Công việc ghi nhật ký và giám sát hoạt động song song với nhau để giúp bạn nắm bắt và tối ưu hoá hiệu suất của ứng dụng, cũng như chẩn đoán lỗi và các vấn đề liên quan đến hệ thống vấn đề. Bạn nên bật nhật ký tóm tắt cho tất cả lệnh gọi API và nhật ký chi tiết của các lệnh gọi API không thành công để bạn có thể cung cấp API nhật ký cuộc gọi khi cần hỗ trợ kỹ thuật.
Ghi nhật ký thư viện ứng dụng
Thư viện ứng dụng API Google Ads được tích hợp sẵn tính năng ghi nhật ký. Dành cho nền tảng cụ thể chi tiết về việc ghi nhật ký, hãy tham khảo tài liệu ghi nhật ký trong thư viện ứng dụng của bạn lựa chọn.
| Ngôn ngữ | Hướng dẫn |
|---|---|
| Java | Tài liệu ghi nhật ký cho Java |
| .NET | Tài liệu ghi nhật ký cho .NET |
| PHP | Tài liệu ghi nhật ký cho PHP |
| Python | Ghi nhật ký tài liệu cho Python |
| Ruby | Ghi nhật ký tài liệu cho Ruby |
| Perl | Tài liệu ghi nhật ký cho Perl |
Định dạng nhật ký
Thư viện ứng dụng API Google Ads sẽ tạo một nhật ký chi tiết và một bản tóm tắt nhật ký cho mỗi lệnh gọi API. Nhật ký chi tiết chứa tất cả thông tin chi tiết về lệnh gọi API, trong khi nhật ký tóm tắt chứa thông tin chi tiết tối thiểu về lệnh gọi API. Ví dụ về từng loại nhật ký sẽ hiển thị, trong đó nhật ký được cắt bớt và định dạng sao cho dễ đọc.
Nhật ký tóm tắt
GoogleAds.SummaryRequestLogs Warning: 1 : [2023-09-15 19:58:39Z] -
Request made: Host: , Method: /google.ads.googleads.v14.services.GoogleAdsService/SearchStream,
ClientCustomerID: 5951878031, RequestID: hELhBPNlEDd8mWYcZu7b8g,
IsFault: True, FaultMessage: Status(StatusCode="InvalidArgument",
Detail="Request contains an invalid argument.")
Nhật ký chi tiết
GoogleAds.DetailedRequestLogs Verbose: 1 : [2023-11-02 21:09:36Z] -
---------------BEGIN API CALL---------------
Request
-------
Method Name: /google.ads.googleads.v14.services.GoogleAdsService/SearchStream
Host:
Headers: {
"x-goog-api-client": "gl-dotnet/5.0.0 gapic/17.0.1 gax/4.2.0 grpc/2.46.3 gccl/3.0.1 pb/3.21.5",
"developer-token": "REDACTED",
"login-customer-id": "1234567890",
"x-goog-request-params": "customer_id=4567890123"
}
{ "customerId": "4567890123", "query": "SELECT ad_group_criterion.type FROM
ad_group_criterion WHERE ad_group.status IN(ENABLED, PAUSED) AND
campaign.status IN(ENABLED, PAUSED) ", "summaryRowSetting": "NO_SUMMARY_ROW" }
Response
--------
Headers: {
"date": "Thu, 02 Nov 2023 21:09:35 GMT",
"alt-svc": "h3-29=\":443\"; ma=2592000"
}
{
"results": [ {
"adGroupCriterion": {
"resourceName": "customers/4567890123/adGroupCriteria/456789456789~123456123467",
"type": "KEYWORD"
} }, {
"adGroupCriterion": {
"resourceName": "customers/4567890123/adGroupCriteria/456789456789~56789056788",
"type": "KEYWORD"
} } ],
"fieldMask": "adGroupCriterion.type", "requestId": "VsJ4F00ew6s9heHvAJ-abw"
}
----------------END API CALL----------------
Nếu tôi không sử dụng thư viện ứng dụng thì sao?
Nếu bạn không sử dụng thư viện ứng dụng, hãy triển khai tính năng ghi nhật ký của riêng bạn để nắm bắt
thông tin chi tiết về các lệnh gọi API đi và đến. Bạn nên ghi lại ít nhất
giá trị của tiêu đề phản hồi request-id. Sau đó, bạn có thể chia sẻ giá trị này với
nhóm hỗ trợ kỹ thuật theo yêu cầu.
