Ghi và xem nhật ký


Ghi nhật ký là một công cụ quan trọng để gỡ lỗi và giám sát mã. Cloud Functions cho phép bạn sử dụng SDK trình ghi nhật ký cho Node.js hoặc Python hoặc tiêu chuẩn đối tượng console để phát triển cho web.

Tính năng Ghi nhật ký trên đám mây là một dịch vụ có tính phí; bạn có thể phải trả phí nếu vượt quá hạn mức miễn phí. Để biết thêm thông tin, hãy xem bài viết Giá của Cloud Logging.

Ghi nhật ký

Sử dụng SDK trình ghi nhật ký Cloud Functions

SDK trình ghi Cloud Functions cung cấp một giao diện tiêu chuẩn để báo cáo trạng thái từ các hàm đến tính năng Ghi nhật ký trên đám mây. Bạn có thể sử dụng SDK này để ghi lại các sự kiện bằng dữ liệu có cấu trúc, giúp phân tích và theo dõi dễ dàng hơn.

Nhập từ gói con logger:

Node.js

// All available logging functions
const {
  log,
  info,
  debug,
  warn,
  error,
  write,
} = require("firebase-functions/logger");

Python

from firebase_functions import logger
  • Các lệnh logger.log() có cấp độ nhật ký INFO.

  • Các lệnh logger.info() có cấp độ nhật ký INFO.

  • Các lệnh logger.warn() có cấp độ nhật ký WARNING (CẢNH BÁO).

  • Các lệnh logger.error() có cấp độ nhật ký ERROR (LỖI).

  • Các lệnh logger.debug() có cấp độ nhật ký DEBUG.

  • Thông báo hệ thống nội bộ có cấp độ nhật ký GỠ LỖI.

Ví dụ sau minh hoạ một hàm ghi nhật ký cơ bản:

Node.js

exports.helloWorld = onRequest((request, response) => {
  // sends a log to Cloud Logging
  log("Hello logs!");

  response.send("Hello from Firebase!");
});

Python

@https_fn.on_request()
def hello_world(req: https_fn.Request) -> https_fn.Response:
    # sends a log to Cloud Logging
    logger.log("Hello logs!")

    return https_fn.Response("Hello from Firebase!")

Sử dụng các cấp độ nhật ký khác nhau cho các loại nhật ký trong mã hàm. Bạn có thể đính kèm dữ liệu có cấu trúc vào nhật ký làm đối số cuối cùng. Sau đây là ví dụ về cách một hàm có thể sử dụng từng loại nhật ký:

Node.js

exports.getInspirationalQuote = onRequest(async (request, response) => {
  const db = getFirestore();
  const today = new Date();
  const quoteOfTheMonthRef = db
      .collection("quotes")
      .doc(`${today.getFullYear()}`)
      .collection("months")
      .doc(`${today.getMonth()}`);

  const DEFAULT_QUOTE =
      "You miss 100% of the shots you don't take. -Wayne Gretzky";
  let quote;
  try {
    const quoteOfTheMonthDocSnap = await quoteOfTheMonthRef.get();

    // Attach relevant debugging information with debug()
    debug("Monthly quote fetch result", {
      docRef: quoteOfTheMonthRef.path,
      exists: quoteOfTheMonthDocSnap.exists,
      createTime: quoteOfTheMonthDocSnap.createTime,
    });

    if (quoteOfTheMonthDocSnap.exists) {
      quote = quoteOfTheMonthDocSnap.data().text;
    } else {
      // Use warn() for lower-severity issues than error()
      warn("Quote not found for month, sending default instead", {
        docRef: quoteOfTheMonthRef.path,
        dateRequested: today.toLocaleDateString("en-US"),
      });

      quote = DEFAULT_QUOTE;
    }
  } catch (err) {
    // Attach an error object as the second argument
    error("Unable to read quote from Firestore, sending default instead",
        err);

    quote = DEFAULT_QUOTE;
  }

  // Attach relevant structured data to any log
  info("Sending a quote!", {quote: quote});
  response.json({inspirationalQuote: quote});
});

Python

@https_fn.on_request()
def get_inspirational_quote(req: https_fn.Request) -> https_fn.Response:
    firestore_client = firestore.client()
    today = datetime.date.today()
    quote_of_the_month_ref = (firestore_client.collection("quotes").doc(str(
        today.year)).collection("months").doc(str(today.month)))

    default_quote = "Python has been an important part of Google since the beginning, and remains so as the system grows and evolves."

    quote = None
    try:
        quote_of_the_month = quote_of_the_month_ref.get()

