Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Log dan pantau fungsi Rust Lambda

Mode fokus
Log dan pantau fungsi Rust Lambda - AWS Lambda

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

catatan

Klien runtime Rust adalah paket eksperimental. Hal ini dapat berubah dan dimaksudkan hanya untuk tujuan evaluasi.

AWS Lambda secara otomatis memonitor fungsi Lambda atas nama Anda dan mengirim log ke Amazon. CloudWatch Fungsi Lambda Anda dilengkapi dengan grup CloudWatch log Log dan aliran log untuk setiap instance fungsi Anda. Lingkungan runtime Lambda mengirimkan detail tentang setiap invokasi ke pengaliran log, dan menyampaikan log serta output lain dari kode fungsi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan CloudWatch Log dengan Lambda. Halaman ini menjelaskan cara menghasilkan output log dari kode fungsi Lambda Anda.

Membuat fungsi yang menulis log

Untuk mengeluarkan log dari kode fungsi Anda, Anda dapat menggunakan fungsi logging apa pun yang menulis ke stdout ataustderr, seperti println! makro. Contoh berikut digunakan println! untuk mencetak pesan ketika fungsi handler dimulai dan sebelum selesai.

use lambda_runtime::{service_fn, LambdaEvent, Error}; use serde_json::{json, Value}; async fn handler(event: LambdaEvent<Value>) -> Result<Value, Error> { println!("Rust function invoked"); let payload = event.payload; let first_name = payload["firstName"].as_str().unwrap_or("world"); println!("Rust function responds to {}", &first_name); Ok(json!({ "message": format!("Hello, {first_name}!") })) } #[tokio::main] async fn main() -> Result<(), Error> { lambda_runtime::run(service_fn(handler)).await }

Menerapkan logging lanjutan dengan peti Tracing

Tracing adalah kerangka kerja untuk menginstrumentasi program Rust untuk mengumpulkan informasi diagnostik berbasis peristiwa yang terstruktur. Kerangka kerja ini menyediakan utilitas untuk menyesuaikan tingkat dan format keluaran logging, seperti membuat pesan log JSON terstruktur. Untuk menggunakan framework ini, Anda harus menginisialisasi subscriber sebelum menerapkan fungsi handler. Kemudian, Anda dapat menggunakan melacak makro sepertidebug,info, danerror, untuk menentukan tingkat logging yang Anda inginkan untuk setiap skenario.

contoh — Menggunakan peti Tracing

Perhatikan hal berikut:

  • tracing_subscriber::fmt().json(): Ketika opsi ini disertakan, log diformat dalam JSON. Untuk menggunakan opsi ini, Anda harus menyertakan json fitur dalam tracing-subscriber ketergantungan (misalnya,tracing-subscriber = { version = "0.3.11", features = ["json"] }).

  • #[tracing::instrument(skip(event), fields(req_id = %event.context.request_id))]: Anotasi ini menghasilkan rentang setiap kali handler dipanggil. Rentang menambahkan ID permintaan ke setiap baris log.

  • { %first_name }: Konstruksi ini menambahkan first_name bidang ke baris log tempat ia digunakan. Nilai untuk bidang ini sesuai dengan variabel dengan nama yang sama.

use lambda_runtime::{service_fn, Error, LambdaEvent}; use serde_json::{json, Value}; #[tracing::instrument(skip(event), fields(req_id = %event.context.request_id))] async fn handler(event: LambdaEvent<Value>) -> Result<Value, Error> { tracing::info!("Rust function invoked"); let payload = event.payload; let first_name = payload["firstName"].as_str().unwrap_or("world"); tracing::info!({ %first_name }, "Rust function responds to event"); Ok(json!({ "message": format!("Hello, {first_name}!") })) } #[tokio::main] async fn main() -> Result<(), Error> { tracing_subscriber::fmt().json() .with_max_level(tracing::Level::INFO) // this needs to be set to remove duplicated information in the log. .with_current_span(false) // this needs to be set to false, otherwise ANSI color codes will // show up in a confusing manner in CloudWatch logs. .with_ansi(false) // disabling time is handy because CloudWatch will add the ingestion time. .without_time() // remove the name of the function from every log entry .with_target(false) .init(); lambda_runtime::run(service_fn(handler)).await }

Ketika fungsi Rust ini dipanggil, ia mencetak dua baris log yang mirip dengan yang berikut ini:

{"level":"INFO","fields":{"message":"Rust function invoked"},"spans":[{"req_id":"45daaaa7-1a72-470c-9a62-e79860044bb5","name":"handler"}]} {"level":"INFO","fields":{"message":"Rust function responds to event","first_name":"David"},"spans":[{"req_id":"45daaaa7-1a72-470c-9a62-e79860044bb5","name":"handler"}]}
PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.