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管理功能

您可以使用 Firebase CLI 指令，或在函式原始碼中設定執行階段選項，來部署、刪除及修改函式。

部署函式

如要部署函式，請執行下列 Firebase CLI 指令：

firebase deploy --only functions

根據預設，Firebase CLI 會同時部署來源中的所有函式。如果專案包含超過 5 個函式，建議您使用 --only 標記搭配特定函式名稱，只部署您編輯過的函式。部署特定函式可加快部署程序，並避免觸及部署配額。例如：

firebase deploy --only functions:addMessage,functions:makeUppercase

部署大量函式時，您可能會超過標準配額，並收到 HTTP 429 或 500 錯誤訊息。如要解決這個問題，請將函式分組部署，每組最多 10 個。

如需可用指令的完整清單，請參閱 Firebase CLI 參考資料。

根據預設，Firebase CLI 會在 functions/ 資料夾中尋找原始程式碼。您也可以視需要在程式碼集或多組檔案中整理函式。

刪除函式

您可以透過下列方式刪除先前部署的函式：

在 Firebase CLI 中使用 functions:delete 明確指定
在 Google Cloud 控制台中明確設定。
隱含：在部署前從來源中移除函式。

所有刪除作業都會在移除正式版函式前，先提示您進行確認。

Firebase CLI 中的明確函式刪除作業支援多個引數和函式群組，並可讓您指定在特定區域執行的函式。您也可以覆寫確認提示。

# Delete all functions that match the specified name in all regions.
firebase functions:delete myFunction

# Delete a specified function running in a specific region.
firebase functions:delete myFunction --region us-east-1

# Delete more than one function
firebase functions:delete myFunction myOtherFunction

# Delete a specified functions group.
firebase functions:delete groupA

# Bypass the confirmation prompt.
firebase functions:delete myFunction --force

透過隱含函式刪除功能，firebase deploy 會剖析來源，並從正式版中移除已從檔案中移除的任何函式。

修改函式的名稱、區域或觸發條件

如果您要為處理正式版流量的函式重新命名或變更區域或觸發條件，請按照本節中的步驟操作，避免在修改期間遺失事件。在您按照這些步驟操作之前，請先確認函式是否冪等，因為在變更期間，函式的新舊版本都會同時執行。

重新命名函式

如要重新命名函式，請在來源中建立新版本的函式並重新命名，然後執行兩個個別的部署指令。第一個指令會部署新命名的函式，第二個指令則會移除先前部署的版本。舉例來說，如果您有要重新命名的 HTTP 觸發 webhook，請將程式碼修訂如下：

Node.js

// before
const {onRequest}  = require('firebase-functions/v2/https');

exports.webhook = onRequest((req, res) => {
    res.send("Hello");
});

// after
const {onRequest}  = require('firebase-functions/v2/https');

exports.webhookNew = onRequest((req, res) => {
    res.send("Hello");
});

Python

# before
from firebase_functions import https_fn

@https_fn.on_request()
def webhook(req: https_fn.Request) -> https_fn.Response:
    return https_fn.Response("Hello world!")

# after
from firebase_functions import https_fn

@https_fn.on_request()
def webhook_new(req: https_fn.Request) -> https_fn.Response:
    return https_fn.Response("Hello world!")

接著，請執行下列指令來部署新函式：

# Deploy new function
firebase deploy --only functions:webhookNew

# Wait until deployment is done; now both functions are running

# Delete webhook
firebase functions:delete webhook

變更函式的區域

如果您要變更處理實際流量的函式指定的區域，請依序執行下列步驟，以免事件遺失：

重新命名函式，並視需要變更其區域。
部署重新命名的函式，這會導致在兩組區域中暫時執行相同的程式碼。
刪除先前的函式。

舉例來說，如果您有一個目前位於 us-central1 的預設函式區域的 Cloud Firestore 觸發函式，而您想將該函式遷移至 asia-northeast1，則必須先修改原始碼，將函式重新命名並修改區域。