Đăng nhập vào đám mây
Bạn có thể sử dụng nhiều công cụ để ghi lại nhật ký và các chỉ số hiệu suất ứng dụng của bạn. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Ghi nhật ký trên đám mây của Google để ghi nhật ký vào Dự án Google Cloud của bạn. Điều này giúp thiết lập trang tổng quan và cảnh báo trong giải pháp Giám sát trên Google Cloud để sử dụng các chỉ số được ghi nhật ký.
Cloud Logging cung cấp thư viện ứng dụng cho tất cả ứng dụng được hỗ trợ của API Google Ads ngoại trừ Perl, vì vậy trong hầu hết trường hợp có thể đăng nhập bằng Cloud Logging ngay từ quá trình tích hợp thư viện ứng dụng. Đối với các ngôn ngữ khác kể cả Perl, Cloud Logging cũng cung cấp API REST.
Có một vài lựa chọn để ghi nhật ký vào Cloud Logging hoặc một công cụ khác, trên Thư viện ứng dụng API Google Ads. Mỗi lựa chọn đi kèm với sự đánh đổi thời gian riêng để triển khai, độ phức tạp và hiệu suất. Hãy suy nghĩ kỹ về những đánh đổi này trước khi quyết định triển khai giải pháp nào.
Cách 1: Ghi nhật ký cục bộ lên đám mây từ một quy trình ở chế độ nền
Bạn có thể ghi nhật ký thư viện ứng dụng vào một tệp cục bộ trên máy bằng cách sửa đổi cấu hình ghi nhật ký của bạn. Sau khi nhật ký được xuất sang một tệp trên máy, bạn có thể thiết lập một trình nền để thu thập nhật ký và gửi nhật ký lên đám mây.
Một hạn chế của phương pháp này là một số chỉ số hiệu suất sẽ không được được chụp theo mặc định. Nhật ký thư viện ứng dụng bao gồm thông tin chi tiết về yêu cầu và nên các chỉ số về độ trễ sẽ không được đưa vào trừ phi có các thay đổi khác cũng được thực hiện để ghi nhật ký những thông tin này.
Cách 2: Chạy ứng dụng trên Compute Engine và cài đặt Ops Agent
Nếu ứng dụng của bạn đang chạy trên Compute Engine, bạn có thể gửi ghi nhật ký vào Google Cloud Logging bằng cách cài đặt Ops Agent. Nhóm Hoạt động Bạn có thể định cấu hình nhân viên hỗ trợ để gửi nhật ký ứng dụng đến Cloud Tính năng ghi nhật ký, ngoài các chỉ số và nhật ký được gửi theo mặc định.
Nếu ứng dụng đang chạy trong môi trường Google Cloud hoặc nếu bạn đang xem xét chuyển ứng dụng của mình sang Google Cloud, đây là một lựa chọn tuyệt vời để cân nhắc.
Cách 3: Triển khai tính năng ghi nhật ký trong mã xử lý ứng dụng
Bạn có thể ghi nhật ký trực tiếp từ mã xử lý ứng dụng theo một trong hai cách:
Kết hợp tính toán chỉ số và bảng sao kê nhật ký trong mỗi vị trí thích hợp trong mã của bạn. Tùy chọn này khả thi hơn cho các công ty có quy mô nhỏ hơn cơ sở mã, nơi phạm vi và chi phí bảo trì của thay đổi đó sẽ là tối thiểu.
Triển khai giao diện ghi nhật ký. Nếu logic ứng dụng có thể được tóm tắt để các phần khác nhau của ứng dụng kế thừa từ cùng một cơ sở thì bạn có thể triển khai logic ghi nhật ký trong lớp cơ sở đó. Lựa chọn này là thường được ưu tiên hơn việc kết hợp câu lệnh nhật ký trong vì dễ duy trì và mở rộng quy mô hơn. Lớn hơn cơ sở mã, khả năng bảo trì và khả năng có thể mở rộng của giải pháp này là liên quan hơn.
Một hạn chế của phương pháp này là toàn bộ nhật ký yêu cầu và phản hồi không có trong mã xử lý ứng dụng. Đối tượng yêu cầu và phản hồi đầy đủ có thể truy cập được từ các trình chặn gRPC; đây là cách thư viện ứng dụng tích hợp sẵn tính năng ghi nhật ký sẽ lấy nhật ký yêu cầu và phản hồi. Trong trường hợp xảy ra lỗi, có thể có thông tin trong đối tượng ngoại lệ, nhưng có ít thông tin chi tiết hơn có sẵn cho các phản hồi thành công trong logic ứng dụng. Ví dụ: trong trong hầu hết các trường hợp, không thể truy cập mã yêu cầu của một yêu cầu thành công từ Đối tượng phản hồi của API Google Ads.
