Logs in Cloud Run protokollieren und ansehen

Auf dieser Seite werden die Logs, die bei der Verwendung von Cloud Run verfügbar sind, und das Aufrufen und Schreiben der Logs dargelegt.

Cloud Run bietet drei Arten von Logs, die automatisch an Cloud Logging gesendet werden:

• Anfragelogs (nur Dienste): Logs für Anfragen, die an Cloud Run-Dienste gesendet werden. Diese Logs werden automatisch erstellt.
• Containerlogs (Dienste und Jobs): Logs, die von den Instanzen ausgegeben werden, üblicherweise aus Ihrem eigenen Code, und in unterstützte Standorte geschrieben werden, wie unter Containerlogs schreiben erläutert.
• Systemprotokolle (Dienste und Jobs): Plattformgenerierte Logs mit Informationen zu Ihren Diensten und Jobs. Diese Logs werden in varlog/system geschrieben.

Logs ansehen

Sie können Logs für Ihren Dienst oder Job auf verschiedene Weise ansehen:

• Verwenden Sie die Cloud Run-Seite in der Google Cloud Console
• Verwenden Sie die Google Cloud CLI, um Logs mit gcloud auzufrufen (nur Dienste)
• Verwenden Sie den Cloud Logging-Log-Explorer in der Google Cloud Console.
• Cloud Code verwenden

Beide Konsolenmethoden zum Anzeigen von Logs untersuchen dieselben, in Cloud Logging gespeicherten Logs. Der Cloud Logging-Log-Explorer bietet jedoch weitere Details und Filterfunktionen.

Logs in Cloud Run ansehen

Sie können Logs für Dienste und Jobs auf den entsprechenden Dienst- und Jobseiten ansehen.

Logs für einen Dienst ansehen

So rufen Sie Dienstlogs auf der Cloud Run-Seite auf:

1. Öffnen Sie Cloud Run.

2. Klicken Sie in der angezeigten Liste auf den gewünschten Dienst.

3. Klicken Sie auf den Tab LOGS, um die Anfrage- und Containerlogs für alle Überarbeitungen des Dienstes abzurufen. Sie können nach Logschweregrad filtern.

Logs für einen Job ansehen

So rufen Sie Logs für einen Job auf der Cloud Run-Seite auf:

1. Öffnen Sie Cloud Run.

2. Klicken Sie auf den Tab JOBS.

3. Suchen Sie den Job in der Jobliste und klicken Sie darauf.

4. Klicken Sie auf den Tab LOGS, um die Containerlogs für alle Ausführungen dieses Jobs abzurufen. Sie können nach Logschweregrad filtern.

5. Wenn Sie die Logs anzeigen möchten, die für eine bestimmte Jobausführung vorab gefiltert wurden, klicken Sie auf die Jobausführung und dann auf den Tab LOGS.

Dienstlogs mit der Google Cloud CLI ansehen

Mit der Google Cloud CLI können Sie Tailing-Logs aufrufen oder vorhandene Logs für einen Cloud Run-Dienst in der Befehlszeile lesen. Standardmäßig werden die Logs in einem für eine Console optimierten Format formatiert.

Für das Tailing von Logs müssen Sie die log-streaming-Komponente in der Google Cloud CLI installieren. Ist die Komponente nicht installiert, werden Sie bei Bedarf aufgefordert, sie zu installieren.

Tailing-Logs in der Befehlszeile ansehen

Vorschau — Command-line log tail for Cloud Run services

Diese Funktion unterliegt den „Nutzungsbedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Nutzungsbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Funktionen sind „wie besehen“ verfügbar und werden möglicherweise nur eingeschränkt unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Startphase.

Bei einem Cloud Run-Dienst können Sie Logs in Echtzeit über Ihren Cloud Run-Dienst direkt in der Befehlszeile verfolgen:

gcloud beta run services logs tail SERVICE --project PROJECT-ID

Ersetzen

• SERVICE durch den Namen des Cloud Run-Dienstes.
• PROJECT-ID durch die Google Cloud-Projekt-ID. Sie können Ihre Projekt-ID über den Befehl gcloud config get-value project aufrufen.

