写入和查看日志

日志是用于调试和监控代码的重要工具。Cloud Functions 让您可以选择使用适用于 Node.js 或 Python 的 logger SDK，或是面向 Web 开发的 console 对象标准。

Cloud Logging 是一项收费服务，超出免费配额后，您可能需要付费。如需了解详情，请参阅 Cloud Logging 价格。

写入日志

使用 Cloud Functions logger SDK

Cloud Functions logger SDK 提供了一个标准接口，用于将函数状态报告给 Cloud Logging。您可以使用此 SDK 记录包含结构化数据的事件，更轻松地进行分析和监控。

从 logger 子软件包导入：

Node.js

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

Python

from firebase_functions import loggermain.py

logger.log() 命令具有 INFO 日志级别。
logger.info() 命令具有 INFO 日志级别。
logger.warn() 命令具有 WARNING 日志级别。
logger.error() 命令具有 ERROR 日志级别。
logger.debug() 命令具有 DEBUG 日志级别。
内部系统消息具有 DEBUG 日志级别。

下面的示例展示了一个用来编写基本日志的函数：

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

您可以在函数代码中针对不同类型的日志使用不同的日志级别。结构化数据可以作为最后一个参数附加到日志。下面的示例展示了函数如何使用每种日志类型：

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

借助 logger.write()，您可以在写入日志条目时使用其他的日志严重级别，包括 CRITICAL、ALERT 和 EMERGENCY。请参阅 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

使用 `console.log`

使用适用于您平台的 logger SDK 是通过函数进行日志记录的建议解决方案。使用 Node.js 时，您可以改用标准 JavaScript 日志记录调用（如 console.log 和 console.error），但您首先需要使用一个特殊模块来修补标准方法，以使其正常运作：

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

纳入所需的 Logger 兼容性模块后，您可以像往常一样在代码中使用 console.log() 方法：

exports.helloError = functions.https.onRequest((request, response) => {
  console.log('I am a log entry!');
  response.send('Hello World...');
});index.js

console.log() 命令具有 INFO 日志级别。
console.info() 命令具有 INFO 日志级别。
console.warn() 命令具有 ERROR 日志级别。
console.error() 命令具有 ERROR 日志级别。
内部系统消息具有 DEBUG 日志级别。

查看日志

您可以在 Google Cloud 控制台、Cloud Logging 界面或通过 firebase 命令行工具查看 Cloud Functions 的日志。

使用 Firebase CLI

如需使用 firebase 工具查看日志，请使用 functions:log 命令：

firebase functions:log

如需查看特定函数的日志，请以参数形式提供函数名称：

firebase functions:log --only <FUNCTION_NAME>

如需了解全部日志查看选项，请参阅 functions:log 的帮助信息：

firebase help functions:log

使用 Google Cloud 控制台

您可以在 Google Cloud 控制台中查看函数的日志。

使用 Cloud Logging 界面

您可以在 Cloud Logging 界面中查看 Cloud Functions 的日志。

分析日志

Cloud Logging 提供了一套功能强大的日志分析工具，您可以使用这些工具监控 Cloud Functions。

图表和提醒

创建基于日志的指标以监控您的函数后，您可以根据这些指标创建图表和提醒。例如，您可以创建一个图表来直观呈现指定时间段内的延迟，或创建一个提醒来让您知道某个错误是否出现得过于频繁。

如需详细了解如何在图表和提醒政策中使用基于日志的指标，请参阅创建图表和提醒。

写入和查看日志

写入日志

使用 Cloud Functions logger SDK

Node.js

Python

Node.js

Python

Node.js

Python

Node.js

Python

使用 console.log

查看日志

使用 Firebase CLI

使用 Google Cloud 控制台

使用 Cloud Logging 界面

分析日志

图表和提醒

使用 `console.log`