Node.js

// before
exports.firestoreTrigger = onDocumentCreated(
  "my-collection/{docId}",
  (event) => {},
);

// after
exports.firestoreTriggerAsia = onDocumentCreated(
  {
    document: "my-collection/{docId}",
    region: "asia-northeast1",
  },
  (event) => {},
);

更新後的程式碼應指定正確的事件篩選器 (在本例中為 document) 和區域。詳情請參閱 Cloud Functions 位置。

Python

# Before
@firestore_fn.on_document_created("my-collection/{docId}")
def firestore_trigger(event):
    pass

# After
@firestore_fn.on_document_created("my-collection/{docId}",
                                  region="asia-northeast1")
def firestore_trigger_asia(event):
    pass

接著執行下列指令來部署：

firebase deploy --only functions:firestoreTriggerAsia

目前有兩個相同的函式正在執行：firestoreTrigger 在 us-central1 中執行，firestoreTriggerAsia 在 asia-northeast1 中執行。

然後刪除 firestoreTrigger：

firebase functions:delete firestoreTrigger

現在只有一個函式 - firestoreTriggerAsia，會在 asia-northeast1 中執行。

變更函式的觸發類型

隨著 Cloud Functions for Firebase 部署作業的進行，您可能會基於各種原因而需要變更函式的觸發事件類型。舉例來說，您可能想要將某種 Firebase Realtime Database 或 Cloud Firestore 事件類型變更為另一種類型。

您無法只變更原始碼並執行 firebase deploy，就變更函式的事件類型。為避免發生錯誤，請按照以下程序變更函式的觸發事件類型：

修改原始碼，納入使用所需觸發類型的新函式。
部署函式，這會導致暫時同時執行舊函式和新函式。
使用 Firebase CLI 明確從實際環境中刪除舊函式。

舉例來說，如果您有在物件刪除時觸發的函式，但您啟用了物件版本管理，並想改為訂閱封存事件，請先重新命名函式，然後編輯函式以取得新的觸發類型。

Node.js

// before
const {onObjectDeleted} = require("firebase-functions/v2/storage");

exports.objectDeleted = onObjectDeleted((event) => {
    // ...
});

// after
const {onObjectArchived} = require("firebase-functions/v2/storage");

exports.objectArchived = onObjectArchived((event) => {
    // ...
});

Python

# before
from firebase_functions import storage_fn

@storage_fn.on_object_deleted()
def object_deleted(event):
  # ...

# after 
from firebase_functions import storage_fn

@storage_fn.on_object_archived()
def object_archived(event):
  # ...

接著，請先執行下列指令建立新函式，再刪除舊函式：

# Create new function objectArchived
firebase deploy --only functions:objectArchived

# Wait until deployment is done; now both objectDeleted and objectArchived are running

# Delete objectDeleted
firebase functions:delete objectDeleted

設定執行階段選項

Cloud Functions for Firebase 可讓您選取執行階段選項，例如 Node.js 執行階段版本和個別函式逾時、記憶體配置，以及最小/最大函式例項。

最佳做法是在函式程式碼內的設定物件上設定這些選項 (Node.js 版本除外)。這個 RuntimeOptions 物件是函式執行階段選項的資訊來源，並會覆寫透過任何其他方法 (例如透過 Google Cloud 控制台或 gcloud CLI) 設定的選項。

如果開發工作流程涉及透過 Google Cloud 主控台或 gcloud CLI 手動設定執行階段選項，且您不希望這些值在每次部署時都遭到覆寫，請將 preserveExternalChanges 選項設為 true。將這個選項設為 true 後，Firebase 會將程式碼中設定的執行階段選項，與目前部署的函式版本設定合併，並以以下優先順序進行：

在函式程式碼中設定選項：覆寫外部變更。
在函式程式碼中將選項設為 RESET_VALUE：使用預設值覆寫外部變更。
選項未在函式程式碼中設定，而是在目前已部署的函式中設定：請使用已部署函式中指定的選項。

