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管理功能

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

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，建議使用 --only 旗標和特定函式名稱，只部署您編輯過的函式。以這種方式部署特定函式可加快部署程序，並避免超出部署配額。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，請分組部署函式，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/ 資料夾中尋找原始碼。如要整理程式碼庫或多組檔案中的函式，請參閱這篇文章。

清除部署構件

部署函式時，系統會產生容器映像檔並儲存在 Artifact Registry 中。部署的函式不需要這些映像檔即可執行；Cloud Functions會在初始部署時擷取並保留映像檔副本，但函式在執行階段運作時不需要儲存的構件。

雖然這些容器映像檔通常很小，但長期下來可能會累積，進而增加儲存空間費用。如果您打算檢查建構成果或執行容器安全漏洞掃描，可能需要保留這些項目一段時間。

為協助管理儲存空間費用，Firebase CLI 14.0.0 以上版本可讓您為存放部署構件的存放區，設定Artifact Registry清除政策，以便在每次函式部署後清除構件。

您可以使用 functions:artifacts:setpolicy 指令手動設定或編輯清除政策：

firebase functions:artifacts:setpolicy

根據預設，這項指令會將 Artifact Registry 設定為自動刪除超過 1 天的容器映像檔。這樣一來，就能在盡量減少儲存空間成本，以及允許檢查近期建構作業之間取得合理平衡。

您可以使用 --days 選項自訂保留期限：

firebase functions:artifacts:setpolicy --days 7  # Delete images older than 7 days

如果您將函式部署至多個區域，可以使用 --location 選項，為特定位置設定清除政策：

$ firebase functions:artifacts:setpolicy --location europe-west1

選擇停用構件清理作業

如要手動管理圖片清理作業，或不想刪除任何圖片，可以完全停用清理政策：

$ firebase functions:artifacts:setpolicy --none

這項指令會移除 Firebase CLI 建立的所有現有清理政策，並防止 Firebase 在函式部署後設定清理政策。

刪除函式

您可以透過下列方式刪除先前部署的函式：

使用 functions:delete 在 Firebase CLI 中明確設定
明確在 Google Cloud 控制台中。
在部署前從來源中移除函式，即可隱含移除函式。

所有刪除作業都會提示您確認，再從正式版中移除函式。

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。此外，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函式。

修改函式的名稱、區域或觸發條件

如要重新命名或變更處理正式版流量的函式區域或觸發條件，請按照本節中的步驟操作，以免在修改期間遺失事件。請先確認函式為等冪，再按照下列步驟操作，因為在變更期間，新舊版本的函式會同時執行。

重新命名函式

如要重新命名函式，請在來源中建立函式的新版本 (已重新命名)，然後分別執行兩個部署指令。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，如果您有想要重新命名的 HTTP 觸發 Webhook，請按照下列方式修改程式碼：

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

如果要變更處理正式環境流量的函式指定區域，請依序執行下列步驟，避免遺失事件：

重新命名函式，並視需要變更其區域。
部署重新命名的函式，導致兩組區域暫時執行相同的程式碼。
刪除先前的函式。

舉例來說，如果您有目前位於 us-central1 預設函式區域的 Cloud Firestore 觸發函式，並想將其遷移至 asia-northeast1，您需要先修改原始碼，重新命名函式並修訂區域。

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

然後執行下列指令來部署：

firebase deploy --only functions:firestoreTriggerAsia

現在有兩個相同的函式正在執行：firestoreTrigger 在 us-central1 中執行，而 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，在 asia-northeast1 中執行。

變更函式的觸發類型

隨著時間推移，您可能會基於各種原因，需要變更函式的觸發類型。Cloud Functions for Firebase舉例來說，您可能想將某種 Firebase Realtime Database 或 Cloud Firestore 事件改為另一種。

您無法只變更來源程式碼並執行 firebase deploy，藉此變更函式的事件類型。為避免發生錯誤，請按照下列程序變更函式的觸發類型：

修改原始碼，加入具有所需觸發類型的新函式。
部署函式，這會導致舊函式和新函式暫時同時執行。
使用 Firebase CLI 從正式環境明確刪除舊函式。

舉例來說，如果您有一個在物件遭刪除時觸發的函式，但後來啟用了物件版本管理，且想改為訂閱封存事件，請先重新命名函式，然後編輯函式，使其具有新的觸發條件類型。

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):
  # ...

