Memecahkan masalah fungsi Cloud Run (generasi ke-1)

Catatan: Konten ini hanya berlaku untuk fungsi Cloud Run (generasi ke-1)—sebelumnya Cloud Functions (generasi ke-1).

Untuk versi fungsi Cloud Run dokumen ini, lihat Memecahkan masalah fungsi Cloud Run.

Dokumen ini menunjukkan cara memecahkan masalah pesan error dan menyelesaikan masalah saat menggunakan fungsi Cloud Run (generasi ke-1).

Deployment

Bagian ini mencantumkan masalah yang mungkin Anda alami saat deployment dan memberikan saran tentang cara memperbaiki masalah tersebut. Banyak masalah yang mungkin Anda temui selama deployment berkaitan dengan peran dan izin atau konfigurasi yang salah.

Akun layanan deployment tidak memiliki izin Pub/Sub saat men-deploy fungsi berbasis peristiwa

Layanan Cloud Functions menggunakan akun layanan agen layanan Cloud Functions ([e-mail]) untuk melakukan tindakan administratif. Secara default, akun ini diberi peran cloudfunctions.serviceAgent Cloud Functions. Untuk men-deploy fungsi berbasis peristiwa, layanan Cloud Functions harus mengakses Pub/Sub untuk mengonfigurasi topik dan langganan. Jika peran yang ditetapkan ke akun layanan berubah dan izin yang sesuai tidak diperbarui, layanan Cloud Functions tidak dapat mengakses Pub/Sub dan deployment akan gagal.

Pesan error

Konsol

Failed to configure trigger PubSub projects/PROJECT_ID/topics/FUNCTION_NAME

gcloud

ERROR: (gcloud.functions.deploy) OperationError: code=13, message=Failed to configure trigger PubSub projects/PROJECT_ID/topics/FUNCTION_NAME

Solusi

Anda dapat mereset akun layanan ke peran cloudfunctions.serviceAgent default.

Akun layanan runtime default tidak ada

Jika akun layanan yang dikelola pengguna tidak ditentukan, fungsi Cloud Run (generasi ke-1) akan menggunakan akun layanan App Engine secara default. Deployment akan gagal jika Anda menghapus akun default tanpa menentukan akun layanan yang dikelola pengguna.

Pesan error

gcloud

ERROR: (gcloud.functions.deploy) ResponseError: status=[400], code=[Ok], message=[Default service account '[e-mail]' doesn't exist. Please recreate this account or specify a different account. Please visit https://cloud.google.com/functions/docs/troubleshooting for in-depth troubleshooting documentation.]

Solusi

Untuk mengatasi masalah ini, ikuti salah satu solusi berikut:

• Tentukan akun layanan runtime yang dikelola pengguna saat men-deploy fungsi.

• Buat ulang akun layanan default [e-mail] untuk project Anda.

• Batalkan penghapusan akun layanan default.

Pengguna tidak memiliki izin untuk akun layanan runtime saat men-deploy fungsi

Setiap fungsi dikaitkan dengan akun layanan yang berfungsi sebagai identitasnya saat fungsi tersebut mengakses resource lain. Akun layanan runtime ini dapat berupa akun layanan default atau akun layanan yang dikelola pengguna. Agar Cloud Functions dapat menggunakan akun layanan runtime, deployer harus memiliki izin iam.serviceAccounts.actAs di akun layanan tersebut. Pengguna yang membuat akun layanan runtime non-default secara otomatis diberi izin ini, tetapi deployer lain harus memiliki izin ini yang diberikan oleh pengguna dengan izin yang benar.

Pengguna yang telah diberi peran Project Viewer, Cloud Functions Developer, atau Cloud Functions Admin juga harus diberi izin iam.serviceAccounts.actAs di akun layanan runtime.

Pesan error

Konsol

You must have the iam.serviceAccounts.actAs permission on the selected service account. To obtain this permission, you can grant a role that includes it like the Service Account User role, on the project.

gcloud

Error berikut terjadi untuk akun layanan default:

ERROR: (gcloud.functions.deploy) ResponseError: status=[403], code=[Ok], message=[Caller USER is missing permission 'iam.serviceaccounts.actAs' on service account [e-mail]. Grant the role 'roles/iam.serviceAccountUser' to the caller on the service account [e-mail]. You can do that by running 'gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding
[e-mail] --member MEMBER --role roles/iam.serviceAccountUser' where MEMBER has a prefix like 'user:' or 'serviceAccount:'.