在大多數情況下，不建議使用 preserveExternalChanges: true 選項，因為您的程式碼將不再是函式執行階段選項的完整來源。如果您使用了這個功能，請查看 Google Cloud 控制台或使用 gcloud CLI 查看函式的完整設定。

設定 Node.js 版本

Cloud Functions 適用的 Firebase SDK 可讓您選取 Node.js 執行階段。您可以選擇在與下列支援的 Node.js 版本相對應的執行階段環境中，專門執行專案中的所有函式：

Node.js 22 (預先發布版)
Node.js 20
Node.js 18

Node.js 14 和 16 版已淘汰，並將於 2025 年初停用。使用這些已淘汰版本的部署作業已停用。

如要設定 Node.js 版本，請按照下列步驟操作：

您可以在初始化期間，在 functions/ 目錄中建立的 package.json 檔案中，設定 engines 欄位的版本。例如，如要只使用 18 版，請在 package.json 中編輯這行：

  "engines": {"node": "20"}

如果您使用 Yarn 套件管理工具，或是對 engines 欄位有其他特定需求，可以改為在 firebase.json 中為 Cloud Functions 的 Firebase SDK 設定執行階段：

  {
    "functions": {
      "runtime": "nodejs18" // or nodejs20
    }
  }

CLI 會優先使用 firebase.json 中設定的值，而非您在 package.json 中個別設定的任何值或範圍。

升級 Node.js 執行階段

如要升級 Node.js 執行階段，請按照下列步驟操作：

請確認專案採用 Blaze 定價方案。
請確認您使用的是 Firebase CLI 11.18.0 以上版本。
在初始化期間，在 functions/ 目錄中建立的 package.json 檔案中變更 engines 值。舉例來說，如果您要從 18 版升級至 20 版，項目應如下所示："engines": {"node": "20"}
您可以選擇使用 Firebase Local Emulator Suite 測試變更。
重新部署所有函式。

設定 Python 版本

Firebase 適用於 Cloud Functions 的 SDK 12.0.0 以上版本可讓您選取 Python 執行階段。如圖所示，在 firebase.json 中設定執行階段版本：

  {
    "functions": {
      "runtime": "python310" // or python311
    }
  }

控制資源調度行為

根據預設，Cloud Functions for Firebase 會依據傳入要求的數量調整執行中的例項數量，在流量減少時，可能會縮減為零個例項。不過，如果應用程式需要縮短延遲時間，而您希望限制冷啟動次數，則可變更這項預設行為。僅須指定要保持暖機狀態、準備好處理要求的最低容器執行個體數量即可。

同樣地，您也可以設定數量上限，限制在回應傳入要求時，執行個體的調度作業。您可以使用這項設定來控管費用，或限制備用服務 (例如資料庫) 的連線數量。

您可以搭配使用這些設定和每個執行個體的並行設定 (第 2 代新功能)，控管及調整函式的縮放行為。應用程式和函式的性質會決定哪些設定最具成本效益，並可帶來最佳效能。

對於流量較低的部分應用程式，不含多重並行處理的較低 CPU 選項是最佳選擇。對於冷啟動是重大問題的其他情況，設定高並行性和最少執行個體數量，表示一組執行個體會一律保持在暖機狀態，以便處理流量大幅增加的情況。

如果是流量極少的小型應用程式，設定較低的執行個體上限和較高的並行作業，表示應用程式可處理流量激增情況，而不會產生過高的成本。不過請注意，如果設定的最大執行個數過低，達到上限時可能會捨棄要求。

允許並行要求

在 Cloud Functions for Firebase (第 1 代) 中，每個執行個體每次只能處理一個要求，因此只需設定最小和最大執行個體設定，即可設定調整行為。除了控制執行個體數量之外，您也可以在 Cloud Functions for Firebase (第 2 代) 中使用 concurrency 選項，控制每個執行個體同時可服務的要求數量。並行處理的預設值為 80，但您可以將其設為 1 到 1000 之間的任何整數。