Logs in der Befehlszeile lesen

Bei einem Cloud Run-Dienst können Sie vorhandene Logs auf zwei Arten lesen:

• In einem für die Console optimierten Format:

  gcloud run services logs read SERVICE --limit=10 --project PROJECT-ID

• Direkt aus Cloud Logging:

  gcloud logging read "resource.type=cloud_run_revision AND resource.labels.service_name=SERVICE" --project PROJECT-ID --limit 10

Ersetzen

• SERVICE durch den Namen des Cloud Run-Dienstes.
• PROJECT-ID durch die Google Cloud-Projekt-ID. Sie können Ihre Projekt-ID über den Befehl gcloud config get-value project aufrufen.

Logs in Cloud Logging ansehen

So rufen Sie Ihre Cloud Run-Logs im Log-Explorer von Cloud Logging auf:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console den Log-Explorer auf:

   Zur Seite „Log-Explorer“

2. Wählen Sie oben auf der Seite ein vorhandenes Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie ein neues Projekt.

3. Wählen Sie in den Drop-down-Menüs die Ressource Cloud Run-Überarbeitung für einen Dienst oder Cloud Run-Job für einen Job aus.

Weitere Informationen finden Sie unter Log-Explorer verwenden.

Dienstlogs in Cloud Code ansehen

Informationen zum Aufrufen Ihrer Logs in Cloud Code finden Sie in den Leitfäden zu IntelliJ und Visual Studio Code.

Logs programmatisch lesen

Wenn Sie die Logs programmatisch lesen möchten, können Sie eine der folgenden Methoden verwenden:

• Verwenden Sie eine Logsenke für Pub/Sub und ein Skript zum Abrufen aus Pub/Sub.
• Rufen Sie die Logging API über die Clientbibliotheken für Ihre Programmiersprache auf.
• Rufen Sie die REST-Endpunkte der Logging API direkt auf.

Informationen zu Instanzskalierungs-Logs

Wenn neue Instanzen für Ihren Dienst gestartet werden, enthält Cloud Logging Logeinträge unter dem Lognamen varlog/system, die Aufschluss darüber geben, warum die jeweilige Instanz erstellt wurde. Der Logeintrag hat folgendes Format:

Starting new instance. Reason: REASON - DESCRIPTION

In der folgenden Tabelle finden Sie eine Aufschlüsselung der Instanzbeschreibungen:

Grund	Beschreibung
CUSTOMER_MIN_INSTANCE	Vom Kunden konfigurierte Mindestinstanz für den Dienst.
SCHEDULED	Die Instanz wurde aufgrund konfigurierter Skalierungsfaktoren (z. B. CPU-Auslastung, Anfragen-Durchsatz usw.) und ihrer Ziele gestartet.
OVERFLOW	Instanz gestartet, da für den aktuellen Traffic keine Kapazität vorhanden war.

Containerlogs schreiben

Wenn Sie Logs von Ihrem Dienst oder Job aus schreiben, werden sie von Cloud Logging automatisch erfasst, sofern die Logs an einen der folgenden Speicherorte geschrieben werden:

• Standardausgabe- (stdout) oder Standardfehlerstreams (stderr)
• Alle Dateien im Verzeichnis /var/log
• syslog (/dev/log)
• Mit Cloud Logging-Clientbibliotheken erstellte Logs, die für viele gängige Sprachen verfügbar sind

Die meisten Entwickler schreiben Logs über Standardausgabe und Standardfehler.

Die Containerlogs, die in diese unterstützten Speicherorte geschrieben werden, werden automatisch Cloud Run-Dienst, -Überarbeitung und -Speicherort oder dem Cloud Run-Job zugeordnet. In diesen Logs enthaltene Ausnahmen werden von Error Reporting erfasst und gemeldet.

Das integrierte Logging bietet einen Ausgleich zwischen Zuverlässigkeit und Ressourcennutzung und sollte für die meisten Anwendungen funktionieren. Wenn Ihre Anwendung Anforderungen an ein höheres Volumen oder eine höhere Zuverlässigkeit hat, empfehlen wir, die Cloud Logging API direkt zu verwenden, entweder als Bibliothek in Ihrer Anwendung oder als separaten Sidecar-Container.