Error berikut terjadi untuk akun layanan non-default:

ERROR: (gcloud.functions.deploy) ResponseError: status=[403], code=[Ok], message=[Caller USER is missing permission 'iam.serviceaccounts.actAs' on service account SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com. Grant the role 'roles/iam.serviceAccountUser' to the caller on the service account SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com. You can do that by running 'gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com --member MEMBER --role roles/iam.serviceAccountUser' where MEMBER has a prefix like 'user:' or 'serviceAccount:'.

Catatan: [e-mail] adalah akun layanan runtime default untuk fungsi Cloud Run(generasi ke-1). Ini diganti dengan akun layanan SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com yang dikelola pengguna dalam pesan error saat Anda menggunakan akun layanan non-default.

Solusi

Beri pengguna peran roles/iam.serviceAccountUser di akun layanan default atau yang dikelola pengguna. Peran ini mencakup izin iam.serviceAccounts.actAs.

Akun layanan Agen Layanan fungsi Cloud Run tidak memiliki izin bucket project saat men-deploy fungsi

Fungsi Cloud Run hanya dapat dipicu oleh peristiwa dari bucket Cloud Storage dalam Project Google Cloud yang sama. Selain itu, akun layanan Agen Layanan Cloud Functions ([e-mail]) memerlukan peran cloudfunctions.serviceAgent di project Anda.

Pesan error

Konsol

Deployment failure: Insufficient permissions to (re)configure a trigger
(permission denied for bucket BUCKET_ID). Please, give owner permissions
to the editor role of the bucket and try again.

gcloud

ERROR: (gcloud.functions.deploy) OperationError: code=7, message=Insufficient
permissions to (re)configure a trigger (permission denied for bucket BUCKET_ID).
Please, give owner permissions to the editor role of the bucket and try again.

Solusi

Untuk mengatasi error ini, reset akun layanan Service Agent ke peran default.

Pengguna dengan peran Project Editor tidak dapat membuat fungsi menjadi publik

Peran Project Editor memiliki izin yang luas untuk mengelola resource dalam project, tetapi secara inheren tidak memberikan kemampuan untuk membuat fungsi Cloud Run menjadi publik. Anda harus memberikan izin cloudfunctions.functions.setIamPolicy kepada pengguna atau layanan yang men-deploy fungsi.

Pesan error

gcloud

 ERROR: (gcloud.functions.add-iam-policy-binding) ResponseError: status=[403], code=[Forbidden], message=[Permission 'cloudfunctions.functions.setIamPolicy' denied on resource 'projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/functions/FUNCTION_NAME (or resource may not exist).]

Solusi

Untuk mengatasi error ini, ikuti salah satu solusi berikut:

• Tetapkan peran Project Owner atau Cloud Functions Admin kepada deployer, yang keduanya berisi izin cloudfunctions.functions.setIamPolicy.

• Berikan izin secara manual dengan membuat peran khusus.

• Periksa apakah berbagi yang dibatasi domain diterapkan pada project.

Deployment fungsi gagal saat menggunakan kebijakan organisasi Pembatasan Lokasi Resource

Jika organisasi Anda menggunakan kebijakan Pembatasan Lokasi Resource, kebijakan tersebut akan membatasi deployment fungsi di region yang dibatasi oleh kebijakan. Di konsol Google Cloud, region yang dibatasi tidak akan tersedia dari dropdown region saat men-deploy fungsi.

Pesan error

gcloud

  ERROR: (gcloud.functions.deploy) ResponseError: status=[400], code=[Ok], message=[The request has violated one or more Org Policies. Please refer to the respective violations for more information. violations {
    type: "constraints/gcp.resourceLocations"
    subject: "orgpolicy:projects/PROJECT_ID"
    description: "Constraint constraints/gcp.resourceLocations violated for projects/PROJECT_ID attempting GenerateUploadUrlActionV1 with location set to RESTRICTED_LOCATION. See https://cloud.google.com/resource-manager/docs/organization-policy/org-policy-constraints for more information."
  }

Solusi

Tambahkan atau hapus lokasi dari daftar allowed_values atau denied_values dari batasan lokasi resource agar deployment berhasil.

Deployment fungsi gagal saat mengeksekusi cakupan global fungsi

Error ini menunjukkan bahwa ada masalah dengan kode Anda. Pipeline deployment selesai men-deploy fungsi, tetapi gagal di langkah terakhir - mengirimkan health check ke fungsi tersebut. Health check ini dimaksudkan untuk mengeksekusi cakupan global fungsi, yang dapat menampilkan pengecualian, error, atau waktu habis. Cakupan global adalah tempat Anda biasanya memuat dalam library dan menginisialisasi klien.