由於每個例項可能都有一些空間，因此具有較高並行設定的函式可以在不進行冷啟動情況下吸收流量激增。如果執行個體設為最多處理 50 個並行要求，但目前只處理 25 個，則可處理 25 個額外要求的尖峰，而無須冷啟動新執行個體。相反地，如果並行設定為 1，這類要求激增可能會導致 25 次冷啟動。

這個簡化的情況說明瞭並行作業的潛在效率提升。實際上，要透過調整行為來提升效率，並減少並行作業的冷啟動，則會更加複雜。Cloud Functions for Firebase 第 2 代中的並行作業由 Cloud Run 提供支援，並遵循 Cloud Run 的容器執行個體自動調度資源規則。

在 Cloud Functions for Firebase (第 2 代) 中嘗試使用較高的並行設定時，請注意下列事項：

並行設定值越高，可能就需要越高的 CPU 和 RAM 才能達到最佳效能，直到達到實際限制為止。舉例來說，即使 CPU 和 RAM 設定已達到上限，負責處理大量圖片或影片的函式可能仍缺乏處理 1000 個並行要求的資源。
由於 Cloud Functions for Firebase (第 2 代) 由 Cloud Run 提供動力，您也可以參考 Google Cloud 的最佳化並行處理功能指南。
請務必先在測試環境中徹底測試多工序，再將正式環境切換為多工序。

將執行個體數量維持在最低值

您可以在原始碼中為函式設定執行個體數量下限。舉例來說，這個函式會將最小暖機執行個體數量設為 5：

Node.js

const { onCall } = require("firebase-functions/v2/https");

exports.getAutocompleteResponse = onCall(
  {
    // Keep 5 instances warm for this latency-critical function
    minInstances: 5,
  },
  (event) => {
    // Autocomplete user’s search term
  }
);

Python

@https_fn.on_call(min_instances=5)
def get_autocomplete_response(event: https_fn.CallableRequest) -> https_fn.Response:

設定最小執行個體值時，請考量下列事項：

如果 Cloud Functions for Firebase 將應用程式規模超出設定值，每個超出閾值的執行個體都會發生冷啟動。
冷啟動對流量波動劇烈的應用程式影響最大。如果應用程式流量波動劇烈，且您設定的值足夠高，以便在每次流量增加時減少冷啟動，您就會發現延遲時間大幅縮短。對於流量穩定的應用程式，冷啟動不太可能嚴重影響效能。

設定最少的執行個體可能適合實際工作環境，但通常應避免在測試環境中設定。如要在測試專案中縮放至零，但仍要減少實際專案中的冷啟動，您可以在參數化設定中設定執行個體數量下限：

Node.js

const functions = require('firebase-functions/v1');
const { defineInt, defineString } = require('firebase-functions/params');

// Define some parameters
const minInstancesConfig = defineInt('HELLO_WORLD_MININSTANCES');
const welcomeMessage = defineString('WELCOME_MESSAGE');

// To use configured parameters inside the config for a function, provide them 
// directly. To use them at runtime, call .value() on them.
export const helloWorld = functions.runWith({ minInstances: minInstancesConfig}).https.onRequest(
  (req, res) => {
    res.send(`${welcomeMessage.value()}! I am a function.`);
  }
);

Python

MIN_INSTANCES = params.IntParam("HELLO_WORLD_MININSTANCES")
WELCOME_MESSAGE = params.StringParam("WELCOME_MESSAGE")

@https_fn.on_request(min_instances=MIN_INSTANCES.value())
def get_autocomplete_response(event: https_fn.Request) -> https_fn.Response:
    return https_fn.Response(f"{WELCOME_MESSAGE.value()} I'm a function.")