Einfachen Text im Vergleich zu strukturiertem JSON in Logs verwenden

Wenn Sie Logs schreiben, können Sie einen einfachen Textstring oder eine einzelne Zeile mit serialisiertem JSON (auch als "strukturierte" Daten bezeichnet) senden. Diese wird von Cloud Logging erfasst und geparst und in jsonPayload eingefügt. Die einfache Textnachricht wird dagegen in textPayload eingefügt.

Strukturierte Logs schreiben

Das folgende Snippet zeigt, wie strukturierte Logeinträge geschrieben werden. Außerdem wird gezeigt, wie Lognachrichten mit dem entsprechenden Anfragelog in Beziehung gesetzt werden.

Node.js

// Uncomment and populate this variable in your code:
// const project = 'The project ID of your function or Cloud Run service';

// Build structured log messages as an object.
const globalLogFields = {};

// Add log correlation to nest all log messages beneath request log in Log Viewer.
// (This only works for HTTP-based invocations where `req` is defined.)
if (typeof req !== 'undefined') {
  const traceHeader = req.header('X-Cloud-Trace-Context');
  if (traceHeader && project) {
    const [trace] = traceHeader.split('/');
    globalLogFields['logging.googleapis.com/trace'] =
      `projects/${project}/traces/${trace}`;
  }
}

// Complete a structured log entry.
const entry = Object.assign(
  {
    severity: 'NOTICE',
    message: 'This is the default display field.',
    // Log viewer accesses 'component' as 'jsonPayload.component'.
    component: 'arbitrary-property',
  },
  globalLogFields
);

// Serialize to a JSON string and output.
console.log(JSON.stringify(entry));

Python

# Uncomment and populate this variable in your code:
# PROJECT = 'The project ID of your Cloud Run service';

# Build structured log messages as an object.
global_log_fields = {}

# Add log correlation to nest all log messages.
# This is only relevant in HTTP-based contexts, and is ignored elsewhere.
# (In particular, non-HTTP-based Cloud Functions.)
request_is_defined = "request" in globals() or "request" in locals()
if request_is_defined and request:
    trace_header = request.headers.get("X-Cloud-Trace-Context")

    if trace_header and PROJECT:
        trace = trace_header.split("/")
        global_log_fields[
            "logging.googleapis.com/trace"
        ] = f"projects/{PROJECT}/traces/{trace[0]}"

# Complete a structured log entry.
entry = dict(
    severity="NOTICE",
    message="This is the default display field.",
    # Log viewer accesses 'component' as jsonPayload.component'.
    component="arbitrary-property",
    **global_log_fields,
)

print(json.dumps(entry))

Go

Die Struktur für jeden Logeintrag wird vom Typ Entry bereitgestellt:

// Entry defines a log entry.
type Entry struct {
	Message  string `json:"message"`
	Severity string `json:"severity,omitempty"`
	Trace    string `json:"logging.googleapis.com/trace,omitempty"`

	// Logs Explorer allows filtering and display of this as `jsonPayload.component`.
	Component string `json:"component,omitempty"`
}

// String renders an entry structure to the JSON format expected by Cloud Logging.
func (e Entry) String() string {
	if e.Severity == "" {
		e.Severity = "INFO"
	}
	out, err := json.Marshal(e)
	if err != nil {
		log.Printf("json.Marshal: %v", err)
	}
	return string(out)
}

Wenn eine Eintragsstruktur protokolliert wird, wird die Methode String aufgerufen, um sie in das von Cloud Logging erwartete JSON-Format zu überführen:

func init() {
	// Disable log prefixes such as the default timestamp.
	// Prefix text prevents the message from being parsed as JSON.
	// A timestamp is added when shipping logs to Cloud Logging.
	log.SetFlags(0)
}

func indexHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	// Uncomment and populate this variable in your code:
	// projectID = "The project ID of your Cloud Run service"

	// Derive the traceID associated with the current request.
	var trace string
	if projectID != "" {
		traceHeader := r.Header.Get("X-Cloud-Trace-Context")
		traceParts := strings.Split(traceHeader, "/")
		if len(traceParts) > 0 && len(traceParts[0]) > 0 {
			trace = fmt.Sprintf("projects/%s/traces/%s", projectID, traceParts[0])
		}
	}

	log.Println(Entry{
		Severity:  "NOTICE",
		Message:   "This is the default display field.",
		Component: "arbitrary-property",
		Trace:     trace,
	})

	fmt.Fprintln(w, "Hello Logger!")
}

Java

Aktivieren Sie das JSON-Logging mit Logback und SLF4J, indem Sie den Logstash-JSON-Encoder in Ihrer logback.xml-Konfiguration aktivieren.