Pesan error

Konsol

Deployment failure: Function failed on loading user code. This is likely due to a bug in the user code.

gcloud

ERROR: (gcloud.functions.deploy) OperationError: code=3, message=Function
failed on loading user code. This is likely due to a bug in the user code.

Di log Cloud Logging:

  "Function failed on loading user code. This is likely due to a bug in the user code."

Solusi

Untuk mengatasi masalah ini, ikuti salah satu solusi berikut:

• Untuk pesan error yang lebih mendetail, tinjau log build fungsi Anda, dan log runtime fungsi Anda.

• Jika tidak jelas alasan fungsi Anda gagal mengeksekusi cakupan globalnya, pertimbangkan untuk memindahkan kode untuk sementara ke pemanggilan permintaan, menggunakan inisialisasi lambat variabel global. Hal ini memungkinkan Anda menambahkan laporan log tambahan di sekitar library klien, yang dapat menyebabkan waktu habis saat pembuatan instance (terutama jika mereka memanggil layanan lain), atau menyebabkan error atau menampilkan pengecualian.

• Meningkatkan waktu tunggu fungsi.

• Kode sumber harus berisi fungsi titik entri yang telah ditentukan dengan benar dalam deployment, baik melalui konsol maupun gcloud.

Pengguna dengan peran Viewer tidak dapat men-deploy fungsi

Pengguna dengan peran Project Viewer atau Cloud Functions Viewer memiliki akses hanya baca ke fungsi dan detail fungsi, dan tidak dapat men-deploy fungsi baru. Fitur Buat fungsi berwarna abu-abu di konsol Google Cloud dengan error berikut:

Pesan error

gcloud

ERROR: (gcloud.functions.deploy) PERMISSION_DENIED: Permission
'cloudfunctions.functions.sourceCodeSet' denied on resource
'projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION` (or resource may not exist)

Solusi

Tetapkan peran Cloud Functions Developer kepada pengguna.

Akun layanan build tidak memiliki izin

Pesan error

Dalam error deployment fungsi atau dalam log build, Anda mungkin melihat salah satu error berikut:

The service account running this build does not have permission to write logs.
To fix this, grant the Logs Writer (roles/logging.logWriter) role to the service
account.

Step #0 - "fetch": failed to Fetch: failed to download archive gs://gcf-sources-PROJECT_NUMBER-LOCATION/FUNCTION_NAME/version-VERSION_NUMBER/function-source.zip: Access to bucket gcf-sources-PROJECT_NUMBER-LOCATION denied. You must grant Storage Object Viewer permission to [e-mail].

Step #2 - "build": ERROR: failed to create image cache: accessing cache image "LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT/gcf-artifacts/FUNCTION_NAME/cache:latest": connect to repo store "LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT/gcf-artifacts/FUNCTION_NAME/cache:latest": GET https://LOCATION-docker.pkg.dev/v2/token?scope=repository%3APROJECT%2Fgcf-artifacts%2FFUNCTION_NAME%2Fcache%3Apull&service=: DENIED: Permission "artifactregistry.repositories.downloadArtifacts" denied on resource "projects/PROJECT/locations/LOCATION/repositories/gcf-artifacts" (or it may not exist)

Could not build the function due to a missing permission on the build service account. If  you didn't revoke that permission explicitly, this could be caused by a change in the organization policies.

Solusi

Akun layanan build memerlukan izin untuk membaca dari bucket sumber dan izin baca dan tulis untuk repositori Deployment Artefak. Anda mungkin mengalami error ini karena perubahan perilaku default untuk cara Cloud Build menggunakan akun layanan, yang dijelaskan dalam Perubahan Akun Layanan Cloud Build.

Untuk mengatasi masalah ini, gunakan salah satu solusi berikut:

• Buat akun layanan build kustom untuk deployment fungsi.
• Tambahkan peran Akun Layanan Cloud Build (roles/cloudbuild.builds.builder) ke Akun Layanan Komputasi default.
• Tinjau panduan Cloud Build tentang perubahan pada akun layanan default dan pilih untuk tidak ikut dalam perubahan ini.

Akun layanan build dinonaktifkan

Pesan error

Could not build the function due to disabled service account used by Cloud Build. Please make sure that the service account is active.

