IntelliJ용 Cloud Code에서 로컬로 실행 중인 서비스 디버깅

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

Cloud Code를 사용하면 Cloud Run 같은 환경의 로컬에서 Cloud Run 서비스를 디버그할 수 있습니다. 중단점을 설정하고 코드를 단계별로 진행하고 컨테이너에서 실행 중인 원격 서비스를 디버그할 수 있습니다.

또한 Cloud Code를 사용하면 소스 코드를 변경하고 작업을 반복하면서도 애플리케이션을 디버깅할 수 있습니다.

디버그 구성 정의

서비스를 디버그하기 전에 디버그 구성을 만들어야 합니다.

  1. 탐색 메뉴의 실행/디버그 구성 선택기로 이동하고 구성 수정을 클릭합니다.
  2. Cloud Code: Cloud Run에서 Cloud Run: 로컬에서 실행을 선택합니다.
  3. 확인을 클릭합니다.

서비스 디버깅

서비스를 디버그하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Cloud Run: 로컬에서 실행디버그 작업 아이콘 디버그를 클릭하여 디버그 모드로 개발 주기를 시작하세요.

    디버그 모드에서 Cloud Run: 로컬에서 실행에서 실행 아이콘 클릭

  2. Cloud Code에서 디버그 세션을 연결합니다. 성공하면 디버그 도구 창이 열리고 콘솔 탭에서 연결을 확인합니다.

  3. 중단점을 추가하려는 코드의 실행줄에서 여백을 클릭합니다.

    붉은색으로 채워진 원은 활성 중단점을 나타내며 윤곽선이 붉고 가운데가 빈 원은 사용하지 않는 중단점을 나타냅니다.

  4. 실행 중인 서비스에 액세스하려면 이벤트 로그 패널에 표시된 URL을 클릭합니다.

    이렇게 하면 서비스에 새 요청이 전송되고 중단점이 표시된 줄에서 일시중지됩니다.

    배포 성공 알림 및 서비스 미리보기 URL이 포함된 이벤트 로그

  5. 디버깅 세션을 종료하려면 Cloud Run: 로컬에서 실행 구성에서 중지 아이콘을 클릭합니다.

지원되는 IDE

다음 표에서는 Cloud Code에서 디버깅을 위해 지원되는 언어 및 IDE를 보여줍니다. 또한 이 표에서는 필요한 플러그인(해당하는 경우)을 보여줍니다.

언어 지원되는 IDE 및 버전 필수 플러그인
자바 IntelliJ IDEA Ultimate N/A
IntelliJ IDEA Community N/A
Go IntelliJ IDEA Ultimate Go 플러그인
GoLand N/A
Node.js IntelliJ IDEA Ultimate Node.js 플러그인
WebStorm N/A
Python IntelliJ IDEA Ultimate Python 플러그인
PyCharm Professional N/A

IDE 지원에 대한 자세한 내용은 지원되는 JetBrains IDE를 참조하세요.

Cloud Code를 사용하면 다음 언어로 중단점을 설정하고 컨테이너에서 실행 중인 원격 애플리케이션을 디버깅할 수 있습니다.

자바

Cloud Code는 디버깅을 사용 설정하는 적절한 JDWP 구성과 함께 환경 변수 JAVA_TOOL_OPTIONS를 자동으로 추가합니다. JAVA_TOOL_OPTIONS이 이미 있으면 Cloud Code가 JAVA_TOOL_OPTIONS에 지정된 기존 설정을 사용합니다.

Node.js

애플리케이션 구조와 이미지 빌드 구성에 따라 디버거가 로컬 소스를 컨테이너의 원격 소스에 매핑할 수 있도록 해야 할 수 있습니다. 그러면 노드 디버거가 중단점을 올바르게 처리할 수 있습니다.

다음 방법 중 하나로 이를 구성할 수 있습니다.

  • 수동 구성

    드롭다운에서 Cloud Run: 로컬로 실행 실행 구성을 선택한 후 구성 수정을 클릭합니다. 디버그 탭에서 로컬 애플리케이션 소스에서 원격 컨테이너의 소스 위치로의 소스 매핑을 구성합니다.

