O log é uma ferramenta importante para depuração e monitoramento de código. O Cloud Functions oferece a opção de usar o SDK do logger para Node.js ou Python ou o objeto padrão console para desenvolvimento para a Web.
O Cloud Logging é um serviço pago; você poderá ser cobrado se exceder a cota gratuita. Para obter mais informações, consulte Preços do Cloud Logging .
Escrevendo registros
Como usar o SDK do agente de log do Cloud Functions
O SDK do agente de log do Cloud Functions fornece uma interface padrão para relatar o status das funções ao Cloud Logging. Você pode usar este SDK para registrar eventos com dados estruturados , facilitando a análise e o monitoramento.
Importe do subpacote do logger :
Node.js
// All available logging functions
const {
log,
info,
debug,
warn,
error,
write,
} = require("firebase-functions/logger");
Pitão
from firebase_functions import logger
Os comandos
logger.log()possuem o nível de log INFO .Os comandos
logger.info()possuem o nível de log INFO .Os comandos
logger.warn()possuem o nível de log WARNING .Os comandos
logger.error()possuem o nível de log ERROR .Os comandos
logger.debug()possuem o nível de log DEBUG .As mensagens internas do sistema possuem o nível de log DEBUG .
Este exemplo demonstra uma função escrevendo um log básico:
Node.js
exports.helloWorld = onRequest((request, response) => {
// sends a log to Cloud Logging
log("Hello logs!");
response.send("Hello from Firebase!");
});
Pitão
@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!")
Use diferentes níveis de log para diferentes tipos de log em seu código de função. Os dados estruturados podem ser anexados a um log como último argumento. Aqui está um exemplo de como uma função pode usar cada tipo de log:
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});
});
Pitão
@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!")
Com logger.write() , você pode gravar entradas de log com níveis de gravidade de log adicionais de CRITICAL , ALERT e EMERGENCY . Consulte 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,
});
});
Pitão
@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)
Usando console.log
A solução recomendada para registrar em log de uma função é usar o SDK do logger para sua plataforma. Com o Node.js, você pode usar chamadas de log JavaScript padrão, como console.log e console.error , mas primeiro você precisa exigir um módulo especial para corrigir os métodos padrão para funcionar corretamente:
require("firebase-functions/logger/compat");
Depois de solicitar o módulo de compatibilidade do logger, você pode usar os métodos console.log() normalmente em seu código:
exports.helloError = functions.https.onRequest((request, response) => {
console.log('I am a log entry!');
response.send('Hello World...');
});
- Os comandos
console.log()possuem o nível de log INFO . - Os comandos
console.info()possuem o nível de log INFO . - Os comandos
console.warn()possuem o nível de log ERROR . - Os comandos
console.error()possuem o nível de log ERROR . - As mensagens internas do sistema possuem o nível de log DEBUG .
Visualizando registros
Os registros do Cloud Functions podem ser visualizados no console do Google Cloud , na IU do Cloud Logging ou por meio da ferramenta de linha de comando firebase .
Usando a CLI do Firebase
Para visualizar logs com a ferramenta firebase , use o comando functions:log :
firebase functions:log
Para visualizar os logs de uma função específica, forneça o nome da função como argumento:
firebase functions:log --only <FUNCTION_NAME>
Para conhecer todas as opções de visualização de log, consulte a ajuda de functions:log :
firebase help functions:log
Como usar o console do Google Cloud
Você pode visualizar registros de funções no console do Google Cloud .
Como usar a IU do Cloud Logging
É possível visualizar registros do Cloud Functions na IU do Cloud Logging.
Analisando registros
O Cloud Logging oferece um conjunto avançado de ferramentas de análise de registros que você pode usar para monitorar o Cloud Functions.
Gráficos e alertas
Depois de criar métricas baseadas em logs para monitorar suas funções, você poderá criar gráficos e alertas com base nessas métricas. Por exemplo, você pode criar um gráfico para visualizar a latência ao longo do tempo ou criar um alerta para informar se um determinado erro ocorre com muita frequência.
Consulte Criação de gráficos e alertas para obter informações detalhadas sobre como usar métricas baseadas em logs em gráficos e políticas de alertas.