Solusi

Akun layanan build harus diaktifkan agar dapat men-deploy fungsi. Anda mungkin mengalami error ini karena perubahan perilaku default untuk cara Cloud Build menggunakan akun layanan, yang dijelaskan dalam Perubahan Akun Layanan Cloud Build.

Untuk mengatasi masalah ini, gunakan salah satu solusi berikut:

• Buat akun layanan build kustom untuk deployment fungsi.
• Aktifkan Akun Layanan Compute default.
• Tinjau panduan Cloud Build tentang perubahan pada akun layanan default dan pilih untuk tidak ikut dalam perubahan ini.

Aktif

Bagian ini mencantumkan masalah penayangan yang mungkin Anda alami, dan memberikan saran cara memperbaiki masalah tersebut.

Error izin penyajian karena fungsi memerlukan autentikasi

Fungsi HTTP tanpa mengaktifkan Izinkan pemanggilan yang tidak diautentikasi akan membatasi akses ke pengguna akhir dan akun layanan yang tidak memiliki izin yang sesuai.

Membuka URL fungsi Cloud Run di browser tidak akan menambahkan header autentikasi secara otomatis.

Pesan error

Kode Respons Error HTTP: 403 Forbidden

Isi Respons Error HTTP:

Error: Forbidden Your client does not have permission
to get URL /FUNCTION_NAME from this server.

Solusi

Untuk mengatasi error ini, ikuti salah satu solusi berikut:

• Tetapkan peran Cloud Run functions Invoker kepada pengguna.

• Deploy ulang fungsi Anda untuk mengizinkan pemanggilan yang tidak diautentikasi jika didukung oleh organisasi Anda. Hal ini dapat berguna untuk tujuan pengujian.

Error izin penyajian karena konfigurasi allow internal traffic only

Setelan traffic masuk membatasi apakah fungsi HTTP dapat dipanggil oleh resource di luar project Google Cloud atau perimeter layanan Kontrol Layanan VPC. Saat Anda mengonfigurasi setelan izinkan traffic internal saja untuk jaringan traffic masuk, pesan error ini menunjukkan bahwa hanya permintaan dari jaringan VPC dalam project atau perimeter Kontrol Layanan VPC yang sama yang diizinkan.

Catatan: Membuka URL fungsi Cloud Run di browser tidak akan menambahkan header autentikasi secara otomatis.

Pesan error

Kode Respons Error HTTP: 404 TIDAK DITEMUKAN

Isi Respons Error HTTP:

404 Page not found

Solusi

Untuk mengatasi error ini, ikuti salah satu solusi berikut:

• Pastikan permintaan berasal dari project Google Cloud Anda atau perimeter layanan Kontrol Layanan VPC.

• Ubah setelan traffic masuk untuk mengizinkan semua traffic untuk fungsi tersebut.

• Kode sumber fungsi Cloud Run dapat menyebabkan error 404 karena URL fungsi, metode HTTP, atau error logika yang salah.

Pemanggilan fungsi tidak memiliki kredensial autentikasi yang valid

Fungsi yang dikonfigurasi dengan akses terbatas memerlukan token ID. Pemanggilan fungsi akan gagal jika Anda menggunakan token akses atau token refresh.

Pesan error

Kode Respons Error HTTP: 401 Tidak Diberi Otorisasi

Isi Respons Error HTTP:

Your client does not have permission to the requested URL </FUNCTION_NAME>

Solusi

Untuk mengatasi error ini, ikuti salah satu solusi berikut:

• Pastikan permintaan Anda menyertakan header Authorization: Bearer ID_TOKEN, dan token tersebut adalah token ID, bukan token akses atau token refresh. Jika membuat token ini secara manual dengan kunci pribadi akun layanan, Anda harus menukar token JWT yang ditandatangani sendiri dengan token identitas yang ditandatangani Google. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengautentikasi untuk pemanggilan.

• Panggil fungsi HTTP menggunakan kredensial autentikasi di header permintaan Anda. Misalnya, Anda bisa mendapatkan token identitas menggunakan gcloud sebagai berikut:

  curl  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
    https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/FUNCTION_NAME

  Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengautentikasi untuk pemanggilan .

Fungsi berhenti di tengah eksekusi, atau terus berjalan setelah kode Anda selesai

Beberapa runtime fungsi Cloud Run memungkinkan pengguna menjalankan tugas asinkron. Jika fungsi Anda membuat tugas tersebut, fungsi tersebut juga harus secara eksplisit menunggu hingga tugas selesai. Jika hal ini tidak dilakukan, fungsi Anda dapat berhenti dieksekusi pada waktu yang salah.