        # Attach relevant debugging information with debug()
        logger.debug(
            "Monthly quote fetch result",
            docRef=quote_of_the_month.path,
            exists=quote_of_the_month.exists,
            createTime=quote_of_the_month.createTime,
        )

        if quote_of_the_month.exists:
            quote = quote_of_the_month.to_dict()["text"]
        else:
            # Use warn() for lower-severity issues than error()
            logger.warn(
                "Quote not found for month, sending default instead",
                doc_reference=quote_of_the_month.path,
                date_requested=today.strftime("%Y-%m-%d"),
            )
            quote = default_quote
    except:
        e = sys.exc_info()[0]
        # Attach an error object as the second argument
        logger.error("Unable to read quote from Firestore, sending default instead", error=e)
        quote = default_quote

    # Attach relevant structured data to any log
    logger.info("Sending a quote!", quote=quote)
    return https_fn.Response("Hello from Firebase!")

Với logger.write(), bạn có thể ghi các mục nhập nhật ký có thêm các cấp độ nghiêm trọng của nhật ký là CRITICAL, ALERTEMERGENCY. Xem LogSeverity.

Node.js

exports.appHasARegression = onRegressionAlertPublished((event) => {
  write({
    // write() lets you set additional severity levels
    // beyond the built-in logger functions
    severity: "EMERGENCY",
    message: "Regression in production app",
    issue: event.data.payload.issue,
    lastOccurred: event.data.payload.resolveTime,
  });
});

Python

@crashlytics_fn.on_regression_alert_published()
def app_has_regression(alert: crashlytics_fn.CrashlyticsRegressionAlertEvent) -> None:
    logger.write(
        severity="EMERGENCY",
        message="Regression in production app",
        issue=alert.data.payload.issue,
        last_occurred=alert.data.payload.resolve_time,
    )
    print(alert)

Sử dụng console.log

Giải pháp được đề xuất để ghi nhật ký từ một hàm là sử dụng SDK trình ghi cho nền tảng của bạn. Với Node.js, bạn có thể sử dụng các lệnh gọi ghi nhật ký JavaScript chuẩn như console.logconsole.error, nhưng trước tiên, bạn cần phải có một mô-đun đặc biệt để vá các phương thức chuẩn để các phương thức chuẩn hoạt động chính xác:

require("firebase-functions/logger/compat");

Sau khi yêu cầu mô-đun tương thích với trình ghi nhật ký, bạn có thể sử dụng các phương thức console.log() như bình thường trong mã của mình:

exports.helloError = functions.https.onRequest((request, response) => {
  console.log('I am a log entry!');
  response.send('Hello World...');
});
  • Các lệnh console.log() có cấp độ nhật ký INFO.
  • Các lệnh console.info() có cấp độ nhật ký INFO.
  • Các lệnh console.warn() có cấp độ nhật ký ERROR.
  • Các lệnh console.error() có cấp độ nhật ký ERROR (LỖI).
  • Thông báo hệ thống nội bộ có cấp độ nhật ký GỠ LỖI.

Xem nhật ký

Bạn có thể xem nhật ký cho Cloud Functions trong bảng điều khiển Google Cloud, giao diện người dùng Cloud Logging hoặc thông qua công cụ dòng lệnh firebase.

Sử dụng Giao diện dòng lệnh (CLI) của Firebase

Để xem nhật ký bằng công cụ firebase, hãy dùng lệnh functions:log:

firebase functions:log

Để xem nhật ký của một hàm cụ thể, hãy cung cấp tên hàm làm đối số:

firebase functions:log --only <FUNCTION_NAME>

Để biết đầy đủ các tuỳ chọn xem nhật ký, hãy xem trợ giúp dành cho functions:log:

firebase help functions:log

Sử dụng bảng điều khiển Google Cloud

Bạn có thể xem nhật ký cho các hàm trong bảng điều khiển Google Cloud.

Sử dụng giao diện người dùng Cloud Logging

Bạn có thể xem nhật ký cho Cloud Functions trong giao diện người dùng Cloud Logging.

Phân tích nhật ký

Cloud Logging cung cấp một bộ công cụ phân tích nhật ký mạnh mẽ mà bạn có thể dùng để theo dõi Cloud Functions của mình.

Biểu đồ và cảnh báo

Sau khi tạo các chỉ số dựa trên nhật ký để theo dõi các hàm, bạn có thể tạo biểu đồ và cảnh báo dựa trên các chỉ số này. Ví dụ: bạn có thể tạo một biểu đồ để trực quan hoá độ trễ theo thời gian hoặc tạo một cảnh báo để cho bạn biết nếu một lỗi nhất định xảy ra quá thường xuyên.

Hãy xem bài viết Tạo biểu đồ và cảnh báo để biết thông tin chi tiết về cách sử dụng các chỉ số dựa trên nhật ký trong biểu đồ và chính sách cảnh báo.