调试 Serverless 应用需要结合日志记录、本地测试和分布式追踪，以解决您无法控制底层基础架构的环境中的问题。由于 Serverless 函数（如 AWS Lambda 或 Azure Functions）是短暂且无状态的，因此传统的调试方法（如将调试器附加到实时实例）通常是不切实际的。相反，开发人员依赖详细的日志、全面的测试实践和可观察性工具来有效地识别和解决错误。
首先，日志记录至关重要。大多数云提供商会自动捕获来自函数执行的日志，例如 AWS CloudWatch 或 Google Cloud Logging。开发人员应该检测他们的代码以记录关键事件、输入/输出数据和错误。结构化日志记录（例如，JSON 格式的日志）使搜索和过滤特定问题的日志变得更加容易。例如，如果 Lambda 函数因格式错误的 API 请求而失败，日志可以显示导致错误的准确输入。此外，为错误模式或超时设置警报可确保快速检测到问题。Serverless Framework 或 AWS SAM CLI 等工具允许本地测试，在模拟云环境的环境中运行和调试函数。例如，使用 IDE 中的断点和 sam local invoke 有助于在部署之前捕获运行时错误。
其次，AWS X-Ray 或 OpenTelemetry 等分布式追踪工具对于调试复杂的工作流程至关重要。Serverless 应用程序通常涉及多个服务（例如，API、数据库、队列），这使得跨组件跟踪故障变得困难。追踪工具端到端地映射请求，显示延迟、错误和依赖项。例如，X-Ray 可以查明支付处理工作流程中的延迟是源于缓慢的数据库查询还是第三方 API。将跟踪与日志结合使用可为根本原因分析提供上下文。开发人员还应为异步进程实施重试和死信队列 (DLQ)。如果函数无法处理来自队列的事件，DLQ 会保留该事件以供稍后检查，从而允许开发人员重放和调试它。
最后，主动测试和监控减少了调试工作。为单个函数编写单元测试以及为服务交互编写集成测试有助于及早发现错误。Jest（对于 Node.js）或 Pytest（对于 Python）等工具可以在本地验证逻辑。对于云特定问题，例如权限或冷启动，在镜像生产环境的暂存环境中进行测试至关重要。监控仪表板（例如，Datadog、New Relic）汇总了调用计数、错误率和内存使用率等指标，突出显示异常情况。通过结合使用这些策略，开发人员可以有效地调试 Serverless 应用程序，尽管环境存在限制。