// Build structured log messages as an object.
Object globalLogFields = null;

// Add log correlation to nest all log messages beneath request log in Log Viewer.
// TODO(developer): delete this code if you're creating a Cloud
//                  Function and it is *NOT* triggered by HTTP.
String traceHeader = req.headers("x-cloud-trace-context");
if (traceHeader != null && project != null) {
  String trace = traceHeader.split("/")[0];
  globalLogFields =
      kv(
          "logging.googleapis.com/trace",
          String.format("projects/%s/traces/%s", project, trace));
}
// -- End log correlation code --

// Create a structured log entry using key value pairs.
// For instantiating the "logger" variable, see
// https://cloud.google.com/run/docs/logging#run_manual_logging-java
logger.error(
    "This is the default display field.",
    kv("component", "arbitrary-property"),
    kv("severity", "NOTICE"),
    globalLogFields);

Passen Sie Standardfeldnamen an, um unerwünschte Inhalte von der Aufnahme in die Log-Nutzlast auszuschließen. Eine Liste der Feldnamen und der erwarteten Datenformate finden Sie unter Logging-Agent verwenden.

<configuration>
  <appender name="jsonConsoleAppender" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
    <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
      <!-- Ignore default logging fields -->
      <fieldNames>
        <timestamp>[ignore]</timestamp>
        <version>[ignore]</version>
        <logger>[ignore]</logger>
        <thread>[ignore]</thread>
        <level>[ignore]</level>
        <levelValue>[ignore]</levelValue>
      </fieldNames>
    </encoder>
  </appender>
  <root level="INFO">
    <appender-ref ref="jsonConsoleAppender"/>
  </root>
</configuration>

Spezielle JSON-Felder in Nachrichten

Wenn Sie ein strukturiertes Log als JSON-Wörterbuch erstellen, werden bestimmte Felder aus jsonPayload entfernt und in das entsprechende Feld im erstellten LogEntry geschrieben, wie in der Dokumentation für spezielle Felder erläutert.

Wenn Ihre JSON-Datei beispielsweise das Attribut severity enthält, wird es aus jsonPayload entfernt und stattdessen als severity des Logeintrags angezeigt. Das Attribut message wird als Hauptanzeigentext des Logeintrags verwendet, sofern vorhanden. Weitere Informationen zu speziellen Attributen erhalten Sie unten im Abschnitt Logging-Ressource.

Containerlogs mit einem Anfragelog korrelieren (nur Dienste)

Im Log-Explorer werden Logs, die mit demselben trace verknüpft sind, im hierarchischen Format angezeigt. Wenn Sie auf das Dreiecksymbol links neben dem Anfragelogeintrag klicken, werden die mit dieser Anfrage verbundenen Containerlogs unter dem Anfragelog verschachtelt angezeigt.

Containerlogs werden nicht automatisch mit Anfragelogs korreliert, es sei denn, Sie verwenden eine Cloud Logging-Clientbibliothek. Um Containerlogs mit Anforderungslogs zu korrelieren, ohne eine Clientbibliothek zu verwenden, können Sie eine strukturierte JSON-Logzeile verwenden, die ein logging.googleapis.com/trace-Feld mit der aus dem X-Cloud-Trace-Context-Header extrahierten Trace-ID enthält, wie im obigen Beispiel für strukturiertes Logging gezeigt.

Nutzung der Anfragelogressource steuern (nur Dienste)

Anfragelogs werden automatisch erstellt. Auch wenn Sie die Menge der Anforderungslogs nicht direkt über Cloud Run steuern können, können Sie das Feature Logausschlüsse von Cloud Logging verwenden.

Ein Hinweis zu Logging-Agents

Wenn Sie Cloud Logging mit bestimmten Google Cloud-Produkten wie Compute Engine verwendet haben, haben Sie möglicherweise Logging-Agents von Cloud Logging verwendet. Cloud Run verwendet keine Logging-Agents, da es integrierte Unterstützung für die Logerfassung bietet.

