.CallableRequest) -> str:
    """Grabs Astronomy Photo of the Day (APOD) using NASA's API."""
  • retryConfig.maxAttempts=5: Mỗi tác vụ trong hàng đợi tác vụ sẽ tự động được thử lại tối đa 5 lần. Điều này giúp giảm thiểu các lỗi tạm thời như lỗi mạng hoặc sự cố tạm thời của một dịch vụ phụ thuộc, bên ngoài.

  • retryConfig.minBackoffSeconds=60: Mỗi tác vụ được thử lại ít nhất 60 giây sau mỗi lần thử. Điều này cung cấp một vùng đệm lớn giữa mỗi lần thử để chúng ta không vội vàng sử dụng hết 5 lần thử lại quá nhanh.

  • rateLimits.maxConcurrentDispatch=6: Tối đa 6 tác vụ được gửi đi tại một thời điểm nhất định. Điều này giúp đảm bảo luồng yêu cầu ổn định đến hàm cơ bản và giúp giảm số lượng thực thể đang hoạt động cũng như số lần khởi động nguội.

Kiểm thử các hàm hàng đợi tác vụ

Trong hầu hết trường hợp, trình mô phỏng Cloud Functions là cách tốt nhất để kiểm thử các hàm hàng đợi tác vụ. Hãy xem tài liệu về Bộ trình mô phỏng để tìm hiểu cách đo lường ứng dụng của bạn cho việc mô phỏng các hàm hàng đợi tác vụ.

Ngoài ra, các hàm_sdk hàng đợi tác vụ được hiển thị dưới dạng các hàm HTTP đơn giản trong Firebase Local Emulator Suite. Bạn có thể kiểm thử một hàm tác vụ được mô phỏng bằng cách gửi một yêu cầu POST HTTP với tải trọng dữ liệu JSON:

 # start the Local Emulator Suite
 firebase emulators:start

 # trigger the emulated task queue function
 curl \
  -X POST                                            # An HTTP POST request...
  -H "content-type: application/json" \              # ... with a JSON body
  http://localhost:$PORT/$PROJECT_ID/$REGION/$NAME \ # ... to function url
  -d '{"data": { ... some data .... }}'              # ... with JSON encoded data

Triển khai các hàm hàng đợi tác vụ

Triển khai hàm hàng đợi tác vụ bằng cách sử dụng CLI Firebase:

$ firebase deploy --only functions:backupapod

Khi triển khai hàm hàng đợi tác vụ lần đầu tiên, CLI sẽ tạo một hàng đợi tác vụ trong Cloud Tasks với các tuỳ chọn (giới hạn tốc độ và thử lại) được chỉ định trong mã nguồn của bạn.

Nếu bạn gặp lỗi về quyền khi triển khai các hàm, hãy đảm bảo rằng vai trò IAM thích hợp được chỉ định cho người dùng đang chạy các lệnh triển khai.

Thêm các hàm hàng đợi tác vụ vào hàng đợi

Bạn có thể đưa các hàm hàng đợi tác vụ vào hàng đợi trong Cloud Tasks từ một môi trường máy chủ đáng tin cậy như Cloud Functions for Firebase bằng cách sử dụng Firebase Admin SDK cho Node.js hoặc thư viện Google Cloud cho Python. Nếu bạn mới sử dụng Admin SDK, hãy xem phần Thêm Firebase vào máy chủ để bắt đầu.

Một luồng thông thường sẽ tạo một tác vụ mới, thêm tác vụ đó vào hàng đợi trong Cloud Tasks và đặt cấu hình cho tác vụ:

Node.js

exports.enqueuebackuptasks = onRequest(
    async (_request, response) => {
      const queue = getFunctions().taskQueue("backupapod");
      const targetUri = await getFunctionUrl("backupapod");

      const enqueues = [];
      for (let i = 0; i <= BACKUP_COUNT; i += 1) {
        const iteration = Math.floor(i / HOURLY_BATCH_SIZE);
        // Delay each batch by N * hour
        const scheduleDelaySeconds = iteration * (60 * 60);

        const backupDate = new Date(BACKUP_START_DATE);
        backupDate.setDate(BACKUP_START_DATE.getDate() + i);
        // Extract just the date portion (YYYY-MM-DD) as string.
        const date = backupDate.toISOString().substring(0, 10);
        enqueues.push(
            queue.enqueue({date}, {
              scheduleDelaySeconds,
              dispatchDeadlineSeconds: 60 * 5, // 5 minutes
              uri: targetUri,
            }),
        );
      }
      await Promise.all(enqueues);
      response.sendStatus(200);
    });

