Gravar e consultar registros


O Logging é uma ferramenta importante para depurar e monitorar códigos. O Cloud Functions oferece a opção de usar o SDK do logger para Node.js ou Python ou o padrão de objeto console para desenvolvimentos na Web.

O Cloud Logging é um serviço sujeito a cobranças. Você poderá receber cobranças se exceder a cota sem custo financeiro. Para mais informações, consulte os preços do Cloud Logging.

Como gravar registros

Como usar o SDK do logger do Cloud Functions

O SDK do logger do Cloud Functions fornece uma interface padrão para informar o status das funções ao Cloud Logging. Você pode usar esse SDK para registrar eventos com dados estruturados, facilitando a análise e o monitoramento.

Importe do subpacote logger:

Node.js

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

Python

from firebase_functions import logger
main.py

  • Os comandos logger.log() têm o nível de registro INFO.

  • Os comandos logger.info() têm o nível de registro INFO.

  • Os comandos logger.warn() têm o nível de registro WARNING.

  • Os comandos logger.error() têm o nível de registro ERROR.

  • Os comandos logger.debug() têm o nível de registro DEBUG.

  • As mensagens internas do sistema têm o nível de registro DEBUG.

Este exemplo demonstra uma função que grava um registro básico:

Node.js

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

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

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!")
main.py

Use vários níveis de registro para vários tipos de registro no código de função. Os dados estruturados podem ser anexados a um registro como o último argumento. Este é um exemplo de como uma função pode usar cada tipo de registro:

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});
});
index.js

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!")
main.py

Com logger.write(), é possível gravar entradas de registro com níveis adicionais de gravidade de registro 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,
  });
});
index.js

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)
main.py

Como usar o console.log

A solução recomendada para a geração de registros de uma função é usar o SDK do logger para a plataforma. Em vez disso, é possível usar chamadas de geração de registros padrão em JavaScript, como console.log e console.error. No entanto, primeiro é necessário exigir um módulo especial para corrigir os métodos padrão para que eles funcionem corretamente:

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

Depois de exigir o módulo de compatibilidade do logger, é possível usar os métodos console.log() normalmente no seu código:

exports.helloError = functions.https.onRequest((request, response) => {
  console.log('I am a log entry!');
  response.send('Hello World...');
});
index.js
  • Os comandos console.log() têm o nível de registro INFO.
  • Os comandos console.info() têm o nível de registro INFO.
  • Os comandos console.warn() têm o nível de registro ERROR.
  • Os comandos console.error() têm o nível de registro ERROR.
  • As mensagens internas do sistema têm o nível de registro DEBUG.

Como ver registros

Os registros do Cloud Functions podem ser visualizados no console do Google Cloud, na interface do Cloud Logging ou na ferramenta de linha de comando firebase.

Como usar a CLI do Firebase

Para consultar registros com a ferramenta firebase, use o comando functions:log:

firebase functions:log

Para consultar registros de uma função específica, forneça o nome da função como um argumento:

firebase functions:log --only <FUNCTION_NAME>

Para acessar todas as opções de visualização de registros, confira a ajuda sobre functions:log:

firebase help functions:log

Como usar o console do Google Cloud

É possível consultar os registros das funções no console do Google Cloud.

Como usar a interface do Cloud Logging

É possível acessar os registros do Cloud Functions na interface do Cloud Logging.

Como analisar registros

O Cloud Logging oferece um conjunto de ferramentas eficientes para análise de registros que podem ser usadas para monitorar o Cloud Functions.

Gráficos e alertas

Depois de ter criado métricas baseadas em registros para monitorar suas funções, você pode criar gráficos e alertas com base nessas métricas. Por exemplo, é possível criar um gráfico para visualizar a latência ao longo do tempo ou criar um alerta para saber se um determinado erro ocorre com muita frequência.

Consulte Criar gráficos e alertas para conferir informações detalhadas sobre como usar métricas com base em registros nos gráficos e políticas de alerta.