Perilaku error

Fungsi Anda menunjukkan salah satu perilaku berikut:

• Fungsi Anda berhenti saat tugas asinkron masih berjalan, tetapi sebelum periode waktu tunggu yang ditentukan berlalu.
• Fungsi Anda tidak berhenti berjalan saat tugas ini selesai, dan terus berjalan hingga periode waktu tunggu berlalu.

Solusi

Jika fungsi berhenti lebih awal, Anda harus memastikan semua tugas asingkron fungsi selesai sebelum fungsi melakukan salah satu tindakan berikut:

• Menampilkan nilai
• Me-resolve atau menolak objek Promise yang ditampilkan (khusus fungsi Node.js)
• Menampilkan pengecualian dan error yang tidak diketahui
• Mengirim respons HTTP
• Memanggil fungsi callback

Jika fungsi Anda gagal berhenti setelah menyelesaikan tugas asinkron, Anda harus memverifikasi bahwa fungsi tersebut memberikan sinyal ke fungsi Cloud Run dengan benar setelah selesai. Secara khusus, pastikan Anda melakukan salah satu operasi yang tercantum dalam daftar sebelumnya segera setelah fungsi menyelesaikan tugas asinkronnya.

Error runtime saat mengakses resource yang dilindungi oleh Kontrol Layanan VPC

Secara default, fungsi Cloud Run menggunakan alamat IP publik untuk membuat permintaan keluar ke layanan lain. Fungsi yang tidak berada dalam perimeter Kontrol Layanan VPC dapat menerima respons 403 HTTP saat mencoba mengakses layanan Google Cloud yang dilindungi oleh Kontrol Layanan VPC, karena penolakan perimeter layanan.

Pesan error

Di log Resource yang Diaudit, entri seperti berikut:

"protoPayload": {
  "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.audit.AuditLog",
  "status": {
    "code": 7,
    "details": [
      {
        "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.PreconditionFailure",
        "violations": [
          {
            "type": "VPC_SERVICE_CONTROLS",
  ...
  "authenticationInfo": {
    "principalEmail": "CLOUD_FUNCTION_RUNTIME_SERVICE_ACCOUNT",
  ...
  "metadata": {
    "violationReason": "NO_MATCHING_ACCESS_LEVEL",
    "securityPolicyInfo": {
      "organizationId": "ORGANIZATION_ID",
      "servicePerimeterName": "accessPolicies/NUMBER/servicePerimeters/SERVICE_PERIMETER_NAME"
  ...

Solusi

Untuk mengatasi error ini, ikuti salah satu solusi berikut:

• Fungsi harus merutekan semua traffic keluar melalui jaringan VPC. Lihat bagian Men-deploy fungsi yang sesuai dengan Kontrol Layanan VPC untuk mengetahui informasi selengkapnya.

• Atau, berikan akses akun layanan runtime fungsi ke perimeter. Anda dapat melakukannya dengan membuat tingkat akses dan menambahkan tingkat akses ke perimeter layanan, atau dengan membuat kebijakan ingress di perimeter. Lihat Menggunakan Kontrol Layanan VPC dengan fungsi di luar perimeter untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Skalabilitas

Bagian ini mencantumkan masalah skalabilitas dan memberikan saran tentang cara memperbaikinya.

Error Cloud Logging terkait pembatalan permintaan antrean yang tertunda

Kondisi berikut dapat dikaitkan dengan kegagalan penskalaan.

• Peningkatan traffic mendadak.
• Waktu cold start yang lama.
• Waktu pemrosesan permintaan yang lama.
• Tingkat error fungsi tinggi.
• Mencapai batas instance maksimum.
• Faktor sementara yang dikaitkan dengan layanan fungsi Cloud Run.

Dalam setiap kasus, fungsi Cloud Run mungkin tidak melakukan peningkatan skala cukup cepat untuk mengelola traffic.

Pesan error

 The request was aborted because there was no available instance.

Fungsi Cloud Run memiliki tingkat keparahan berikut:

* `severity=WARNING` ( Response code: 429 ) Cloud Run functions cannot scale due
  to the [`max-instances`](/functions/docs/configuring/max-instances) limit you set
  during configuration.
* `severity=ERROR` ( Response code: 500 ) Cloud Run functions intrinsically
  cannot manage the rate of traffic.