    디버그 탭의 소스 매핑 섹션에서 소스 위치 선택

    구성 옵션:

    • 파일/디렉터리 - Cloud Run에서 실행 중인 애플리케이션의 로컬 파일 또는 디렉터리입니다.
    • 원격 경로 - Cloud Run의 컨테이너에서 실행 중인 파일 또는 디렉터리의 경로입니다.
  • 자동 구성

    Cloud Code에 대한 이 매핑을 연기하도록 선택할 수 있습니다. 사용자가 디버그 세션을 시작하면 Cloud Code에서 이 매핑을 자동으로 추론하려고 시도합니다. 추론된 매핑이 대화상자에 표시됩니다. 디버깅 중인 각 아티팩트에 대해 하나의 대화상자가 표시됩니다.

    사용할 원격 경로를 지정하는 각 아티팩트의 원격 경로 매핑 대화상자

    구성 옵션:

    • 로컬 경로 - 디버깅 중인 아티팩트의 루트에 대한 로컬 경로입니다.
    • 원격 경로 - Cloud Run의 컨테이너에서 실행 중인 파일 또는 디렉터리의 경로입니다. 이를 사용자의 고유 값으로 재정의할 수 있습니다. 취소를 클릭하면 매핑이 적용되지 않습니다.

Go

디버깅을 위해 애플리케이션을 구성하려면 앱이 Go 모듈 기반 애플리케이션이어야 하고 GODEBUG, GOGC, GOMAXPROCS, 또는 GOTRACEBACK과 같이 컨테이너에서 표준 Go 런타임 환경 변수 중 하나를 설정하여 Go 기반 앱으로 식별되어야 합니다. GOTRACEBACK=single이 Go의 기본 설정이며 GOTRACEBACK=all은 일반적으로 유용한 구성입니다.

선택적으로(권장) 최적화를 사용 중지하는 -gcflags='all=-N -l' 옵션을 사용하여 앱을 빌드해야 합니다. Skaffold 프로필은 이 용도에 유용한 옵션이며 빌드/배포 탭의 실행 구성에서 배포 프로필 필드에 설정할 수 있습니다.

Python

디버깅을 위해 애플리케이션을 구성하려면 다음 기본 요건을 충족해야 합니다.

  • IDE, 버전, 플러그인 호환

    호환되는 IDE, 버전, 플러그인은 지원되는 IDE를 참조하세요.

  • Skaffold 버전 1.25.0 이상

    Cloud Code가 종속 항목을 관리하거나 로컬 Skaffold 설치를 가리키도록 할 수 있습니다. 환경설정 > 도구 > Cloud Code > 종속 항목을 참조하세요.

  • Python 인터프리터 구성됨

    Python 인터프리터가 프로젝트에 구성되어 있지 않으면 기본 Python 디버거인 pydevd를 실행할 방법이 없으므로 디버깅이 작동하지 않습니다.

    IDE 구성 방법
    IntelliJ IDEA Cloud Code를 통한 Python 디버깅을 사용하려면 프로젝트에 Python SDK를 구성해야 합니다.

    파일 > 프로젝트 구조로 이동하고 프로젝트 탭에서 Python SDK를 추가합니다. 아무것도 없으면 SDK 탭 아래에 추가합니다.
    PyCharm 파일 > 설정 > 프로젝트 > Python 인터프리터 또는 Mac OS X의 경우 PyCharm > 환경설정 > 프로젝트 > Python 인터프리터로 이동하여 Python 인터프리터를 추가합니다.

자세한 내용은 Skaffold 디버그 문서를 참조하세요.

지원 받기

IntelliJ IDE에서 의견을 제출하거나 문제를 신고하려면 도구 > Cloud Code > 도움말 / 정보 > 의견 제출 또는 문제 신고로 이동하여 GitHub에 문제를 신고하거나 Stack Overflow에서 질문합니다.

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