然後執行下列指令，先建立新函式，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，以及每個函式的逾時、記憶體配置和函式執行個體下限/上限。

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

如果您的開發工作流程涉及透過 Google Cloud 控制台或 gcloud CLI 手動設定執行階段選項，且您不希望在每次部署時覆寫這些值，請將 preserveExternalChanges 選項設為 true。如果將這個選項設為 true，Firebase 會合併程式碼中設定的執行階段選項，以及目前部署的函式版本設定，並依下列優先順序處理：

在函式程式碼中設定選項：覆寫外部變更。
在函式程式碼中，選項設為 RESET_VALUE：以預設值覆寫外部變更。
函式程式碼中未設定選項，但目前部署的函式已設定選項：使用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事實來源。如果使用，請檢查 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

Firebase SDK for Cloud Functions 允許選取 Node.js 執行階段。您可以選擇在專案中，只在與下列其中一個支援的 Node.js 版本對應的執行階段環境中執行所有函式：

Node.js 22
Node.js 20
Node.js 18 (已淘汰)

Node.js 14 和 16 版已於 2025 年初停用。已停用使用這些版本進行部署的功能。請參閱支援時間表，瞭解這些 Node.js 版本持續支援的重要資訊。

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於 functions/ 目錄中建立的 package.json 檔案中，設定 engines 欄位的版本。舉例來說，如要只使用第 20 版，請在 package.json 中編輯這行程式碼：

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

如果您使用 Yarn 套件管理工具，或對 engines 欄位有其他特定需求，可以在 firebase.json 中為 Cloud Functions 設定 Firebase SDK 的執行階段：

  {
    "functions": {
      "runtime": "nodejs20" // or nodejs22
    }
  }

CLI 會優先使用 firebase.json 中設定的值，而非您在 package.json 中另外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：

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。
在初始化期間於 functions/ 目錄中建立的 package.json 檔案中，變更 engines 值。舉例來說，如果您要從版本 18 升級至版本 20，項目應如下所示："engines": {"node": "20"}
您也可以選擇使用 Firebase Local Emulator Suite 測試變更。
重新部署所有函式。

設定 Python 版本

Firebase Cloud Functions 12.0.0 以上版本的 SDK 可選取 Python 執行階段。在 firebase.json 中設定執行階段版本，如下所示：

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

控管資源調度行為

根據預設，Cloud Functions for Firebase 會根據傳入要求數量調整執行個體數量，流量減少時甚至可能縮減至零個執行個體。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，限制執行個體因應傳入要求而進行的資源調度。您可以透過這項設定控管費用，或限制與後端服務 (例如資料庫) 的連線數量。

搭配使用這些設定和每個執行個體的並行設定 (第 2 代的新功能)，即可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符合成本效益，且能帶來最佳成效。

對於流量較低的應用程式，建議選擇 CPU 較低的選項，且不使用多重並行。對於冷啟動是重大問題的函式，設定高並行和最少執行個體數，表示系統會讓一組執行個體保持暖機狀態，以處理流量大幅增加的情況。

如果應用程式規模較小，流量極少，設定較低的執行個體上限和較高的並行數，代表應用程式可以處理流量爆增的情況，且不會產生過多費用。不過請注意，如果將 maximum instances 設得太低，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，每個執行個體一次只能處理一個要求，因此只能透過設定執行個體數量下限和上限來調整規模。除了控管執行個體數量，在 Cloud Functions for Firebase (第 2 代) 中，您還可以使用 concurrency 選項，控管每個執行個體可同時處理的要求數量。並行作業的預設值為 80，但您可以將其設為 1 到 1000 之間的任何整數。