Lựa chọn 4: Triển khai trình chặn ghi nhật ký gRPC tuỳ chỉnh
gRPC hỗ trợ các trình chặn đơn phân và truyền trực tuyến có thể truy cập vào yêu cầu và phản hồi khi chúng truyền giữa ứng dụng và máy chủ. Chiến lược phát hành đĩa đơn Thư viện ứng dụng API Google Ads dùng các trình chặn gRPC để cung cấp tính năng ghi nhật ký tích hợp sẵn của Google. Tương tự, bạn có thể triển khai trình chặn gRPC tuỳ chỉnh để truy cập vào đối tượng yêu cầu và phản hồi, trích xuất thông tin để ghi nhật ký và giám sát mục đích và ghi dữ liệu đó vào vị trí bạn chọn.
Không giống như một số giải pháp khác được trình bày ở đây, việc triển khai gRPC tuỳ chỉnh trình chặn mang đến cho bạn sự linh hoạt khi chụp các đối tượng yêu cầu và phản hồi trên mọi yêu cầu và triển khai logic bổ sung để ghi lại thông tin chi tiết của yêu cầu. Ví dụ: bạn có thể tính thời gian đã trôi qua của một yêu cầu bằng cách triển khai logic thời gian hiệu suất trong chính trình chặn tuỳ chỉnh, sau đó ghi nhật ký vào Google Cloud Logging để có thể theo dõi độ trễ trong giải pháp Giám sát của Google Cloud.
Trình chặn ghi nhật ký Google Cloud tuỳ chỉnh trong Python
Để minh hoạ giải pháp này, chúng tôi đã viết một ví dụ về cách ghi nhật ký tuỳ chỉnh trình chặn trong Python. Trình chặn tuỳ chỉnh được tạo và truyền vào máy khách dịch vụ. Sau đó, phương thức này truy cập vào các đối tượng yêu cầu và phản hồi mà chuyển thông qua mọi lệnh gọi phương thức dịch vụ, xử lý dữ liệu từ các đối tượng đó và sẽ gửi dữ liệu đến Google Cloud Logging.
Ngoài dữ liệu đến từ đối tượng yêu cầu và phản hồi, sẽ triển khai một số logic bổ sung để nắm bắt thời gian đã trôi qua của và một số siêu dữ liệu khác hữu ích cho mục đích giám sát, chẳng hạn như yêu cầu có thành công hay không. Để biết thêm thông tin về cách có thể hữu ích, cả cho mục đích giám sát và đặc biệt là khi kết hợp Google Cloud Logging và Google Cloud Monitoring, vui lòng xem phần Giám sát hướng dẫn.
# Copyright 2022 Google LLC # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. """A custom gRPC Interceptor that logs requests and responses to Cloud Logging. The custom interceptor object is passed into the get_service method of the GoogleAdsClient. It intercepts requests and responses, parses them into a human readable structure and logs them using the logging service instantiated within the class (in this case, a Cloud Logging client). """ import logging import time from google.cloud import logging from grpc import UnaryUnaryClientInterceptor, UnaryStreamClientInterceptor from google.ads.googleads.interceptors import LoggingInterceptor, mask_message class CloudLoggingInterceptor(LoggingInterceptor): """An interceptor that logs rpc request and response details to Google Cloud Logging. This class inherits logic from the LoggingInterceptor, which simplifies the implementation here. Some logic is required here in order to make the underlying logic work -- comments make note of this where applicable. NOTE: Inheriting from the LoggingInterceptor class could yield unexpected side effects. For example, if the LoggingInterceptor class is updated, this class would inherit the updated logic, which could affect its functionality. One option to avoid this is to inherit from the Interceptor class instead, and selectively copy whatever logic is needed from the LoggingInterceptor class.""" def __init__(self, api_version): """Initializer for the CloudLoggingInterceptor. Args: api_version: a str of the API version of the request. """ super().__init__(logger=None, api_version=api_version) # Instantiate the Cloud Logging client. logging_client = logging.Client() self.logger = logging_client.logger("cloud_logging") def log_successful_request( self, method, customer_id, metadata_json, request_id, request, trailing_metadata_json, response, ): """Handles logging of a successful request. Args: method: The method of the request. customer_id: The customer ID associated with the request. metadata_json: A JSON str of initial_metadata. request_id: A unique ID for the request provided in the response. request: An instance of a request proto message. trailing_metadata_json: A JSON str of trailing_metadata. response: A grpc.Call/grpc.Future instance. """ # Retrieve and mask the RPC result from the response future. # This method is available from the LoggingInterceptor class. # Ensure self._cache is set in order for this to work. # The response result