Python

@https_fn.on_request()
def enqueuebackuptasks(_: https_fn.Request) -> https_fn.Response:
    """Adds backup tasks to a Cloud Tasks queue."""
    task_queue = functions.task_queue("backupapod")
    target_uri = get_function_url("backupapod")

    for i in range(BACKUP_COUNT):
        batch = i // HOURLY_BATCH_SIZE

        # Delay each batch by N hours
        schedule_delay = timedelta(hours=batch)
        schedule_time = datetime.now() + schedule_delay

        dispatch_deadline_seconds = 60 * 5  # 5 minutes

        backup_date = BACKUP_START_DATE + timedelta(days=i)
        body = {"data": {"date": backup_date.isoformat()[:10]}}
        task_options = functions.TaskOptions(schedule_time=schedule_time,
                                             dispatch_deadline_seconds=dispatch_deadline_seconds,
                                             uri=target_uri)
        task_queue.enqueue(body, task_options)
    return https_fn.Response(status=200, response=f"Enqueued {BACKUP_COUNT} tasks")
  • Mã mẫu cố gắng trải đều quá trình thực thi các tác vụ bằng cách liên kết độ trễ là N phút cho tác vụ thứ N. Điều này tương đương với việc kích hoạt khoảng 1 tác vụ/phút. Xin lưu ý rằng bạn cũng có thể sử dụng scheduleTime (Node.js) hoặc schedule_time (Python) nếu muốn Cloud Tasks kích hoạt một tác vụ vào một thời điểm cụ thể.

  • Mã mẫu đặt khoảng thời gian tối đa mà Cloud Tasks sẽ chờ để hoàn tất một tác vụ. Cloud Tasks sẽ thử lại tác vụ theo cấu hình thử lại của hàng đợi hoặc cho đến khi đạt đến thời hạn này. Trong mẫu, hàng đợi được định cấu hình để thử lại tác vụ tối đa 5 lần, nhưng tác vụ sẽ tự động bị huỷ nếu toàn bộ quá trình (bao gồm cả các lần thử lại) mất hơn 5 phút.

Truy xuất và đưa URI mục tiêu vào

Do cách Cloud Tasks tạo mã thông báo xác thực để xác thực các yêu cầu đối với các hàm hàng đợi tác vụ cơ bản, bạn phải chỉ định URL Cloud Run của hàm khi thêm tác vụ vào hàng đợi. Bạn nên truy xuất URL cho hàm của mình theo cách lập trình như minh hoạ dưới đây:

Node.js

/**
 * Get the URL of a given v2 cloud function.
 *
 * @param {string} name the function's name
 * @param {string} location the function's location
 * @return {Promise<string>} The URL of the function
 */
async function getFunctionUrl(name, location="us-central1") {
  if (!auth) {
    auth = new GoogleAuth({
      scopes: "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform",
    });
  }
  const projectId = await auth.getProjectId();
  const url = "https://cloudfunctions.googleapis.com/v2beta/" +
    `projects/${projectId}/locations/${location}/functions/${name}`;

  const client = await auth.getClient();
  const res = await client.request({url});
  const uri = res.data?.serviceConfig?.uri;
  if (!uri) {
    throw new Error(`Unable to retreive uri for function at ${url}`);
  }
  return uri;
}

Python

def get_function_url(name: str, location: str = SupportedRegion.US_CENTRAL1) -> str:
    """Get the URL of a given v2 cloud function.

    Params:
        name: the function's name
        location: the function's location

    Returns: The URL of the function
    """
    credentials, project_id = google.auth.default(
        scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
    authed_session = AuthorizedSession(credentials)
    url = ("https://cloudfunctions.googleapis.com/v2beta/" +
           f"projects/{project_id}/locations/{location}/functions/{name}")
    response = authed_session.get(url)
    data = response.json()
    function_url = data["serviceConfig"]["uri"]
    return function_url

Khắc phục sự cố

Cloud Tasks">Bật tính năng ghi nhật ký Cloud Tasks

Nhật ký từ Cloud Tasks chứa thông tin chẩn đoán hữu ích như trạng thái của yêu cầu liên kết với một tác vụ. Theo mặc định, nhật ký từ Cloud Tasks sẽ bị tắt do lượng lớn nhật ký có thể tạo ra trên dự án của bạn. Bạn nên bật nhật ký gỡ lỗi trong khi đang tích cực phát triển và gỡ lỗi các hàm hàng đợi tác vụ. Xem phần Bật tính năng ghi nhật ký.

Quyền IAM

Bạn có thể thấy lỗi PERMISSION DENIED khi thêm tác vụ vào hàng đợi hoặc khi Cloud Tasks cố gắng gọi các hàm hàng đợi tác vụ. Đảm bảo rằng dự án của bạn có các liên kết IAM sau:

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member=serviceAccount:${PROJECT_ID}@appspot.gserviceaccount.com \
  --role=roles/cloudtasks.enqueuer
  • Danh tính dùng để thêm tác vụ vào hàng đợi của Cloud Tasks cần có quyền sử dụng tài khoản dịch vụ được liên kết với một tác vụ trong Cloud Tasks.

    Trong mẫu, đây là tài khoản dịch vụ mặc định App Engine.

Hãy xem tài liệu về IAM của Google Cloud để biết hướng dẫn về cách thêm tài khoản dịch vụ mặc định App Engine làm người dùng của tài khoản dịch vụ mặc định App Engine.

gcloud functions add-iam-policy-binding $FUNCTION_NAME \
  --region=us-central1 \
  --member=serviceAccount:${PROJECT_ID}@appspot.gserviceaccount.com \
  --role=roles/cloudfunctions.invoker