Solusi

• Untuk fungsi berbasis pemicu HTTP, terapkan backoff eksponensial dan coba lagi untuk permintaan yang tidak boleh dihapus. Jika memicu fungsi Cloud Run dari Workflows, Anda dapat menggunakan sintaksis try/retry untuk mencapainya.
• Untuk fungsi latar belakang atau berbasis peristiwa, fungsi Cloud Run mendukung penayangan minimal satu kali. Bahkan tanpa mengaktifkan percobaan ulang secara eksplisit, peristiwa tersebut akan otomatis ditayangkan ulang dan eksekusi fungsi akan dicoba lagi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengaktifkan percobaan ulang fungsi berbasis peristiwa.
• Jika akar masalah ini adalah periode error sementara yang tinggi yang hanya dikaitkan dengan fungsi Cloud Run atau jika Anda memerlukan bantuan terkait masalah Anda, hubungi Cloud Customer Care.

Logging

Bagian berikut membahas masalah terkait logging dan cara memperbaikinya.

Entri log tidak memiliki tingkat keparahan log atau tingkat keparahan lognya salah

Fungsi Cloud Run menyertakan logging runtime secara default. Log yang ditulis ke stdout atau stderr muncul secara otomatis di konsol Google Cloud. Namun, entri log ini secara default hanya berisi pesan string.

Solusi

Untuk menyertakan tingkat keparahan log, Anda harus mengirim entri log terstruktur.

Catatan: Mulai September 2020, setiap runtime yang baru dirilis akan menggunakan perilaku tingkat log keparahan default seperti yang ditentukan oleh library runtime itu sendiri. Misalnya, Python 3.8 menetapkan tingkat log keparahan default pada WARNING atau yang lebih tinggi. Jika ingin merekam peristiwa dengan tingkat keparahan DEBUG atau INFO menggunakan Python 3.8, Anda juga harus menetapkan tingkat log secara terprogram untuk menyertakan tingkat tersebut.

Menangani atau membuat log pengecualian secara berbeda jika terjadi error

Anda mungkin ingin menyesuaikan cara mengelola dan mencatat log informasi error.

Solusi

Gabungkan fungsi Anda dalam blok try untuk menyesuaikan penanganan pengecualian dan logging stack trace.

Menambahkan blok try dapat menyebabkan efek samping yang tidak diinginkan dalam fungsi berbasis peristiwa dengan konfigurasi retry on failure. Mencoba lagi peristiwa yang gagal juga dapat gagal.

Contoh

import logging
import traceback
def try_catch_log(wrapped_func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    try:
      response = wrapped_func(*args, **kwargs)
    except Exception:
      # Replace new lines with spaces so as to prevent several entries which
      # would trigger several errors.
      error_message = traceback.format_exc().replace('\n', '  ')
      logging.error(error_message)
      return 'Error';
    return response;
  return wrapper;

#Example hello world function

@try_catch_log
def python_hello_world(request):
  request_args = request.args

  if request_args and 'name' in request_args:
    1 + 's'
  return 'Hello World!'

Log terlalu besar di Node.js 10+, Python 3.8, Go 1.13, dan Java 11

Ukuran maksimum untuk entri log reguler dalam runtime ini adalah 105 KiB.

Solusi

Kirim entri log yang lebih kecil dari batas ini.

Log tidak ada meskipun fungsi Cloud Run menampilkan error

Fungsi Cloud Run melakukan streaming log fungsi Cloud Run ke bucket default. Saat Anda membuat project, Cloud Run Function akan membuat dan mengaktifkan bucket default. Jika bucket default dinonaktifkan atau jika log fungsi Cloud Run berada di filter pengecualian, log tidak akan muncul di Log Explorer.

Solusi

Aktifkan log default dan pastikan tidak ada filter pengecualian yang ditetapkan.

Catatan: Mengaktifkan Cloud Logging dapat dikenakan biaya.

Log fungsi Cloud Run tidak muncul di Logs Explorer

Beberapa library klien Cloud Logging menggunakan proses asinkron untuk menulis entri log. Jika fungsi mengalami error, atau terhenti, ada kemungkinan beberapa entri log belum ditulis dan dapat muncul kemudian. Kemungkinan juga beberapa log akan hilang dan tidak dapat dilihat di Log Explorer.

Solusi

Gunakan antarmuka library klien untuk menghapus entri log yang di-buffer sebelum menghentikan fungsi atau gunakan library untuk menulis entri log secara sinkron. Anda juga dapat menulis log secara langsung ke stdout atau stderr secara sinkron.

Log fungsi Cloud Run tidak muncul menggunakan sink Router Log

Sink Router Log me-rutekan entri log ke berbagai tujuan.