由於每個執行個體可能都有一些空間，因此並不會冷啟動，具有較高並行設定的函式可以吸收流量尖峰。如果執行個體設為最多可處理 50 個並行要求，但目前只處理 25 個，則可處理額外 25 個要求，無須冷啟動新執行個體。相反地，如果並行設定僅為 1，要求量暴增可能會導致 25 次冷啟動。

這個簡化的情境說明瞭並行作業可帶來的效率提升。實際上，為了盡量提高效率並減少並行冷啟動，擴充行為會更加複雜。第 2 代的 Cloud Functions for Firebase 並行作業是由 Cloud Run 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) 中測試較高的並行設定時，請注意下列事項：

如要達到最佳效能，並行設定越高，可能就需要越高的 CPU 和 RAM，直到達到實際上限為止。舉例來說，即使函式的 CPU 和 RAM 設定已達上限，如果函式需要大量處理圖片或影片，可能還是沒有足夠資源來處理 1000 項並行要求。
由於 Cloud Functions for Firebase (第 2 代) 是由 Cloud Run 供電，您也可以參考Google Cloud指南，瞭解如何最佳化並行。
請務必先在測試環境中徹底測試多重並行功能，再切換至正式環境。

將特定數量的執行個體維持在暖機狀態

您可以在原始碼中設定函式的執行個體數量下限。舉例來說，這個函式會設定至少 5 個執行個體來保持暖機狀態：

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:

設定執行個體數量下限值時，請考慮下列事項：

如果 Cloud Functions for Firebase 將應用程式擴展到超出設定的範圍，超過該門檻的每個執行個體都會冷啟動。
冷啟動對流量尖峰的應用程式影響最大。如果應用程式的流量會突然暴增，且您設定的值夠高，可減少每次流量增加時的冷啟動次數，延遲時間就會大幅縮短。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適用於正式環境，但通常應避免在測試環境中設定。如要在測試專案中縮減至零，但仍要減少正式版專案中的冷啟動次數，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執行個體上限值。舉例來說，這個函式會將執行個體數量上限設為 100，以免負擔過重 (假設是舊版資料庫)：

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數量上限，系統會將新要求排入佇列 30 秒，如果屆時沒有可用的執行個體，就會以 429 Too Many Requests 回應代碼拒絕要求。

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

設定逾時時間和記憶體分配方式

在某些情況下，函式可能需要較長的逾時值或大量記憶體配置。您可以在 Google Cloud 控制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，請使用記憶體和逾時秒數的全域選項，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，也就是 9 分鐘。

如要在 Google Cloud 控制台中設定記憶體配置和逾時：

在 Google Cloud 控制台中，從左側選單選取 Cloud Functions for Firebase。
在函式清單中點選函式名稱，即可選取函式。
按一下頂端選單中的「編輯」圖示。
從標示為「已分配的記憶體」的下拉式選單中，選取記憶體分配量。
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

最多可分配 2 GB 的記憶體，Cloud Functions for Firebase (第 2 代) 中的每個函式預設為一個 CPU，然後增加至 4 GB 和 8 GB 的 2 個 CPU。請注意，這與第 1 代的預設行為有顯著差異，可能會導致低記憶體函式的成本略為提高，如下表所示：

分配的 RAM	第 1 版預設 CPU (小數)	第 2 版預設 CPU	每毫秒價格增幅
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	不適用	4	不適用

如果希望第 2 代函式採用第 1 代的行為，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")

對於 CPU 密集型函式，第 2 代函式可彈性設定額外 CPU。您可以根據函式提升 CPU 效能，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

管理功能 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

部署函式

清除部署構件

選擇停用構件清理作業

刪除函式

修改函式的名稱、區域或觸發條件

重新命名函式

Node.js

Python

變更函式的區域

Node.js

Python

變更函式的觸發類型

Node.js

Python

設定執行階段選項

設定 Node.js 版本

升級 Node.js 執行階段

設定 Python 版本

控管資源調度行為

允許並行要求

將特定數量的執行個體維持在暖機狀態

Node.js

Python

Node.js

Python

限制函式的執行個體數量上限

Node.js

Python

設定逾時時間和記憶體分配方式

Node.js

Python

覆寫 CPU 預設值

Node.js

Python

Node.js

Python

管理功能