限制函式的執行個體數量上限

您可以在函式原始碼中設定上限執行個體值。舉例來說，這個函式會設定 100 個執行個體的限制，以免讓假設的舊版資料庫不堪負荷：

Node.js

const { onMessagePublished } = require("firebase-functions/v2/pubsub");

exports.mirrorevents = onMessagePublished(
  { topic: "topic-name", maxInstances: 100 },
  (event) => {
    // Connect to legacy database
  }
);

Python

@pubsub_fn.on_message_published(topic="topic-name", max_instances=100)
def mirrorevents(event: pubsub_fn.CloudEvent):
#  Connect to legacy database

如果 HTTP 函式擴充至執行個體上限，新要求會排入佇列 30 秒，如果屆時沒有可用的執行個體，就會拒絕，並傳回 429 Too Many Requests 的回應代碼。

如要進一步瞭解使用最大執行個體設定的最佳做法，請參閱這些設定最大執行個體的最佳做法。

設定逾時和記憶體分配

在某些情況下，您的函式可能需要長的逾時值或大量的記憶體配置。您可以在 Google Cloud 主控台或函式原始碼中設定這些值 (僅限 Firebase)。

如要在函式原始碼中設定記憶體配置和逾時時間，請使用記憶體和逾時秒數的全球選項，自訂執行函式的虛擬機器。舉例來說，這個 Cloud Storage 函式會使用 1 GiB 的記憶體，並在 300 秒後逾時：

Node.js

exports.convertLargeFile = onObjectFinalized({
  timeoutSeconds: 300,
  memory: "1GiB",
}, (event) => {
  // Do some complicated things that take a lot of memory and time
});

Python

@storage_fn.on_object_finalized(timeout_sec=300, memory=options.MemoryOption.GB_1)
def convert_large_file(event: storage_fn.CloudEvent):
# Do some complicated things that take a lot of memory and time.

逾時秒數的最大值為 540，即 9 分鐘。

如要在 Google Cloud 主控台中設定記憶體分配和逾時時間，請按照下列步驟操作：

在 Google Cloud 主控台的左側選單中，選取「Cloud Functions for Firebase」。
在函式清單中按一下函式名稱，即可選取函式。
按一下頂端選單中的「編輯」圖示。
從「Memory allocated」下拉式選單中選取記憶體配置。
按一下「更多」顯示進階選項，然後在「逾時」文字方塊中輸入秒數。
按一下「儲存」即可更新函式。

覆寫 CPU 預設值

分配最多 2 GB 記憶體，Cloud Functions for Firebase (第 2 代) 中的每個函式預設為 1 個 CPU，然後在 4 和 8 GB 時增加至 2 個 CPU。請注意，這與第 1 代預設行為有顯著差異，可能會導致低記憶體函式的成本略高，如以下表格所示：

已分配的 RAM	版本 1 的預設 CPU (小數)	版本 2 的預設 CPU	每毫秒的價格調漲幅度
128MB	1/12	1	10.5x
256MB	1/6	1	5.3x
512MB	1/3	1	2.7 倍
1GB	7/12	1	1.6 倍
2GB	1	1	1x
4GB	2	2	1x
8GB	2	2	1x
16 GB	n/a	4	n/a

如果您偏好為第 2 代函式使用第 1 代行為，請將第 1 代預設值設為全域選項：

Node.js

// Turn off Firebase defaults
setGlobalOptions({ cpu: 'gcf_gen1' });

Python

# Use 1st gen behavior
set_global_options(cpu="gcf_gen1")

針對 CPU 密集函式，第 2 代產品可靈活設定額外的 CPU。您可以針對個別函式提升 CPU，如下所示：

Node.js

// Boost CPU in a function:
export const analyzeImage = onObjectFinalized({ cpu: 2 }, (event) => {
  // computer vision goes here
});

Python

# Boost CPU in a function:
@storage_fn.on_object_finalized(cpu=2)
def analyze_image(event: storage_fn.CloudEvent):
# computer vision goes here