Setelan ini mencakup Filter pengecualian, yang menentukan entri yang dapat dihapus.

Solusi

Hapus filter pengecualian yang ditetapkan untuk resource.type="cloud_functions".

Koneksi database

Banyak error database yang terkait dengan melampaui batas koneksi atau waktu habis. Jika melihat peringatan Cloud SQL di log, misalnya, Context deadline exceeded, Anda mungkin perlu menyesuaikan konfigurasi koneksi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Praktik terbaik Cloud SQL.

Jaringan

Bagian ini mencantumkan masalah jaringan dan memberikan saran tentang cara memperbaikinya.

Konektivitas jaringan

Jika semua permintaan keluar dari fungsi Cloud Run gagal bahkan setelah Anda mengonfigurasi setelan traffic keluar, Anda dapat menjalankan Uji Konektivitas untuk mengidentifikasi masalah konektivitas jaringan yang mendasarinya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat dan menjalankan Uji Konektivitas.

Konektor Akses VPC Serverless belum siap atau tidak ada

Jika konektor Akses VPC Serverless gagal, konektor itu mungkin tidak menggunakan subnet mask /28 yang dikhususkan untuk konektor tersebut sesuai persyaratan.

Pesan error

VPC connector projects/xxxxx/locations/REGION/connectors/xxxx
is not ready yet or does not exist.

Jika fungsi Cloud Run di-deploy dengan konektor dalam status buruk karena izin tidak ada di akun layanan Agen Layanan Google API [e-mail], hal ini akan menyebabkan error berikut:

Pesan error

Failed to prepare VPC connector. Please try again later.

Solusi

Cantumkan subnet Anda untuk memeriksa apakah konektor Anda menggunakan subnet mask /28. Jika konektor Anda tidak menggunakan subnet mask /28, buat ulang atau buat konektor baru.

Untuk mengatasi masalah ini, ikuti salah satu solusi berikut:

• Jika membuat ulang konektor, Anda tidak perlu men-deploy ulang fungsi lainnya. Anda mungkin mengalami gangguan jaringan saat konektor dibuat ulang.

• Jika Anda membuat konektor alternatif baru, deploy ulang fungsi Anda untuk menggunakan konektor baru, lalu hapus konektor asli. Metode ini menghindari gangguan jaringan.

• Pastikan fungsi Cloud Run dan konektor terkait di-deploy di region yang sama.

• Untuk konfigurasi VPC Bersama :

  • Pastikan akun layanan [e-mail] dan [e-mail] yang digunakan oleh VPC Connector untuk menyediakan resource dalam project tidak kehilangan izin. Akun layanan ini harus memiliki peran roles/compute.networkUser di project host konfigurasi VPC Bersama saat konektor berada di project layanan. Jika tidak, roles/compute.networkAdmin diperlukan.

  • Jika konektor dibuat di project host, pastikan peran Serverless VPC Access User diberikan di Cloud Run functions Service Agent di project host Anda.

  • Jika status konektor menampilkan error Connector is in a bad state, manual deletion recommended, dan Agen Layanan Google API tidak memiliki izin yang diperlukan untuk menyediakan resource komputasi di project konektor, berikan roles/compute.admin ke akun layanan [e-mail]. Dalam beberapa kasus, Anda mungkin perlu membuat ulang konektor setelah memperbarui izin.

Traffic SMTP ke alamat IP tujuan eksternal yang menggunakan TCP port 25 diblokir

Untuk keamanan tambahan, Google Cloud memblokir koneksi ke port tujuan TCP 25 saat mengirim email dari fungsi Cloud Run.

Solusi

Untuk berhenti memblokir koneksi ini, pilih salah satu opsi berikut:

• Hubungkan ke server SMTP pada port yang berbeda, seperti port TCP 587 atau 465.

• Menggunakan layanan email pihak ketiga.

Lainnya

Bagian ini menguraikan masalah tambahan yang tidak sesuai dengan kategori lain dan menawarkan solusi untuk setiap masalah.