could contain up to 10,000 rows of data, # so consider truncating this value before logging it, to save # on data storage costs and maintain readability. result = self.retrieve_and_mask_result(response) # elapsed_ms is the approximate elapsed time of the RPC, in milliseconds. # There are different ways to define and measure elapsed time, so use # whatever approach makes sense for your monitoring purposes. # rpc_start and rpc_end are set in the intercept_unary_* methods below. elapsed_ms = (self.rpc_end - self.rpc_start) * 1000 debug_log = { "method": method, "host": metadata_json, "request_id": request_id, "request": str(request), "headers": trailing_metadata_json, "response": str(result), "is_fault": False, "elapsed_ms": elapsed_ms, } self.logger.log_struct(debug_log, severity="DEBUG") info_log = { "customer_id": customer_id, "method": method, "request_id": request_id, "is_fault": False, # Available from the Interceptor class. "api_version": self._api_version, } self.logger.log_struct(info_log, severity="INFO") def log_failed_request( self, method, customer_id, metadata_json, request_id, request, trailing_metadata_json, response, ): """Handles logging of a failed request. Args: method: The method of the request. customer_id: The customer ID associated with the request. metadata_json: A JSON str of initial_metadata. request_id: A unique ID for the request provided in the response. request: An instance of a request proto message. trailing_metadata_json: A JSON str of trailing_metadata. response: A JSON str of the response message. """ exception = self._get_error_from_response(response) exception_str = self._parse_exception_to_str(exception) fault_message = self._get_fault_message(exception) info_log = { "method": method, "endpoint": self.endpoint, "host": metadata_json, "request_id": request_id, "request": str(request), "headers": trailing_metadata_json, "exception": exception_str, "is_fault": True, } self.logger.log_struct(info_log, severity="INFO") error_log = { "method": method, "endpoint": self.endpoint, "request_id": request_id, "customer_id": customer_id, "is_fault": True, "fault_message": fault_message, } self.logger.log_struct(error_log, severity="ERROR") def intercept_unary_unary(self, continuation, client_call_details, request): """Intercepts and logs API interactions. Overrides abstract method defined in grpc.UnaryUnaryClientInterceptor. Args: continuation: a function to continue the request process. client_call_details: a grpc._interceptor._ClientCallDetails instance containing request metadata. request: a SearchGoogleAdsRequest or SearchGoogleAdsStreamRequest message class instance. Returns: A grpc.Call/grpc.Future instance representing a service response. """ # Set the rpc_end value to current time when RPC completes. def update_rpc_end(response_future): self.rpc_end = time.perf_counter() # Capture precise clock time to later calculate approximate elapsed # time of the RPC. self.rpc_start = time.perf_counter() # The below call is REQUIRED. response = continuation(client_call_details, request) response.add_done_callback(update_rpc_end) self.log_request(client_call_details, request, response) # The below return is REQUIRED. return response def intercept_unary_stream( self, continuation, client_call_details, request ): """Intercepts and logs API interactions for Unary-Stream requests. Overrides abstract method defined in grpc.UnaryStreamClientInterceptor. Args: continuation: a function to continue the request process. client_call_details: a grpc._interceptor._ClientCallDetails instance containing request metadata. request: a SearchGoogleAdsRequest or SearchGoogleAdsStreamRequest message class instance. Returns: A grpc.Call/grpc.Future instance representing a service response. """ def on_rpc_complete(response_future): self.rpc_end = time.perf_counter() self.log_request(client_call_details, request, response_future) # Capture precise clock time to later calculate approximate elapsed # time of the RPC. self.rpc_start = time.perf_counter() # The below call is REQUIRED. response = continuation(client_call_details, request) # Set self._cache to the cache on the response wrapper in order to # access the streaming logs. This is REQUIRED in order to log streaming # requests. self._cache = response.get_cache() response.add_done_callback(on_rpc_complete) # The below return is REQUIRED. return response