Logging-Ressourcennamen

Die Namen der Logging-Ressourcen für Cloud Run lauten:

• Cloud Run-Überarbeitung (cloud_run_revision)
• Cloud Run-Job (cloud_run_job).

Logging-Ressourcen

Wenn Sie im Log-Explorer auf einen Logeintrag klicken, wird ein Logeintrag im JSON-Format geöffnet, in dem Sie die gewünschten Details aufrufen können.

Alle Felder in einem Logeintrag, wie Zeitstempel, Schweregrad und httpRequest, sind Standardfelder und werden in der Dokumentation für einen Logeintrag beschrieben.

Cloud Run fügt zusätzliche Metadaten hinzu, sodass Sie die Quelle eines Logs identifizieren können. Dazu gehören die Labels, die Sie für Ihren Cloud Run-Dienst festgelegt haben, und Ressourcenlabels, die nur für Cloud Run gelten.

Logeintragsfelder für einen Dienst

Die folgende Liste enthält die Felder, die im Logeintrag für einen Cloud Run-Dienst enthalten sind:

Feld	Werte und Hinweise
LogEntry.labels.instanceId	Die Instanz, die den Request verarbeitet hat.
LogEntry.labels.mylabel, LogEntry.labels.mysecondlabel	Die Labels, die Sie für den Dienst festlegen
LogEntry.logName	Gibt das Log an, z. B. Anfragelog, Standardfehler, Standardausgabe usw.
LogEntry.resource.labels.location	Gibt den Google Cloud-Standort des Dienstes an.
LogEntry.resource.labels.project_id	Das Projekt, in dem der Dienst bereitgestellt wird.
LogEntry.resource.labels.revision_name	Die Überarbeitung, die die Anfrage bereitgestellt hat.
LogEntry.resource.labels.service_name	Der Dienst, der die Anfrage bereitgestellt hat.
LogEntry.resource.type	cloud_run_revision. Der Cloud Run-Ressourcentyp.

Hier ist ein Beispiel für eine Logeintrag-Anfrage für einen Cloud Run-Dienst:

{
 httpRequest: {…}
 insertId:  "5c82b3d1000ece0000000000"
 labels: {
  instanceId:  "00bf4bf00000fb59c906a00000c9e29c2c4e06dce91500000000056008d2b6460f163c0057b97b2345f2725fb2423ee5f0bafd36df887fdb1122371563cf1ff453717282afe000001"
  mylabel: "mylabelvalue"
  mysecondlabel: "mysecondlabelvalue"
 }
 logName:  "projects/my-project/logs/run.googleapis.com%2Frequests"
 receiveTimestamp:  "2019-03-08T18:26:25.981686167Z"
 resource: {
  labels: {
   configuration_name:  "myservice"
   location:  "us-central1"
   project_id:  "my-project"
   revision_name:  "myservice-00002"
   service_name:  "myservice"
  }
  type:  "cloud_run_revision"
 }
 severity:  "INFO"
 timestamp:  "2019-03-08T18:26:25.970397Z"
}

Logeintragsfelder für Jobs

Die folgende Liste enthält die Felder, die im Logeintrag für einen Cloud Run-Job enthalten sind:

Feld	Werte und Hinweise
LogEntry.labels.instanceId	Die Instanz.
LogEntry.labels.mylabel, LogEntry.labels.mysecondlabel	Die Labels, die Sie für den Job festlegen
LogEntry.logName	Gibt das Log an, z. B. Anfragelog, Standardfehler, Standardausgabe usw.
LogEntry.resource.labels.location	Gibt den Google Cloud-Standort des Dienstes an.
LogEntry.resource.labels.project_id	Das Projekt, in dem der Dienst bereitgestellt wird.
LogEntry.resource.labels.job_name	Der Name des Jobs.
LogEntry.labels.execution_name	Der Name der Jobausführung.
LogEntry.labels.task_index	Der Aufgabenindex.
LogEntry.labels.task_attempt	Gibt an, wie oft diese Aufgabe versucht wurde.
LogEntry.resource.type	cloud_run_job. Der Cloud Run-Ressourcentyp.