Error Kontrol Layanan VPC pada metode google.storage.buckets.testIamPermissions di Cloud Audit Logs

Saat Anda membuka halaman Detail fungsi di konsol Google Cloud, fungsi Cloud Run akan memeriksa apakah Anda dapat mengubah repositori penyimpanan image penampung dan mengaksesnya secara publik. Untuk memverifikasi, fungsi Cloud Run mengirimkan permintaan ke bucket Container Registry menggunakan metode google.storage.buckets.testIamPermissions dengan format berikut: [REGION].artifacts.[PROJECT_ID].appspot.com. Satu-satunya perbedaan antara kedua pemeriksaan tersebut adalah salah satunya berjalan dengan autentikasi untuk memverifikasi izin pengguna guna mengubah bucket, sedangkan pemeriksaan lainnya berjalan tanpa autentikasi untuk memverifikasi apakah bucket dapat diakses secara publik.

Jika perimeter Kontrol Layanan VPC membatasi API storage.googleapis.com, konsol Google Cloud akan menampilkan error pada metode google.storage.buckets.testIamPermissions di Cloud Audit Logs.

Pesan error

Untuk pemeriksaan akses publik tanpa info autentikasi, log audit Kebijakan Penolakan VPC SC akan menampilkan entri yang mirip dengan berikut:

"protoPayload": {
  "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.audit.AuditLog",
  "status": {
    "code": 7,
    "details": [
      {
        "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.PreconditionFailure",
        "violations": [
          {
            "type": "VPC_SERVICE_CONTROLS",
  ...
  "authenticationInfo": {},
  "requestMetadata": {
    "callerIp": "END_USER_IP"
  },
  "serviceName": "storage.googleapis.com",
  "methodName": "google.storage.buckets.testIamPermissions",
  "resourceName": "projects/PROJECT_NUMBER",
  "metadata": {
    "ingressViolations": [
      {
        "servicePerimeter": "accessPolicies/ACCESS_POLICY_ID/servicePerimeters/VPC_SC_PERIMETER_NAME",
        "targetResource": "projects/PROJECT_NUMBER"
      }
    ],
    "resourceNames": [
      "projects/_/buckets/REGION.artifacts.PROJECT_ID.appspot.com"
    ],
    "securityPolicyInfo": {
      "servicePerimeterName": "accessPolicies/ACCESS_POLICY_ID/servicePerimeters/VPC_SC_PERIMETER_NAME",
      "organizationId": "ORG_ID"
    },
    "violationReason": "NO_MATCHING_ACCESS_LEVEL",
  ...

Untuk pemeriksaan akses publik dengan info autentikasi, log audit Kebijakan Penolakan VPC SC menampilkan entri yang memungkinkan pengguna mengubah setelan bucket yang mirip dengan contoh berikut:

"protoPayload": {
  "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.audit.AuditLog",
  "status": {
    "code": 7,
    "details": [
      {
        "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.PreconditionFailure",
        "violations": [
          {
            "type": "VPC_SERVICE_CONTROLS",
  ...
  "authenticationInfo": {
    "principalEmail": "END_USER_EMAIL"
  },
  "requestMetadata": {
    "callerIp": "END_USER_IP",
    "requestAttributes": {},
    "destinationAttributes": {}
  },
  "serviceName": "storage.googleapis.com",
  "methodName": "google.storage.buckets.testIamPermissions",
  "resourceName": "projects/PROJECT_NUMBER",
  "metadata": {
    "ingressViolations": [
      {
        "servicePerimeter": "accessPolicies/ACCESS_POLICY_ID/servicePerimeters/VPC_SC_PERIMETER_NAME",
        "targetResource": "projects/PROJECT_NUMBER"
      }
    ],
    "resourceNames": [
      "projects/_/buckets/REGION.artifacts.PROJECT_ID.appspot.com"
    ],
    "securityPolicyInfo": {
      "servicePerimeterName": "accessPolicies/ACCESS_POLICY_ID/servicePerimeters/VPC_SC_PERIMETER_NAME",
      "organizationId": "ORG_ID"
    },
    "violationReason": "NO_MATCHING_ACCESS_LEVEL",
  ...

Solusi

Jika bucket Container Registry tidak dapat diakses secara publik, Anda dapat mengabaikan error Kontrol Layanan VPC.

Atau, Anda dapat menambahkan aturan masuk Kontrol Layanan VPC untuk mengizinkan metode google.storage.buckets.testIamPermissions, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut:

ingress_from {
  sources {
    access_level: "*"
  }
  identity_type: ANY_IDENTITY
}
ingress_to {
  operations {
    service_name: "storage.googleapis.com"
    method_selectors {
      method: "google.storage.buckets.testIamPermissions"
    }
  }
  resources: "projects/PROJECT_NUMBER"
}

Jika memungkinkan, Anda dapat lebih memfilter aturan masuk dengan menentukan tingkat akses dengan alamat IP pengguna.